基于GPU的圖像處理計算方法分析

周天馳

摘 要：在許多行業和領域，都需要用到圖像處理技術，針對各種圖像信息進行轉化和處理，提升圖像的清晰度，以便于更好的分析圖像的細節，從中提取出有用信息。在不斷的發展過程中，人們對于圖像處理的質量和效率提出了更高的要求，也使得傳統基于CPU的圖像處理算法逐漸暴露出了一些不足和問題，無法切實滿足圖像處理的現實需求，基于這一現狀，本文提出了一種基于GPU（圖形處理器）的圖像處理并行算法，可以在一定程度上提升圖像處理的效果。

關鍵詞：GPU；圖像處理；計算方法

在計算機硬件不斷的發展過程中，依照摩爾定律，CPU的速度不斷提升，性能也在持續完善，不過在面對不斷提高的圖像質量要求和日趨發展的圖像處理算法時，仍然暴露出許多的不足。基于此，可以在圖像處理中引入GPU，以提升圖像處理算法的質量和效率。

1 GPU圖像處理相關技術

GPU是指圖形處理器，是一種專門的圖形處理設備。事實上，在計算機技術發展初期，由于圖形的處理和運算相對簡單，加上質量要求不高，因此單單運用CPU的運算能力，就能夠滿足圖形樹立的需要。不過，伴隨著人們對于圖形處理質量及運算速度要求的不斷提升，CPU在圖像處理方便暴露出一些問題，也因此推動了GPU的出現。相比較而言，CPU的功能更加全面，可以從容應對各種不同的處理和控制請求，而GPU則可以實現對于海量數據的集中運算，運算效率更高，在緩存和控制邏輯等方面也有著自身的優勢。GPU的初始設計目標，就是針對大量數據的處理，硬件結構的特點決定了其對于運算處理的高效性。

數字圖像處理，主要是利用計算機，在相應的存儲介質上，針對存儲的二級制數據圖像進行相應的變形運算和處理，可以對圖像的視覺效果進行改觀，也可從中提取出有價值的信息。數字圖像處理算法的關鍵步驟是信號轉化，可以將圖像信號轉化為數字信號，方便利用計算機進行后續的處理操作。

2 基于GPU的圖像處理計算方法

2.1 高斯模糊處理算法

在傳統計算機的串行程序結構中，高斯模糊算法雖然可以運用，但是無法保證變換的效率，因此，為了對GPU多線程資源進行合理利用，需要依照計算統一設備架構（CUDA）的多線程加工處理思想，針對程序進行重新構造。

利用GPU的多線程并行處理特性，針對圖像進行高斯模糊變化，一個非常重要的前提，是水平與豎直方向上的一維高斯矩陣變換不相關，換言之，可以分別進行處理，同時，在某個方向的處理過程中，每一個像素的計算同樣獨立進行。基于此，可以利用GPU的多線程并行計算功能，將原本統一的像素計算任務進行分割，交由不同的線程塊運行，基本流程為：讀取待處理的原始圖像，在水平和垂直方向上，對其像素進行分塊，交由不同的線程塊進行并行運算，處理完成后，將所有的結果合并在一起，就可以得到原始圖像的高斯模糊處理效果。在這個過程中，CUDA架構提供的API函數為分塊操作提供了便利，對像素區塊的劃分同樣是由CUDA實現的。

2.2 透明合并處理算法

為了可以在CUDA架構下，發揮GPU多線程處理的優勢，針對兩幅需要進行透明合并處理的圖像進行有效處理，需要首先對圖像的相對位置進行明確。考慮到圖像尺寸的差異性，在處理前，需要對合并處理的區域和范圍進行明確，然后將其劃分為若干較小的處理單元，通過計算機CPU，將這些處理單元合理分配到GPU的多線程處理器中，完成圖像的處理和計算。之所以可以實現上述處理，主要是透明合并處理并不存在復雜的邏輯控制，與一般的圖像處理流程基本相同，處理對象之間也不存在相互聯系。

2.3 彩色負片處理算法

彩色負片處理要求對圖像中的每一個像素點進行全面處理，因此需要耗費大量的時間。而從數字計算的角度分析，彩色負片處理算法本身的處理其實比較簡單，通常是讀取需要處理的圖像，將其傳輸到內存中，然后針對所有像素點的R、G、B值進行提取，以255減去相應數值，最后利用得到的值，生成全新的負片圖像。結合上述流程可以看出，在這種算法中，每一個像素的處理都是獨立進行的，這種特點恰恰與GPU多線程并行處理的優勢相適宜，通過將一幅較大的圖像分割成若干小圖像的方式，減少了圖像處理過程中的數據量，充分發揮了GPU的優勢，在對小圖像進行分別處理后，可以將處理結果合并起來，得到一幅完整的圖像，保證了處理的效果。需要注意的是，基于GPU的彩色負片處理算法有一個非常重要的前提，即像素運算的完全獨立性，如果其存在相關性，則需要編寫相應的控制代碼，不僅更加繁瑣，而且這樣的程序結構并不能發揮GPU的優勢，最終會影響圖像處理的質量和效率。

3 結語

伴隨著計算機技術的飛速發展，圖像處理技術也呈現出了日新月異的趨勢，與傳統的CPU圖像處理相比，基于GPU的圖像處理算法有著更加顯著的優勢，通過多線程并行處理的方式，提高了圖像處理的速度和質量，能夠滿足人們對于圖像處理的客觀需求。

參考文獻：

[1] 張春，楊俊.基于GPU的圖像處理算法研究[J].西南師范大學學報（自然科學版），2013，38（7）：41-45.

[2] 吳欣峰.基于GPU的數字圖像處理算法研究[D].江西理工大學，2011，（14）：383.

[3] 裘皓萍，馮瑞，萬時華.基于GPU的多點觸控圖像處理技術[J].計算機工程，2012，38（1）：208-210.