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| 异构计算平台图像边缘检测算法优化研究 | |
| 作者单位： | ;1.北京联合大学电子信息技术实验实训基地;2.北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 |
| 摘 要： | 随着实际应用中图像数据规模的增大和分辨率的提高,图像边缘检测算法的性能成为制约图像实时处理的关键。从向量化访存、数据本地化以及条件分支优化3个方面出发,结合算法特性和底层硬件架构特征,研究Canny边缘检测算法在NVIDIA Tegra K1异构计算平台上的GPU性能优化。实验结果表明,与基于Open CV3.0CPU的Canny边缘检测算法相比,优化后的Canny边缘检测算法在不同图像数据规模下可达13.2倍~17.8倍的性能加速比,具有较好的检测性能。 |
| 关 键 词： | 图像边缘检测 异构计算平台 向量化访存 数据本地化 条件分支优化 |
Research on Image Edge Detection Algorithm Optimization on Heterogeneous Computing Platform |
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| Keywords: | |