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文檔簡介
1、2007年6月NVIDIA公司推出CUDA(統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu))解決了GPU通用計算易用性問題,它不需要掌握計算機圖像學(xué)知識和對應(yīng)的API接口,程序開發(fā)語言在C語言的基礎(chǔ)上進行擴展,降低了編程復(fù)雜性。
隨著對圖像信息實時性和高效性處理的要求越來越高,需要處理的數(shù)據(jù)量越來越多,涉及到的計算過程越來越龐大。以至于計算性能無法滿足實際應(yīng)用中的性能要求。而利用GPU加速計算可以獲得一個數(shù)量級的速度提升,因此GPU通用計算成為國內(nèi)外研究的
2、熱點。如何利用GPU強大的計算和并行能力加速圖像處理對圖像信息實時性、高效性處理具有重要意義。
本文在研究了已有的基于CUDA平臺來實現(xiàn)圖像加速處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,針對圖像處理過程中的濾波環(huán)節(jié),提出通過CUDA和OpenGL之間的互操作來進一步提升圖像處理執(zhí)行效率的方法。本文將圖像處理的濾波算法和CUDA并行編程模型結(jié)合起來,利用CUDA和OpenGL的互操作來加速圖像顯示,其優(yōu)勢在于通過DMA(直接存儲器存儲)在顯卡上快速讀寫
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