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基于GPU的小尺寸FFT在实时图像复原中的优化
被引量：
2
1
作者
严发宝
苏艳蕊
+2 位作者
赵占锋
左颢睿
柳建新
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期2693-2698,共6页
为满足跟踪识别系统对图像复原的实时性需求,在图形处理器(GPU)上进行高效实现小尺寸二维FFT的优化策略研究。首先对二维FFT算法进行分析,根据图形处理器的特点,提出基于图形处理器的并行执行模型。基于该模型,从算法的复杂度、跳转指...
为满足跟踪识别系统对图像复原的实时性需求,在图形处理器(GPU)上进行高效实现小尺寸二维FFT的优化策略研究。首先对二维FFT算法进行分析,根据图形处理器的特点,提出基于图形处理器的并行执行模型。基于该模型,从算法的复杂度、跳转指令的数量、共享存储器的访问冲突以及共享存储器的访问延迟及图形处理器的利用效率这4个方面进行优化策略的研究,提出相应的优化方法。在图像复原的实验中,先对基于GPU的小尺寸FFT优化方法与基于CPU的MATLAB传统算法进行计算精度对比,然后基于4种不同尺寸的图像在相同的GPU平台上再与NVIDIA公司提供CUFFT函数库复原算法进行计算效率对比。研究结果表明:该优化方法提供的图像复原算法复原效果好,与MATLAB效果图比较人眼观察不出差异;在计算速率上,提出的优化方法能够在19.6 ms内复原1帧128×128灰度模糊图像,计算速度与直接采用CUFFT函数库算法相比提高约1.8倍。
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关键词
图形处理器
小尺寸fft
图像复原
并行优化
实时处理
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职称材料
题名
基于GPU的小尺寸FFT在实时图像复原中的优化
被引量：
2
1
作者
严发宝
苏艳蕊
赵占锋
左颢睿
柳建新
机构
山东大学(威海)机电与信息工程学院
哈尔滨工业大学(威海)信息工程研究所
中国科学院光电技术研究所
中南大学地球科学与信息物理学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期2693-2698,共6页
基金
国家科技基础性工作专项(2013FY110800)
中国博士后科学基金资助项目(2016M600538)
+2 种基金
国家自然科学基金资助项目(41674080
41574123
21505028)~~
文摘
为满足跟踪识别系统对图像复原的实时性需求,在图形处理器(GPU)上进行高效实现小尺寸二维FFT的优化策略研究。首先对二维FFT算法进行分析,根据图形处理器的特点,提出基于图形处理器的并行执行模型。基于该模型,从算法的复杂度、跳转指令的数量、共享存储器的访问冲突以及共享存储器的访问延迟及图形处理器的利用效率这4个方面进行优化策略的研究,提出相应的优化方法。在图像复原的实验中,先对基于GPU的小尺寸FFT优化方法与基于CPU的MATLAB传统算法进行计算精度对比,然后基于4种不同尺寸的图像在相同的GPU平台上再与NVIDIA公司提供CUFFT函数库复原算法进行计算效率对比。研究结果表明:该优化方法提供的图像复原算法复原效果好,与MATLAB效果图比较人眼观察不出差异;在计算速率上,提出的优化方法能够在19.6 ms内复原1帧128×128灰度模糊图像,计算速度与直接采用CUFFT函数库算法相比提高约1.8倍。
关键词
图形处理器
小尺寸fft
图像复原
并行优化
实时处理
Keywords
graphic processing unit (GPU)
fft
of small size
image restoration
parallel optimization
real-time computation
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPU的小尺寸FFT在实时图像复原中的优化
严发宝
苏艳蕊
赵占锋
左颢睿
柳建新
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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