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摘要:
本文提出一种基于 GPU+CPU 的快速实现 Canny 算子的方法.首先将算子分为串行和并行两部分,高斯滤波、梯度幅值和方向计算、非极大值抑制和双阈值处理在 GPU 中完成,将二维高斯滤波分解为水平方向上和垂直方向上的两次一维滤波从而降低计算的复杂度;然后使用 CUDA 编程完成多线程并行计算以加快计算速度;最后使用共享存储器隐藏线程访问全局存储的延迟;在 CPU 中则使用队列 FIFO 完成边缘连接.仿真测试结果表明:对分辨率为1024×1024的8位图像的处理时间为122 ms,相对应单独使用 CPU 而言,加速比最高可达5.39倍,因此本文方法充分利用了GPU 的并行性的特征和 CPU 的串行处理能力.
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文献信息
篇名 基于 GPU+CPU 的 CANNY 算子快速实现
来源期刊 液晶与显示 学科 工学
关键词 CANNY CUDA GPU 加速
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 .显示与图像.
研究方向 页码范围 714-720
页数 7页 分类号 TP333
字数 3903字 语种 中文
DOI 10.3788/YJYXS20163107.0714
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 龙文 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室 53 474 13.0 20.0
2 唐斌 贵州财经大学信息学院 9 69 5.0 8.0
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节点文献
CANNY
CUDA
GPU
加速
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研究分支
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相关学者/机构
期刊影响力
液晶与显示
月刊
1007-2780
22-1259/O4
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-203
1986
chi
出版文献量(篇)
3141
总下载数(次)
7
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21631
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