运动模糊视频图像在图形处理器平台上的实时恢复

提出了一种图形处理器优化编程方法,用于实现运动模糊视频图像的实时恢复处理。根据计算统一设备架构(CUDA)的硬件框架特征对GPU的线程块及线程数量进行优化配置,并引入了一种自动内存接合访问的方法,使得GPU的硬件资源得到充分利用。根据图像频谱的对称性去除冗余信息,减少了图像算法在频谱滤波时的数据量,使得GPU对内存的访问次数下降,从而提升了算法效率。实验表明,本文提出的GPU方案的计算性能比传统的CPU平台方案提升了一个数量级,半频谱滤波设计使总时间开销减少20%以上,实验结果证明了本文方案的可行性及有效性。