CUDA加速的红外图像快速增强算法：CUDA并行处理与性能提升

本文主要探讨了一种基于CUDA的红外图像快速增强算法的研究。针对红外图像存在的边缘模糊和对比度低的问题，研究者采用了改进的中值滤波和Sobel边缘检测技术进行预处理。中值滤波用于去除图像中的噪声，而改进的Sobel算子则提高了边缘检测的精度，有助于后续处理步骤。 在对处理后的图像特征进行深入分析后，文章引入了改进的Laplace金字塔分解方法。这种技术通过将图像分解成不同尺度的层次，可以更好地保留图像细节，并有效地融合不同层的信息。结合CUDA（Compute Unified Device Architecture）并行处理技术，该算法能够在可编程GPU上实现高效的图像处理，利用GPU的高并行性能和大内存容量。 CUDA并行计算的优势在于，它允许同时处理多个计算任务，大大提升了处理速度。通过应用纹理映射、多点访问以及并行触发技术，算法优化了数据存储结构，使得GPU能够更有效地读取和操作数据，从而适应对实时性要求高的红外图像增强场景。 实验证明，该算法在处理高分辨率（如3096×3096）的红外图像时，表现出良好的并行性，加速比高达32.189，显著提高了图像增强的实时性能。这使得算法在无人机监控、安防系统和高温环境下的工业检测等领域具有广泛的应用潜力。 总结来说，这项研究不仅解决了红外图像质量提升的问题，还展示了如何利用现代GPU技术实现高效并行处理，为红外图像处理领域的实时性和性能优化提供了新的解决方案。