[发明专利]基于CUDA的快速双边滤波方法在审
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: | 本发明公开了一种基于CUDA的快速双边滤波方法,主要解决标准双边滤波算法在运算速度上的不足。本方法将原始双边滤波算法做并行化处理,然后将图像数据从主机内存中复制到GPU的内存中,通过CUDA(Compute Unified Device Architecture)统一计算设备架构来调用GPU(Graphic Processing Unit)图形处理器进行滤波计算,对于所有像素点的计算都是并行执行的。与现有的双边滤波算法相比,本发明能够在保持双边滤波去噪性能不变的情况下,大幅提高双边滤波的计算速度,使之能够满足实时处理的要求。 | ||
搜索关键词: | 基于 cuda 快速 双边 滤波 方法 | ||
【主权项】:
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。
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