CUDA GPU加速实现图像边缘检测

"CUDA编程——图像边缘检测的实现" 在计算机视觉领域，图像边缘检测是基本且重要的步骤，它能够提取图像的主要特征。这篇由山西大学研究生杜聪聪撰写的学位论文，聚焦于CUDA编程在图像边缘检测中的应用，旨在利用GPU的并行计算能力来优化传统的Sobel边缘检测算法。 1. 设计方案 图像的边缘是其基本特征，边缘点通常是灰度值阶跃变化的像素点，即灰度值导数较大或等于阈值的地方。边缘检测通常通过一阶和二阶导数增强图像，实质上是计算灰度值的变化。基于此，论文采用传统的Sobel一阶差分算子进行边缘检测，并同时利用CPU和GPU进行对比分析。 1.1 目标 传统Sobel边缘检测算法最初设计用于通用处理器(CPU)，而在图像处理的GPU上应用较为困难。本研究提出了一种基于NVIDIA CUDA GPU的快速Sobel边缘检测算法。通过比较CPU和GPU处理图像边缘检测的时间，旨在提升处理速度。 2. 实现方法 1) 使用CPU和GPU，分别用Sobel算子进行图像边缘检测。 2) 利用CPU和GPU的并行计算能力，对Sobel边缘检测算法进行优化，以缩短处理时间。 3) 对比两种平台下的执行效率，评估GPU加速在图像处理中的效果。 3. 方法详细说明 Sobel算子是一种常用的一阶微分算子，通过计算水平和垂直方向的梯度，找出图像中灰度值变化显著的像素点，从而确定边缘。在CUDA编程环境下，可以将该算法并行化，利用GPU的大量流处理器，将计算任务分配到各个核心上，从而实现并行计算，提高处理速度。 4. 性能评估 论文可能涉及性能评估，包括CPU和GPU处理同一图像的耗时对比，以及GPU加速带来的速度提升倍数。此外，可能还会有精度分析，确保GPU加速后的边缘检测结果与CPU版本保持一致。 5. 应用前景 CUDA编程在图像处理领域的应用，尤其是边缘检测，对于实时监控、自动驾驶、医学影像分析等高数据量、高计算需求的场景具有重大意义。通过GPU加速，可以极大地提高处理效率，满足实时性要求。 这篇论文深入探讨了如何利用CUDA技术改进传统的Sobel边缘检测算法，通过GPU的并行计算能力，实现了对图像处理速度的显著提升，对于理解和优化GPU在图像处理中的应用提供了有价值的参考。