[发明专利]基于NVIDIA GPU平台的最佳邻域匹配并行图像恢复方法

权利要求书

1.一种基于NVIDIA GPU平台的最佳邻域匹配并行图像恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100，对有坏块的图像进行扫描，找到坏块的地方并对其进行标记；

步骤110，根据CUDA编程技术，设计基于GPU平台的BNM并行算法；

步骤120，根据CUDA的优化技术，同时结合采用的GPU型号的参数以及图像大小和坏块率的高低，对步骤110中设计的BNM并行算法进行改进；

步骤130，根据步骤120的优化结果，找到其中性能最好的算法对图像进行恢复。

2.根据权利要求1所述的图像恢复方法，其特征在于，所述步骤120中，采用如下方法之一或其组合进行优化：

A1，根据所选GPU的资源，设置并行程序的网格、块、线程的结构，使之能够隐藏全局存储器的访问延迟。

A2，同一个warp的线程访问的全局存储器的数据满足合并访问。

A3，使用共享存储器存放同一个线程块中每个线程多次使用到的数据，通过共享存储器的使用来减少对全局存储器的访问。

A4，在GPU上的每个流处理器组SM上有大量的寄存器，通过充分的使用寄存器来存放一个线程中多次用到的数据来减少对全局存储器的访问。

A5，BNM算法中的搜索半径决定了恢复的效果即PSNR值，设定搜索半径既满足高的质量，又有性能的提升；同时合理设定搜索时的阈值也可以提高恢复的速度。

3.根据权利要求2所述的图像恢复方法，其特征在于，步骤A1中，所述的GPU的资源是指所选用的GPU中流处理器SP总数，全局存储器的容量、访问延迟，计算能力，每个网格允许的最大块数，每个块允许的最大线程数，每个流处理器组SM允许的最大线程数。

4.根据权利要求2所述的图像恢复方法，其特征在于，步骤A2中，所述的warp指在同一个线程块中同时运行的一组线程(32个线程)，warp是线程的调度单位。

5.根据权利要求2所述的图像恢复方法，其特征在于，步骤A3中，所述的共享存储器指GPU上的一种cache结构，共享存储器位于GPU片内，其访问速度快，充分的使用共享存储器可以提高并行的计算速度。

6.根据权利要求2所述的图像恢复方法，其特征在于，步骤f)中，所述的PSNR值指图像的信噪比。

7.根据权利要求2所述的图像恢复方法，其特征在于，步骤f)中，所述的阈值指在BNM搜索过程中给定一个特定的值，一旦求得的MSE的值达到阈值后就停止搜索。

8.根据权利要求2所述的图像恢复方法，其特征在于，MSE是指图像中两块相同大小的块的均值方差。