GPU并行计算优化的高质量轮廓提取算法

本文研究的焦点是"基于GPU的轮廓提取算法的并行计算方法"，针对在传统CPU环境下计算复杂度高、实时性较差的高质量轮廓提取问题，提出了一种创新的解决方案。研究的核心是Pb（Probability Boundary，概率轮廓）提取算法，这是一种旨在提高计算效率的并行计算策略，特别强调了对梯度计算这一耗时部分的加速。通过利用GPU的多计算单元，算法实现了并行处理，从而显著提升计算速度。 多方向直方图并行统计机制是关键技术之一，它允许在不同方向上并行地生成和更新直方图，减少了单线程计算的限制。此外，文中还提出了χ2并行计算中的访存冲突避免机制，这是为了优化内存访问，减少数据竞争，进一步提升整体性能。 对比实验结果显示，采用这种方法的GPU轮廓提取算法相较于传统的CPU实现，表现出明显的加速效果。例如，在处理1024×1024尺寸的图像时，可以达到惊人的160倍加速。这表明随着图像分辨率的增加，GPU并行计算的优势更为显著。同时，该并行方法并未牺牲算法的计算准确性，经伯克利标准测试集验证，结果保持了原有的精确度。 本文的重要贡献在于为大规模图像数据的智能分析提供了快速、实时的轮廓提取手段，这对于实时图像处理、计算机视觉等领域具有重要意义。作者柴志雷和张圆蒲，分别作为副教授和硕士研究生，他们的研究工作涵盖了嵌入式系统设计技术、高性能视觉系统以及基于FPGA的可重构计算等多个领域，显示出深厚的技术底蕴和对前沿技术的深入理解。 这项研究不仅推动了GPU在计算机视觉领域的应用，而且为实际工程中的高精度、高速度轮廓提取任务提供了一种有效的并行计算框架。随着人工智能和大数据的发展，这种并行计算方法将有着广阔的应用前景。