地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (4): 623-629.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180576
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王浩1,2(), 王含宇1,2,*(
), 杨名宇1,2, 许永森1,2
收稿日期:
2018-11-13
修回日期:
2019-03-20
出版日期:
2019-04-24
发布日期:
2019-04-24
通讯作者:
王含宇
E-mail:wanghao7600@163.com;hanyu112@126.com
作者简介:
作者简介:王 浩(1986-),男,吉林长春人,助理研究员,研究方向为航空数字图像处理。E-mail:
基金资助:
Hao WANG1,2(), Hanyu WANG1,2,*(
), Mingyu YANG1,2, Yongsen XU1,2
Received:
2018-11-13
Revised:
2019-03-20
Online:
2019-04-24
Published:
2019-04-24
Contact:
Hanyu WANG
E-mail:wanghao7600@163.com;hanyu112@126.com
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摘要:
伴随着无人机时代的到来,对海量数据处理的实时性要求越来越高。本文在GPU(Graphic Processing Unit)平台上实现了Retinex图像增强算法的并行处理,提升了Retinex图像增强算法处理高分辨率数字图像的处理速度。首先,通过数据合并访问和内存数据交互技术实现了数据的快速访问,缩短了数据在不同种类内存间的传输时间,提升了数据访问的效率;然后,采用内核指令优化和数据并行计算技术,实现了Retinex图像增强算法在GPU平台上的多核程序设计;最后,采用主机端和设备端的异步执行模式,在数据传输的同时进行内核数据的并行计算,通过任务级的并行进一步缩短了算法在GPU平台上的执行时间。研究表明,对于不同分辨率的图像,Retinex图像增强算法的处理速度相比于CPU平台均有数十倍的提高,如处理一帧分辨率为2048像元×2048像元的图像仅需要38.04 ms,算法的处理速度较CPU提高了40倍。
王浩, 王含宇, 杨名宇, 许永森. Retinex图像增强在GPU平台上的实现[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(4): 623-629.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180576
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