[发明专利]基于CUDA的快速双边滤波方法在审

专利信息
申请号: 201410727796.0 申请日: 2014-12-03
公开(公告)号: CN104732490A 公开(公告)日: 2015-06-24
发明(设计)人: 陈强;曾炫杰;孙权森;谭海鹏;朱文斌 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T1/20
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 朱显国
地址: 210094 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 cuda 快速 双边 滤波 方法
【权利要求书】:

1.一种基于CUDA的快速双边滤波方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤1、计算空域高斯模板,模板大小定义为:(2N+1)×(2N+1),其中N为自然数;

步骤2、由CPU获取图像数据,并将数据保存在主机Host内存中;

步骤3、申请GPU内存空间,用于保存实现滤波方法所需的空域高斯模板、图像数据和结果图像数据;

步骤4、将Host内存中的图像数据和高斯模板数据复制到GPU的内存中;

步骤5、计算所需要的Thread线程数,然后设定计算所需要的Block线程块数;

步骤6、启动CUDA多线程,对图像数据做并行卷积模板运算,卷积模板包括空域高斯模板和值域高斯模板;

步骤7、将步骤6的计算结果从GPU中复制到Host内存中。

2.根据权利要求1基于CUDA的快速双边滤波方法,其特征在于:步骤1中所述的计算空域高斯模板矩阵,其公式为

空域高斯模板矩阵数据在CPU中完成计算,其中x,y表示图像像素点的坐标,i,j表示空域高斯模板对应的坐标,σd表示空域高斯模板的标准差。

3.根据权利要求1基于CUDA的快速双边滤波方法,其特征在于:步骤3中所述的申请GPU内存空间,申请GPU中纹理内存用于保存计算所需的空域高斯模板,申请GPU全局内存用于保存图像数据。

4.根据权利要求1基于CUDA的快速双边滤波方法,其特征在于:步骤4中所述的将Host内存中的图像数据和高斯模板数据复制到GPU的内存中,对于灰度图像直接调用CUDA函数完成数据的复制,对于彩色图像,将三个颜色通道作为三个图像矩阵数据,利用CUDA事件流的机制,进行图像数据的复制和传输。

5.根据权利要求1基于CUDA的快速双边滤波方法,其特征在于:步骤5中所述的计算Thread线程数和Block线程块数,利用CUDA的函数来查询当前 计算显卡中每一个Block中所包含的最大线程数,设其为C,设图像像素点个数为M×N,则Thread数为M×N,Block数为

6.根据权利要求1基于CUDA的快速双边滤波方法,其特征在于:步骤6中所述的卷积模板运算,其公式为

w(x,y,i,j)表示邻域内每个像素点的权重系数,在双边滤波中,权重系数是值域高斯模板wr(x,y,i,j)和空域高斯模板wd(x,y,i,j)的乘积,计算公式如下

w(x,y,i,j)=wd(x,y,i,j)×wr(x,y,i,j)

定义并行卷积运算公式如下

其中f'表示完成滤波计算后的图像数据,l表示图像数据像素点的数量,G表示卷积模板,i表示线程ID号,一个线程完成一个像素点的卷积运算。

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