基于GPU的混合分辨圖像的超分辨的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、GPU是計(jì)算機(jī)中的圖形處理器,由于其出色的并行數(shù)據(jù)處理能力,近年來越來越多的應(yīng)用于通用科學(xué)計(jì)算中。CUDA是英偉達(dá)公司推出的一種GPU編程平臺(tái),它開發(fā)流程和編程風(fēng)格很簡單,在編程過程中使用多線程,使得編程效率很高。該平臺(tái)充分利用GPU強(qiáng)大的計(jì)算能力的同時(shí),對編程人員的要求不是很高,因此在計(jì)算密集型應(yīng)用中得到了廣泛地運(yùn)用?；旌戏直鎴D像的超分辨算法利用圖像之間的相關(guān)性,借用高分辨率圖像的高頻信息,對混合分辨率圖像中的低分辨圖像進(jìn)行超分辨處理

2、,恢復(fù)其原始分辨率圖像。其主要的實(shí)現(xiàn)步驟和關(guān)鍵技術(shù)包括圖像視角的轉(zhuǎn)化及投影、投影圖不閉合區(qū)域的修復(fù)、頻率分解合成得到圖像。在對龐大數(shù)據(jù)量的處理過程中,該算法涉及了大量的并行計(jì)算,為提高超分辨率圖像算法的運(yùn)行速度,需要利用GPU強(qiáng)大的并行處理能力。
　　本文首先對CUDA編程原理進(jìn)行了闡述,總結(jié)了經(jīng)典的超分辨方法,然后論述了混合分辨圖像的超分辨的原理及其關(guān)鍵技術(shù)。在分析現(xiàn)有的裂紋修復(fù)方法的基礎(chǔ)上選取了基于非均勻數(shù)據(jù)采樣的條紋修復(fù)方法

3、。超分辨率算法首先在MATLAB進(jìn)行了算法功能仿真實(shí)現(xiàn),然后根據(jù)GPU的并行編程特點(diǎn),并在GPU架構(gòu)上編程實(shí)現(xiàn)。
　　在混合分辨率圖像的超分辨并行化的基礎(chǔ)上,本文深入研究了并行化計(jì)算的優(yōu)化策略,包含針對GPU硬件特點(diǎn)的優(yōu)化和算法的優(yōu)化。經(jīng)過優(yōu)化后,本文進(jìn)一步提高了GPU處理該算法的速度,提高了混合分辨率圖像的超分辨的執(zhí)行效率。對混合分辨率圖像的超分辨的MATLAB仿真、優(yōu)化前后GPU算法的對比研究結(jié)果,表明了基于GPU的混合分辨率