cuda实现均值滤波
时间: 2024-08-14 10:02:39 浏览: 32
CUDA是一种并行计算平台和编程模型,专为NVIDIA GPU设计,能够加速高性能计算任务,包括图像处理中的均值滤波。在CUDA中实现均值滤波,主要利用GPU的大量并行单元同时处理大量的像素数据,提高效率。
以下是基本步骤:
1. **包含头文件**:
引入cuda_runtime.h、cuMath.h等头文件,并声明必要的变量和函数原型。
```c++
#include <cuda_runtime.h>
#include <curand_kernel.h>
```
2. **设备内存分配**:
分配设备内存存放原始图像和处理后的结果。
```c++
__global__ void meanFilter(float* input, float* output, int width, int height, int kernel_size)
{
//...
}
// 主函数中
float* d_input, *d_output;
cudaMalloc((void**)&d_input, img_width * img_height * sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&d_output, img_width * img_height * sizeof(float));
```
3. **数据复制**:
将输入图像从主机复制到设备。
```c++
cudaMemcpy(d_input, host_input, img_width * img_height * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
```
4. **执行均值滤波**:
定义一个kernel(线程块),每个线程处理一小块像素数据,累加然后除以窗口大小得到平均值。
```c++
__global__ void meanFilter(float* input, float* output, int width, int height, int kernel_size)
{
int tx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int ty = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
int i = ty * width + tx;
float sum = 0.0f;
for (int x = -kernel_size / 2; x <= kernel_size / 2; ++x) {
for (int y = -kernel_size / 2; y <= kernel_size / 2; ++y) {
int idx = i + x + y * width;
if (idx >= 0 && idx < img_width * img_height) {
sum += input[idx];
}
}
}
output[i] = sum / (kernel_size * kernel_size);
}
```
5. **同步和数据复制回主机**:
完成计算后,将结果从设备返回到主机。
```c++
meanFilter<<<gridDim, blockDim>>>(d_input, d_output, img_width, img_height, kernel_size);
cudaDeviceSynchronize();
cudaMemcpy(host_output, d_output, img_width * img_height * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
```
6. **清理内存**:
最后别忘了释放设备内存。
```c++
cudaFree(d_input);
cudaFree(d_output);
```