探索数字图像处理：从异构计算到OpenCL案例详解

《数字图像处理》这本书旨在通过探索异构计算这一主题，引导读者理解和应用OpenCL编程语言在数字图像处理中的优势。书的第一部分着重于介绍异构计算的基本概念，包括异构计算的定义（1.1），其目标（1.2）在于利用不同类型的处理器（如CPU、GPU和FPGA）协同工作，提升计算效率。作者强调了并行和并发编程的重要性（1.3），以及如何在这些环境中实现线程管理和消息通信（1.5.1-1.5.6），以及并行性粒度的选择（1.6.1-1.6.3）。 在了解了异构计算的基础之后，书中详细介绍了OpenCL（1.8），这是一种跨平台的并行计算API，支持多种设备（1.9）。章节3深入讲解了OpenCL的平台和执行模型，包括内核编程模型（3.4）、内存模型（3.5），以及如何通过OpenCL C++ Wrapper实现简单操作，如向量加法（3.7）。对于CUDA程序员转向OpenCL，作者提供了注意事项（3.8）。 随着理论知识的深化，第4章通过实际案例展示了OpenCL在图像处理中的应用，例如直方图分析（4.1）、图像旋转（4.2）、卷积（4.4）等，同时还涉及到生产者-消费者模型（4.6）和基本功能函数的实现（4.7）。这些章节不仅教授技术，还强调了代码执行的实际效果和性能优化。 本书后续章节进一步探讨了OpenCL在运行时和并发模型（5.1-5.6）的细节，如命令队列管理、内核执行域以及内存管理策略。第6章和第7章分别聚焦于主机和设备端的内存模型，包括内存对象的创建、共享内存、私有内存以及内存访问控制（6.1-7.8）。最后，第8章专门针对异构系统下的OpenCL使用进行了深入解析，帮助读者在复杂环境中的高效编程。 总体而言，《数字图像处理》提供了一个全面的框架，让读者掌握如何利用OpenCL进行高效的数字图像处理，并在实际项目中实现并行计算的优势。通过这本书，读者不仅能理解异构计算的核心原理，还能掌握OpenCL的实践技能，从而在这个领域取得成功。