CUDA与MKL优化的封闭格式图像抠图解决方案

资源摘要信息:"CfMatting_cuda_mkl是针对自然图像抠图技术的一个封闭格式解决方案，该方案通过运用CUDA和MKL技术进行了性能优化。它基于Levin、Lischinski和Weiss在2006年发表的算法实现，该算法在同年纽约的计算机视觉和模式识别（CVPR）研讨会中提出。这项技术允许用户从自然图像中准确地抠出前景物体，创建出高质量的图像蒙版。 为了运行此代码，需要配置特定的硬件和软件环境。硬件方面，测试表明该代码适用于搭载英特尔i7-7700HQ处理器和GTX1060显卡的笔记本电脑。软件方面，需要在Windows 10系统上安装Visual Studio 2015，并确保CUDA版本为8.0。对于Linux用户，系统需求为Ubuntu 16.04版本，配合g++ 5.4.0编译器和同样版本的CUDA 8.0。 在Linux系统中编译此代码，首先通过命令行进入源代码所在的linux目录，然后创建并进入build文件夹，使用cmake工具生成Makefile，并执行make命令来编译。编译成功后，通过命令行运行编译生成的执行文件CfMatti。 该技术方案的实现和优化依赖于NVIDIA CUDA和Intel MKL。CUDA是一种由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU进行通用计算。而Intel MKL，即Math Kernel Library，是一套数学计算函数库，为开发者提供了高度优化、性能卓越的数学计算功能，尤其在处理线性代数、傅里叶变换、随机数生成等基本数学运算时表现突出。 CfMatting_cuda_mkl项目利用了CUDA和MKL来加速图像处理的数学计算过程，提高处理速度和质量，这在进行大量数值计算的图像抠图操作中尤为重要。图像抠图技术广泛应用于游戏开发、电影制作、虚拟现实、人工智能等领域中，是计算机视觉和图像处理中的关键技术之一。 该实现是用C++编写的，这说明了C++语言在系统级编程中的重要地位，特别是在性能要求极高的图像处理软件中。C++强大的性能和灵活性使得开发者能够充分利用硬件资源，编写出高效的代码，实现复杂的算法。 概括地说，CfMatting_cuda_mkl资源是关于如何利用CUDA和MKL技术在C++环境中实现高效自然图像抠图的宝贵资源。它不仅提供了算法的实现，还包含了详细的测试环境和编译执行指南，为开发者在相关领域的研究和应用提供了便利。"