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基于CUDA的遙感圖像濾波算法實現

2016-08-10 14:22:41曾梟林董森王臣彬
大科技 2016年9期
關鍵詞:效率

曾梟林 董森 王臣彬

(孝感市孝南區190大院 湖北孝感 432100)

基于CUDA的遙感圖像濾波算法實現

曾梟林 董森 王臣彬

(孝感市孝南區190大院 湖北孝感 432100)

遙感圖像的數據量越來越大,傳統串行算法不能滿足實時處理需求。而GPU在并行計算、浮點運算方面上強于CPU,因此本文嘗試基于CUDA的多處理單元和多線程機制進行算法并行化,從而實現執行效率的加速。

并行處理;CUDA;遙感濾波

1 緒論

1.1 研究背景

隨著遙感圖像的數據量越來越大,遙感圖像的處理算法計算密集度較高,現有串行算法無法實現實時處理。因此,可以嘗試使用并行化算法對遙感圖像處理進行加速。由于GPU將更多的晶體管用于數據的運算,減少了數據的緩存,所以GPU的浮點計算能力遠遠的強于CPU,滿足了遙感圖像的實時處理需求。

1.2 編程模型

CUDA編程中線程的層次是一個核心內容,CUDA線程以網格(Grid)的方式組織。一個網格中可以包含若干個線程塊(Block),而一個線程塊中包含多個線程。程序的運行過程中,是多個線程塊、多個線程同時并行的。需要說明的是處理器核心以何種順序運行線程塊和線程塊中的線程,都是不定的,并且同一時刻系統能同時運行多少個線程也是由系統的硬件環境配置所決定的。

一個多線程程序被劃分為多個線程塊,塊之間彼此是無關的、獨立執行,因此一個擁有多核心的GPU花費的時間自然比擁有核心數目少的GPU的少。

表1 實驗硬件環境配置表

2 遙感圖像濾波

2.1 濾波算法

2.1.1 均值濾波算法原理

均值濾波算法原理是選擇一個窗口,該窗口由其近鄰的若干像素組成。求窗口中所有像素的均值,再將該點的灰度值替換為求得的平均值賦值。

式中:m——該鄰域窗口的像素點的總和。

2.1.2 中值濾波算法原理

中值濾波算法原理是選擇一個窗口,該窗口由其近鄰的若干像素組成。求窗口中所有像素的中間值,再把該點的灰度值替換為窗口求得的中間值。

式中:f(x,y),g(x,y)分別為待處理圖像和中值濾波后的圖像。W為二維窗口。

2.1.3 Lee濾波算法原理

Lee濾波算法的原理是選擇一定長度的窗口,假定先驗均值和方差可以通過計算局域的均值和方差得到。

其中:

2.2 基于CUDA的濾波并行算法實現

2.2.1 基于CUDA的濾波并行算法

(1)主機開辟圖像大小的內存空間,用于存儲讀入的圖像數據。運用cudaMalloc()和cudaMemcpy()這兩個函數將主機的數據傳遞給設備。

(2)分配線程數,默認一個Block中的線程總數為16×16。本文的并行算法思想是為每一個像素分配一個線程。根據圖像的長與寬進行計算得到Block的數目,使其所對應的Grid的內部的線程總數大于遙感圖像的像素點的個數。

(3)創建一個Kernel函數,計算每一個線程的線程索引,將線程與圖像的像素一一對應起來,每一個線程完成一個像素的濾波算法。

(4)濾波算法結束,運用cudaMemcpy()函數將設備運行后的數據傳遞給主機,結束程序。

2.2.2 實驗結果及分析

本文以運算加速比來比較運算效率,其中CUDA上的執行時間包括主機內存和設備顯存之間數據傳遞的時間。

由表2可知:①隨著輸入圖像尺寸的增大,執行三種算法的效率都成緩慢增長的趨勢。②三種算法的加速比的變化過程相似,都是在圖像數據達到一定大小后,加速比呈緩慢增長趨勢。

表2 三種算法在7X 7窗口下CPU和CU D A兩種平臺下運行的試驗結果(時間單位s)

3 總結

對于不同尺寸的輸入圖像,內核函數中分配的線程塊數目不同,圖像越大,分配的線程塊數目越多。由GPU的運行原理可知,當一個線程塊進行一些高延遲操作時,可以快速切換到其它線程塊繼續運算,從而掩蓋延時,提高運算效率。但是當線程塊數目足夠多,完全滿足了線程塊需要頻繁切換的要求后,再繼續增大線程塊的數目,執行效率就不會再有明顯提高了,因此,加速比最后基本達到了穩定。但是由于受到設備顯存大小的限制,加速比到達最大值后,繼續將輸入圖像尺寸增大一倍,設備顯存的占用將不再是最優的情況,導致執行效率的下降。

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[2]郭一漢.基于CUDA的實時圖像拼接技術研究[D].國防科學技術大學研究生院,2011.

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TP751

A

1004-7344(2016)09-0262-02

2016-3-11

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