| 基于GPU的反卷积算法并行优化 |
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| 引用本文： | 隽鹏辉,贾婷婷,窦爱萍,刘金学.基于GPU的反卷积算法并行优化[J].航空计算技术,2016(6):76-79. |
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| 作者姓名： | 隽鹏辉 贾婷婷 窦爱萍 刘金学 |
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| 作者单位： | 1. 中航工业西安航空计算技术研究所,陕西西安,710068;2. 西安科技大学高新学院,陕西西安,710109 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目资助(31327901) |
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| 摘 要： | 反卷积是图像去模糊的基本算法,针对传统反卷积算法在图像去模糊处理中实时性较弱问题,提出基于众核GPU的Iterative Deconvolve 3d反卷积算法的并行优化实现.所提算法将原算法中的核心运算放在GPU上并行实现,利用CPU和GPU协同工作模式,CPU负责串行任务GPU负责并行任务.实验表明:与传统的算法相比,在不影响图片处理效果的前提下,计算速度比CPU上的实现速度提高了近11倍,并具有良好的可扩展性.
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| 关 键 词： | 并行 反卷积 GPU CUDA |
Optimization of Image Deconvolution on GPU |
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| Keywords: | parallel deconvolution GPU CUDA |
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