基于CUDA架构下的直方图均衡并行算法

摘要

为了提高图像对比度,解决传统的直方图均衡算法处理速度慢的问题,提出了基于统一计算设备架构(CUDA)的直方图均衡图像实时处理加速方案.利用图形处理器(GPU)强大的计算能力和CUDA优化的存储器结构,以加速直方图均衡中的图像灰度级投票、 分布概率累加并映射以及图像新的灰度值填充等功能进行运算.在CUDA条件下,对直方图均衡算法进行串-并行分析,分别从粗粒度与细粒度角度进行并行设计,通过实验测定进行了设计参数寻优,获得了线程块设计参数的最优尺寸.结果表明,基于CUDA的图像直方图均衡并行算法的性能相比基于CPU的串行算法和基于开放多处理(OpenMP)并行算法分别获得了61.58和32.00倍的加速比,能够为大规模实时性图像处理系统设计提供参考.