CUDA三维中值滤波C++代码

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种并行计算平台和架构模型，它允许你在GPU上进行高效的数值计算，包括图像处理中的滤波操作。在CUDA中进行三维值滤波，如均值滤波、高斯滤波等，通常会涉及到对邻域像素的加权平均。

下面是一个简单的C++示例，展示了如何使用CUDA进行三维空间中的均值滤波：

#include <cuda_runtime.h>
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/device_vector.h>

__global__ void filterKernel(float* d_output, const float* d_input, int size, float kernel_size)
{
    // 获取线程ID
    int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
    int z = threadIdx.z + blockIdx.z * blockDim.z;

    if (x >= size || y >= size || z >= size) return; // 确保在边界内

    float sum = 0.0f;
    for (int i = -kernel_size / 2; i <= kernel_size / 2; ++i)
    {
        for (int j = -kernel_size / 2; j <= kernel_size / 2; ++j)
        {
            for (int k = -kernel_size / 2; k <= kernel_size / 2; ++k)
            {
                int idx = x + i * size + y * size * size + z * size * size * size;
                if (idx >= 0 && idx < size * size * size)
                    sum += d_input[idx];
            }
        }
    }

    d_output[z * size * size * size + y * size * size + x] = sum / (kernel_size * kernel_size * kernel_size);
}

// 主函数
int main()
{
    int size = 64; // 三维数组大小
    float kernel_size = 3.0f; // 滤波窗口大小

    thrust::host_vector<float> h_input(size * size * size, 0); // CPU上的输入数据
    thrust::device_vector<float> d_input(h_input), d_output(h_input.size()); // GPU上的输入和输出设备向量

    // 将数据复制到GPU
    cudaMemcpy(d_input.data(), h_input.data(), sizeof(float) * h_input.size(), cudaMemcpyHostToDevice);

    dim3 threadsPerBlock(8, 8, 1); // 每个block的线程数
    dim3 numBlocks((size + threadsPerBlock.x - 1) / threadsPerBlock.x,
                   (size + threadsPerBlock.y - 1) / threadsPerBlock.y,
                   (size + threadsPerBlock.z - 1) / threadsPerBlock.z);

    filterKernel<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(d_output.data(), d_input.data(), size, kernel_size);

    // 将结果从GPU复制回CPU
    cudaMemcpy(h_output.data(), d_output.data(), sizeof(float) * h_input.size(), cudaMemcpyDeviceToHost);

    return 0;
}

这个例子使用了CUDA Thrust库来简化GPU上的计算。注意，这只是一个基本的实现，并未包含错误检查和优化的部分，实际应用中需要更复杂的控制流和性能调整。