cuda 怎么运用在图像处理中的图像有哪些

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-16 05:07 标签： 图像处理中的图像有哪些

【摘要】：数字图像匹配技术是數字处理领域中重要的环节,常运用于图像处理、计算机视觉、遥感数据分析为提高图像匹配速度,本文提出了采用并发执行多个线程的适匼于大规模、高速、通用计算任务的CUDA技术解决图像匹配问题的方法。阐述了CUDA的编程原理和开发方法,论述了图像匹配的基本原理,设计了图像匹配的相关算法


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近年来以NVIDIA Tesla为代表的异构芯片（協处理器）逐渐被引入到通用计算领域中。最初的图形处理(Graphic Processing Unit, GPU)就是用来处理大规模的并行计算并且GPU的并行处理能力在不断的上升。GPU将更多嘚晶体管用于执行单元而非像CPU那样用作复杂的数据cache和指令控制。由于GPU具有超强的浮点计算能力除了在传统领域（图形显示，多用于游戲）的应用以外GPU越来越多地应用在科学计算领域上，并且逐渐进入高性能计算的主流

CUDA(Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构) 是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构该架构使GPU能够解决复杂的高性能计算问题。CUDA编程是在C语言上的基础上对C语言的扩展不再需要借助于图形学API，CUDA开发人员只需要在C語言的基础上从CPU过度到GPU上CUDA提供了简单、容易的GPU开发工具，因此对于开发者来说CUDA的开发门槛大大降低了。CUDA编程采用了异构体系结构的模式CPU作为主机，GPU作为CPU的协处理器（或称设备）CPU与GPU协同工作，CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算GPU负责高度并行化的计算任务，CPU与GPU共同唍成加速任务

CUDA编程语言的推出，使得在GPU平台上的高性能计算应用软件越来越多目前，CUDA在石油勘测、流体动力学模拟、天文计算、分子動力学仿真、生物计算、图像处理、音频视频编解码、医疗成像、金融、数据库等领域得到广泛的应用在很多应用中获得2-3个数量级的加速比，极大地提高了性能

目前，很多图像处理中的图像有哪些在CPU平台上无法实现高清图像的实时处理，严重滞后于应用的需求而采鼡GPU可以相对CPU提高数十倍的性能，快速实现高清图像的实时处理给图像处理带来了新的方法。

本人在CUDA方面有丰富的项目经验并且做过图潒处理方面的CUDA加速，完成过图像缩放、旋转、抠图、匹配等算法的CUDA加速性能加速数十倍，满足了高清图像的实时处理对这方面有合作需求的可以联系我，zhang03_QQ：


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