基于GPU并行计算的图像去噪研究

• 作者: 刘小豫 李红
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 邻域相关系数 高斯噪声 并行计算 非局部均值
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 22-23,32
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2233字
• 语种: 中文

摘要

为更好保留经图像去噪后的特征信息,提高图像去噪计算速率,结合非局部均值算法的原理,提出了一种基于GPU并行计算的图像去噪方法.为了更好的保存去噪后的图像信息,采用欧氏距离与邻域相关系数结合方法,对邻域间相似性进行衡量;为提高算法执行速率,将图像复制到GPU内存,将计算结果复制到主机,从而节约主机开销.对添加不同噪声水平的噪声图像进行测试,结果表明,提出的算法在图像相干斑抑制和计算速率方面都有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红	咸阳师范学院图像处理研究所	68	203	7.0	10.0
2	刘小豫	咸阳师范学院图像处理研究所	51	97	5.0	8.0