[发明专利]一种基于CUDA的低照度图像增强并行优化方法

说明书

技术领域

    本发明涉及并行计算领域，以及图像处理算法技术领域，具体是一种基于CUDA的低照度图像增强并行优化方法。

背景技术

为了提高社会的公共安全，很多公共场所都安装了视频监控系统，来通过监控图像了解情况。但在夜间光线太弱，能见度很低的情况下，人眼不易观察到周围环境，使用图像采集设备在夜晚采集到的图像往往偏黑，使得周围景物的可辨识度下降，不能满足一些实际用途。因此，使用低照度图像增强算法处理图像，把夜晚的图像转换为白天可以看到场景细节的图像，在生活中的方方面面都是很有意义的。然而由于图像增强算法计算量大，运行时间很长，不能满足实际应用中的实时处理要求，很难将算法应用到实际需求中。对算法层面进行优化和将算法进行并行处理来有效降低处理时间是非常有必要的。

由于图像数据的特点，并行计算也逐渐应用到图像处理领域中。为了加快计算速度，并行技术从多核处理器逐渐发展到GPU，GPU不再局限于对3D图形图形处理，在浮点运算和并行计算等方面都有优于CPU的性能。在CPU/GPU异构系统中，多核CPU可以提供通用的计算能力，GPU在数字图像处理并行化计算方面有明显的优势，并被广泛应用于图像处理领域中。

申请号为CN201410713588的中国发明专利公开了一种图像增强方法及装置，在获取图像后，根据预设的灰尘标记位置确定图像需要增强的位置；统计图像的直方图，以确定图像需要增强的位置上的像素值在整个图像的像素值分布比例；根据图像需要增强的位置上的像素值在整个图像的像素值的分布比例，对图像需要增强的位置上的像素值进行处理；输出处理后的图像，来提高拍摄图像的清晰度。

申请号为CN201420766172的中国发明专利公开了一种具有图像增强功能的计算机图像处理系统，主要由图像增强电路以及同图像增强电路连接的光电耦合器组成；还包括摄像头、视频编码器、FPGA处理器、耦合电路、图像显示电路、时钟电路，视频编码器连接图像增强电路，图像增强电路连接光电耦合器，FPGA处理器连接光电耦合器，FPGA处理器连接耦合电路，视频编码器连接FPGA处理器；TV监视器连接视频解码电路，时钟电路分别连接视频编码器、图像增强电路、FPGA处理器、视频解码电路；加载视频编码电路，用于进行视频再次编码，并采用成熟的图像增强技术对图像需要增强的部位进行增强，以保障后台显示图像的真实质感效果更佳。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于CUDA的低照度图像增强并行优化方法，是指在GPU上使用CUDA编程模型对基于暗原色去雾技术的低照度增强算法进行并行优化，在提高夜间图像可视化效果的同时达到实时处理效果。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于CUDA的低照度图像增强并行优化方法，所述低照度图像增强算法为基于暗原色去雾技术的增强算法，采用CPU/GPU异构模式，在GPU上使用CUDA编程模型对低照度增强算法进行并行优化，以达到实时处理效果；包括以下步骤：

步骤1、在CPU上将图像数据读取到内存中，然后分别将图像数据的三个颜色通道值拷贝到GPU上的显存中；

步骤2、使用一个kernel用于计算图像反转和暗原色图；

步骤3、使用一个kernel用于计算共享寄存器中的最大值，使用偏移循环调用这个kernel，最终计算出全局大气光值；

步骤4、使用一个kernel用于计算透射率和使用去雾模型进行恢复并再次进行反转；

步骤5、将复原得到的图像从GPU的显存中拷贝到CPU的内存中，CPU将复原后的图像进行保存。

作为本发明进一步的方案：所述低照度图像增强算法全部在GPU上运行，输入数据和输出数据在CPU和GPU之间进行拷贝。

作为本发明进一步的方案：在GPU上，每个kernel都开辟与图像像素点数目相同的线程，每个线程对一个像素点进行处理。

作为本发明进一步的方案：所述步骤2中，为每个颜色通道开辟像素点总数/512个block，每个block中的线程对单个像素点进行反转操作，具体的反转算法如下：

                                                  

式中：c表示RGB颜色通道，L表示输入的原始图像，I表示反转后的输出图像。

作为本发明进一步的方案：所述步骤2中，计算暗原色图方法，包括以下步骤：