基于GPU的高速图像融合

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超融合GPU云技术在测绘生产体系中的应用研究

超融合GPU云技术在测绘生产体系中的应用研究概述：测绘生产体系是现代测绘业的核心，为实现高质量的测绘成果，需要大量的计算资源和高效的算法。

超融合GPU云技术以其高性能、高可靠性和高效率的特点，成为测绘生产体系中的理想选择。

本文将介绍超融合GPU云技术在测绘生产体系中的应用，重点讨论其在测绘数据处理、影像处理和三维模型重建等方面的应用研究。

测绘数据处理是测绘生产体系中的重要环节。

传统的测绘数据处理需要使用大规模的计算资源，处理周期较长。

而超融合GPU云技术可以提供大规模的并行计算，加速数据处理过程。

通过将测绘数据上传至云端，利用GPU云服务器进行并行计算，可以大大提高测绘数据处理的效率。

此外，超融合GPU云技术还可以通过多节点的融合，提供更高的计算能力和更低的延迟，满足大规模测绘数据的处理需求。

影像处理是测绘生产体系中不可或缺的一环。

传统的影像处理需要使用复杂的算法和大量的计算资源，而超融合GPU云技术可以提供高性能的计算平台，加速影像处理过程。

通过利用GPU的并行计算能力，可以实现基于光学遥感影像的图像分割、目标识别和变化检测等高级影像处理算法。

此外，超融合GPU云技术还可以通过分布式并行计算和分布式存储，提供可靠的影像处理服务。

结论：超融合GPU云技术以其高性能、高可靠性和高效率的特点，成为测绘生产体系中的理想选择。

通过利用GPU云服务器的并行计算能力和分布式存储能力，可以加速测绘数据处理、影像处理和三维模型重建等重要环节，提高测绘成果的质量和效率。

未来，随着超融合GPU云技术的不断发展和完善，相信其在测绘生产体系中的应用前景将更加广阔。

基于深度学习的多模态图像融合与分析技术研究

基于深度学习的多模态图像融合与分析技术研究深度学习是一种人工智能的技术，通过模仿人脑神经网络的工作方式，实现了对复杂数据进行自动编码和分析的能力。

多模态图像融合与分析技术则是利用深度学习模型，将来自不同传感器或不同模态的图像信息进行融合和分析的过程。

这种技术有助于从多个视角对图像进行综合分析，提高图像处理的准确性和可靠性。

一、多模态图像融合技术多模态图像融合技术将来自不同传感器的多个图像融合成一张图像，融合后的图像能够更全面、清晰地反映被观察对象的特征。

基于深度学习的多模态图像融合技术主要包括以下几个方面：1. 分层融合分层融合是一种基于深度学习的多模态图像融合方法，它使用卷积神经网络（CNN）对每个模态的图像进行特征提取，并将提取的特征进行融合。

分层融合通过将底层特征与高层特征相结合，能够在保留细节信息的同时，提高图像的分辨率和鲁棒性。

2. 生成对抗网络（GANs）生成对抗网络是一种基于深度学习的多模态图像融合技术，它通过训练一个生成器网络和一个判别器网络，使得生成器网络生成的合成图像能够以假乱真。

通过使用GANs，可以将来自不同传感器或模态的图像融合生成一个合成图像，能够更好地反映被观察对象的特征。

3. 递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种能够处理序列化数据的深度学习模型，它可以用于实现多模态图像融合。

通过使用RNN，可以将来自不同传感器或模态的图像序列融合成一个图像序列，从而实现对图像序列的综合分析。

二、多模态图像分析技术多模态图像分析技术通过对融合后的多模态图像进行分析，能够提取出更多、更准确的图像信息，从而实现更精确的图像处理和分析。

1. 目标检测与识别多模态图像分析技术可以用于实现目标检测与识别。

通过深度学习模型对融合后的多模态图像进行分析，能够精确地检测和识别图像中的目标，如人脸、车辆等。

这对于视频监控、智能驾驶等领域具有重要应用价值。

2. 图像分割与语义分析多模态图像分析技术可以用于实现图像分割与语义分析。

基于GPU的遥感图像融合并行算法研究

２．ＰＬＡｏｆ６８３１０，Ｘｉａｎ７１０６００，Ｃｈｉｎａ；
３．ＰＬＡｏｆ９１７３１，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０２２００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＧＰＵｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｃｏｍｂｉｎｅｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｄａｔａｆｕｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｕｓｉｎｇＮＶＩＤＩＡＳＣＵＤＡ（ＣｏｍｐｕｔｅＵｎｉｉｆｅｄＤｅｖｉｃｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｆｒａｍｅｗｏｒｋｗｉｔｈＢＲＯＶＥＹａｎｄＹＩＱｆｕｓｉｏｎ
中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ７７２０（２０１３）０６ — ００３５ — ０３
ＳｔｕｄｙｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｐａｒａｌｌｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｂａｓｅｄｏｎＧＰＵ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ；ＧＰＵ；ｐａｒａｌｌｅｌ；ＣＵＤＡ；ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ

基于GPU的多相位拼接技术研究

基于GPU的多相位拼接技术研究一、引言多相位拼接技术是微观图像处理领域的一项重要技术，在医学影像学、材料科学、纳米技术、生物工程等领域有着广泛的应用。

目前，基于GPU的多相位拼接技术已经成为研究的热点之一，因其高效、快速、可靠等特点，被广泛应用于各种图像处理领域。

二、多相位拼接技术的研究背景目前，越来越多的研究者开始关注多相位拼接技术，这主要是因为该技术可以提高图像处理的效率和精度。

在医学影像学中，多相位拼接技术可以帮助医生更精确地诊断病情；在材料科学中，多相位拼接技术可以使材料结构更加清晰，从而提高材料的质量和性能；在生物工程中，多相位拼接技术可以帮助科学家更深入地研究生命现象。

然而，传统的多相位拼接技术存在着一些局限性，例如处理速度慢、拼接精度低等。

为解决这些问题，研究者们开始探索基于GPU的多相位拼接技术。

三、基于GPU的多相位拼接技术的原理基于GPU的多相位拼接技术利用了GPU强大的并行计算能力和高速存储器来加速图像处理过程。

其原理可以简单地概括为以下几个步骤：1. 将多个图像输入GPU中。

2. 将图像分解成小块，然后利用GPU的并行计算能力分别对每个小块进行处理。

3. 对处理后的小块进行拼接，生成最终的拼接图像。

4. 将拼接后的图像输出到CPU中。

在这个过程中，GPU的主要任务是进行并行计算和快速存储，而CPU则负责控制整个过程和输出结果。

四、基于GPU的多相位拼接技术的优势相比传统的多相位拼接技术，基于GPU的多相位拼接技术具有以下几个优势：1. 高效：由于利用了GPU的并行计算能力和高速存储器，基于GPU的多相位拼接技术能够快速地处理大量的图像数据。

2. 精度：基于GPU的多相位拼接技术可以对每个小块进行精细的处理，从而提高拼接的精度。

3. 稳定：由于GPU的并行计算能力和高速存储器的稳定性，基于GPU的多相位拼接技术具有较高的鲁棒性和稳定性。

4. 可扩展性：基于GPU的多相位拼接技术可以根据实际需求动态地扩展计算资源，从而满足不同规模的图像处理需求。

基于GPU加速的大规模图像处理技术研究

基于GPU加速的大规模图像处理技术研究随着数字技术的快速发展，数码相机、智能手机等设备的普及使得大规模图像的处理成为了日常生活的一部分。

然而，图像处理的复杂性和计算量也随之而增加，传统的CPU计算方式已经无法满足大规模图像处理的需求。

基于此，GPU加速成为了当今处理大规模图像的主流技术之一。

本文将探讨基于GPU加速的大规模图像处理技术研究。

GPU计算基础由于CPU在计算过程中只能对一个处理器进行处理，并且操作数量有限，因此限制了图像处理的速度和精度。

相反，GPU被设计为并行处理，并且拥有更大的内存带宽和流处理器。

这使得它们有能力同时处理多个过程、更快地处理数据并获得更高的处理效果。

GPU计算通常基于CUDA（Compute Unified Device Architecture，英伟达GPU的并行计算架构）或OpenCL（Open Computing Language，跨平台的并行编程语言）这样的编程模型，可以在现有编程语言（如C、C++、Python）中嵌入并使用GPU 内核。

使用CUDA和OpenCL编程，可以将任务分配到GPU的并行结构中，加速大规模图像处理的效率。

与CPU相比，GPU具有高效的支持并行处理的硬件和软件环境，因此不仅处理更快，而且更节省时间和资源。

大规模图像处理的挑战对于未经处理的大规模图像，通常涉及大量的像素点、图像运动、光度变化、未知区域、失真等问题，这些问题都会增加图像处理的复杂度。

例如，要对一张海量图像进行分类和标注（如区分动物、食物、地理标记等），需要一定的算法和计算能力。

对于大规模数据分析来说，瓶颈不仅仅在于数据的大小和速度，还在于对数据的处理和分析。

另外，基于GPU加速的大规模图像处理还面临着数据处理和算法设计的困难。

由于GPU快速处理数据和大量硬件和固件等技术复杂性，使得GPU编程的技术水平要求相当高。

一旦确定了新的GPU算法和数据处理技术，就需要对其进行各种测试和优化，以确保其能够在实际应用中有效地处理大规模数据。

基于GPU的PCA图像融合算法研究

引言
遥感图像融合技术是有效利用多传感器、多平台、多光谱、多时相遥感数据的主要途径。将同一地区的多源遥感数据加以智能化合成，产生比单一信源更精确、更完全、更可靠的估
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｔｈｅｍａｉｎｗａｙｏｆｕｓｉｎｇｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ
ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ：ｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌｉｍａｇｅｕｓｆｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｏｆ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７３，Ｃｈｉｎａ，）
ｄａｔａｏｆｍｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒ，ｍｕｌｔｉ－ｐｌａｔｆｏｒｍ，ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌａｎｄｍｕｌｔｉ — ｐｈａｓｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｈｅｔｓｅｒｉａｌｕｓｆｉｏｎ
ＰＣＡ，ｂａｓｅｄｏｎＣＵＤＡｏｆＣＰＵ／ＧＰＵｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｙｓｔｅｍ，ｍａｋｅｓｆｕｌｌｕｓｅｏｆｐａｒａｌｌｅｌａｂｉｌｉｔｙｏｆＧＰＵ．Ｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｃｏｍｐｕｔｉｎｇｉｍｐｒｏｖｅｓｏｂｖｉｏｕｓｌｙ．ｈｅＴｂｉｇｇｅｒｉｓｔｈｅｉｍａｇｅｓ，ｈｅｔｈｉｇｈｅｒｉｓｈｅｔｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｓｐｅｅｄｉｎｇｕｐ．Ｗｈｅｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｈｅ４０９６４０９６ｓｉｚｅｏｆｉｍａｇｅｓ，ｉｔｃａｎｓｐｅｅｄｕｐｎｅａｒｌｙ１３４ｔｉｍｅｓ．ｈｅＴｈｉｇｈｓｐｅｅｄｉｎｇｕｐｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｃａｎｍａｋｅｓｕｒｅｔｈｅｒｅａｌｔｉｍｅｏｆｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣＵＰ／ＧＰＵ；ＰＣＡ；ｉｍａｇｅｕｓｆｉｏｎ；ＣＵＤＡ

基于GPU加速技术的深度学习算法优化

基于GPU加速技术的深度学习算法优化深度学习算法在近年来得到了广泛的应用，从语音识别、图像分类到语义分割等各个领域都有广泛的应用。

随着深度神经网络的规模越来越大，训练和推断所需要的时间也越来越长，因此优化深度学习算法是非常重要的任务之一。

在这篇文章中，我们将会讨论基于GPU加速技术的深度学习算法优化。

GPU加速技术在深度学习算法中的应用相对于其他领域是比较常见的。

这是因为深度学习算法中的计算量非常大，几乎每个神经元的计算都要进行矩阵乘法和激活函数等操作，而这些操作对于GPU来说是非常适合的。

另外，GPU的并行计算能力也满足了深度学习算法中大量的计算需求。

首先要考虑的是如何将深度学习算法中的计算转移到GPU上。

在深度学习算法中，大量的矩阵乘法和激活函数等操作可以使用一些成熟的GPU加速库来进行加速。

比如NVIDIA的cuDNN库和AMD的MIOpen库都提供了针对深度学习算法的加速操作。

使用这些库可以极大地加速深度学习算法中的计算。

除此之外，还可以考虑一些GPU硬件的优化。

比如使用更加高效的GPU硬件、进行GPU内存使用的优化等等。

同时，还可以考虑一些更加先进的GPU技术，比如Tensor Cores、Deep Learning Super Sampling等。

这些技术可以进一步提升深度学习算法的计算速度和性能。

除了硬件方面的优化，还可以从深度学习算法本身入手。

一个经典的优化方法是使用批量标准化（Batch Normalization）。

批量标准化可以使得不同神经元之间的输出保持在较小的范围内，对于某些激活函数（如sigmoid、tanh等）可以避免其输出饱和，同时可以加速深度网络的训练。

另外，还可以考虑使用一些更加先进的深度学习算法优化方法，比如自适应学习率（Adam、Adagrad等）和自动微分（Auto-differentiation）等。

此外，在实现深度学习算法的同时，还需要考虑到其在实际应用中的特点。

基于GPU加速的多投影融合新算法的实现

［２】曾宇燕，何建农．基于边缘统计特征的遥硕士。研究方向为多媒体技术、图像处理。感图像融合改进方法［２］［Ｊ］．计算机工程
与应用，２Ｏ１３．４９（３）．
作者单位
上海应用技术学院计算机科学与信息工程学
用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成
一
第二，在高校机房的使用过程中，为充【关键词】云计算高校机房实验室建设应用
研究
分保证各个院系都能满足教学要，造成机房
使用频率过高，维护管理的工作量增大，对机
个计算资源池向用户按需服务。提供资源的第三，高校实验室在软硬件的投入建设网络被形象的称之为 “ 云”。方面存在失衡，往往造成有机器缺软件或有软迈人２１世纪以来，随着计算机技术的迅．２云计算的特征及优势件机器性能无法满足局面。这在一定程度上制１猛发展和消费者对于计算机个性化需求的日益约了实验室整体的建设进程。提高，我们对于计算机的使用环境也提出了新与传统的ＩＴ模式相比，基于云计算ＩＴ模第四、高校实验室频繁的重复使用，出的要求。作为培养高级应用型人才的高校而言，式实现了三个层次的转变。首先，云计算在互于对机器保护的需要，实验室机房往往会安装高校机房实验室建设的好坏往往是衡量学校办联网服务过程中由被动变为主动。云计算通常保护卡或网络还原卡等。教师在教学过程及学学质量高低的一个重要指标。以各种监控日志、告警、报告服务工具为基生上课的作业数据常常会在计算机维护过程出

GPU融合器介绍

GPU边缘融合器（型号）的功能及特点：1) 基于Nvidia的专用图形处理GPU，以及Unified Shader技术，使得所有图形信号的处理可以大规模并行运算，比传统系统速度快至少两个数量级。

2) 支持大屏幕全屏手写功能，简单易用，交互控制冗余性强。

3) 可以设置多种用户模式，方便调用与演示。

4) 用户可在屏幕的任意位置打开多个活动窗口，所有窗口应能任意移动、放大、缩小，同时保证画面在缩、放、移动情况下细节不丢失，如字符不缺笔画等。

视频窗口可任意缩放、全屏幕漫游，支持PAL/NTSC/SECAM，自动识别并跟踪制式的变化。

RGB窗口可任意缩放、全屏幕漫游、叠加，支持1920×1200×32位色分辨率。

远程计算机屏幕图像网络传输功能。

仿真UNIX终端，与网络中的UNIX工作站实现远程显示功能。

5) 用户级别：管理员和操作员。

6) 支持远程多用户操作：用户通过局域网可用单鼠标或多鼠标和键盘操作大屏幕，实现多通道投影的拼接融合，多个操作人员可以用各自桌面的鼠标和键盘交互操作大屏幕，在大屏幕上打开或关闭视频和RGB窗口，改变窗口位置及大小等。

7) 支持远程鼠标功能：用户通过局域网可接管控制控制器的鼠标和键盘，开关应用程序和窗口。

8) 控制中心等应用系统能在大屏幕上清晰的显示，同时不影响用户系统的正常使用。

软件融合系统可以保证分辨率的叠加，使小屏显示不下的图形在整屏上清晰的显示。

9) 每台大屏幕显示器的画面、功能应可任意定义，大屏幕显示调出画面反应时间短。

10) 可生成投影墙的测试信号，用于投影机的调节，并能针对不同投影仪或者同一投影仪在使用期限中不同寿命时候的亮度和色差进行相应调整。

11) 系统扩展方便，支持多达X路RGB输出，能够驱动X台投影融合。

12) 系统图形卡接口：支持多路视频输入，最多可达X路，兼容信号源。

支持多路RGB信号输入, 最多可达X路。

输出为RGB信号，最多可以配置X路输出。

基于GPU的高速图像融合

４７２１，２）８０００２３１（
计算机工程与设计ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｅｉｏｐｔｇｅｒｇｎｓｎｅＥｎｉａＤｇ
・多媒体技术・
基于ＧＵ的高速图像融合Ｐ
杨云麟，罗忠奎，谭诗翰。
程，发现其处理子过程中的数据具有密集性和独立性，且分支逻辑控制较少，恰好可充分利用ＧＵ强大的并行处理能力。因Ｐ
此，基于塔型分解的图像融合的子过程进行了并行化处理，出了其在ＧＰ将提Ｕ上的实现方法，根据ＧＰ的硬件结构对实并Ｕ现方法进行了优化。最后，在ＣＵ上的实现结果进行了对比分析，方案可获得２与Ｐ该７倍的加速比。
（．四川大学计算机学院，四川成都６０６；１１０５２．四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室，四川成都６０６）１０５
摘要方法速度过慢的问题，析了基于塔型分解的图像融合的处理过为Ｐ分
ＡｂｔａｔＴｏｖｅｐｏｌｍｆｔｅｓｏｓｅｄｏｅｔａｉｏａｌ —ｅｏｕｉｎｉｇｕｉｎｉｇｓｏｍｐｅｅｔｄ０Ｕ，ｓｒｃ：ｏｓｌｅｔｒｂｅｏｌｗｐｅｆｔｒｄｔｎｌｈｈｈｉｍｕｔｒｓｌｔｏｉｍａｅｆｓｏｍａｅｆｉｎｉｌｍｎｅｎＣＰｕｔｅｐｏｅｓｆｈｇｓｏａｅｎｐｒｍｉｅｏｏｉｏｕｉｄＢｅｉｅｅｉｔｎｉｅａｄｐｎｅｃｆｈａａｔｅｆｗｈｒｃｓｔｅｉｏｍａｅｆｉｎｂｓｄｏｙａｄｄｃｍｐｓｉｎｉｓｄｅ．ｕｔｓｔｓｄｓｈｅｓｎｄｉｅｅｄｎｅｏｔｅｄｔ，ｈｔｎｖｎｅｂａｃｉｇｌｇｃｃｎｒｌｎｔｅｐｏｅｓｅａｌＳｏｔｋｅａｖｎａｅｏｔｅｏｒｌａａｌｌｒｃｓｉｇｃｐｂｌｉｓｆＧＰｒｈｎｉｏｔｒｃｓｎｂｅＵｅｔｄａｔｇｆｈｗｅｆｒｌｏｅｓｎａａｉｔｎｏｏｉｈｔａｈｐｕｐｅｐｉｅｏＵ．Ｔｅｅｏｅｈｒｆｒ，ｔｅｐｏｅｓｆｈｇｓｎｂｓｄｏｙａｄｄｃｍｐｓｉｎｉｐｒｌｌｒｃｓｅ，ａｄｔｅｅｉｌｍｅｔｔｎｏＵｅｉｎｄｈｒｃｓｔｅｉｏｍａｅｆｉａｅｎｐｒｍｉｅｏｏｉｏａａｌｏｅｓｄｕｏｔｓｅｐｎｎｔｈｈｍｐｅｎａｉｎＧＰｉｄｓｇｅｏｓａｄｏｔｚｄａｃｒｉｇｔｅｓｒｃｕｅｏＵ．ＡｔａｔｈｅｕｔｏａｅｔｈｎｐｉｅｃｏｄｎｔｔｕｔｒｆＧＰｍｉｏｈｓｅｒｓｌｃｍｐｒｄｗｉｔｅｉｌｍｅｔｔｎｏＵｈｗａｅｐａｎｌｔｓｈｍｐｅｎａｉｎＣＰｓｏｔｔｈｌｎｏｏｈｔＧＰｃｎａｈｅｅｔｅｐｒｏｍａｃｆ７ｔｍｅｅｄｐＵａｃｉｖｅｆｒｎｅｏｈ２ｉｓｐｅｕ．ｓＫｅｒｓｉｇｓｏａｅｎｐｒｍｉ；ＧＰｙｗｏｄ：ｍａｅｆｉｎｂｓｄｏｙａｄｕＵ；ｋｒｅｕｃｉｎＧａｓｉｎｐｒｍｉ；Ｌａｌｃａｙａｄｅｎｌｎｔ；ｆｏｕｓａｙａｄｐａｉｎｐｒｍｉ

连通域标记的gpu并行算法——基于cuda方法

连通域标记的gpu并行算法——基于cuda方法标题：连通域标记的GPU并行算法——基于CUDA方法在图像处理领域，连通域标记是一项基础且关键的技术，广泛应用于机器视觉、目标检测和跟踪等领域。

随着图像数据量的激增，对连通域标记算法的实时性和效率提出了更高的要求。

本文将介绍一种基于GPU并行计算的连通域标记算法，借助CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术，实现高效、快速的图像连通域标记。

一、背景介绍连通域标记算法旨在将图像中连通的像素点分为若干区域，并为每个区域分配一个唯一的标签。

在传统CPU架构下，这类算法的计算复杂度较高，难以满足大规模图像数据的实时处理需求。

随着GPU计算能力的不断提升，基于GPU的并行算法逐渐成为解决这一问题的有效途径。

二、CUDA并行算法设计1.初始化阶段：将图像数据从CPU内存传输到GPU内存，并为每个像素分配一个唯一的标签。

2.并行处理阶段：（1）使用CUDA的线程层次结构，将图像划分为若干个相互独立的小块，每个线程块负责处理一个块内的像素。

（2）在每个线程块内部，利用共享内存存储当前像素及其邻域像素的标签信息，以便进行局部连通域标记。

（3）根据连通域的定义，比较当前像素与其邻域像素的标签，若满足连通条件，则将它们合并为同一个连通域。

（4）通过原子操作，确保在全局内存中为每个连通域分配一个唯一的标签。

3.收敛阶段：重复执行并行处理阶段，直至所有像素的标签不再发生变化。

三、算法优化1.内存访问优化：通过合理设置线程块大小和共享内存使用策略，减少全局内存访问次数，降低内存带宽压力。

2.数据传输优化：采用异步数据传输技术，提高CPU与GPU之间的数据传输效率。

3.指令优化：针对GPU架构特点，优化CUDA指令集，提高算法执行速度。

四、实验与分析1.实验环境：使用NVIDIA GPU（如Tesla P100、GTX 1080等）和CUDA开发环境。

基于GPU集群的图像处理技术研究

基于GPU集群的图像处理技术研究一、引言随着计算机技术的迅猛发展，图像处理技术也得以快速发展。

图像处理技术广泛应用于医学图像处理、地球物理勘探、视频监控等领域。

当今，图像处理十分复杂，需要大量的计算资源来处理。

因此，以GPU为核心的图像处理技术已成为当前研究的热点和难点之一，同时对于GPU集群技术也提出了更高要求。

二、GPU集群技术概述GPU集群技术是指将多个GPU设备连接在一起为实现高性能计算而形成的一个计算集群。

当前，GPU已成为实现高性能计算的常见选择之一。

GPU集群技术的出现使得图像处理技术得到了更快的发展。

GPU集群技术的设计主要涉及节点的组成、节点之间的数据传输、节点之间的协作计算等问题。

通过GPU集群技术，可以实现对大量数据的高效处理和计算。

三、GPU集群技术在图像处理中的应用1. 纹理映射纹理映射是图形处理中的一个重要技术。

它可以将二维图像映射到三维模型上，使得三维模型具有更加生动、逼真的效果。

在纹理映射中，需要对大量的纹理图像进行处理和计算。

GPU集群技术可以将这些计算任务分配到不同的节点上，实现对大量数据的高效处理。

2. 图片合成图片合成是一项非常复杂的图像处理技术，在合成过程中需要对大量的图像进行处理，并对图像进行调整和拼接，因此需要大量的计算资源。

通过GPU集群技术，可以将这些处理任务分配到不同的节点上，以最快的速度完成图像合成工作。

GPU集群技术在这方面的应用已经成为了业内的一个研究热点。

3. 视频编解码在视频编解码中，需要对大量的视频数据进行处理和压缩。

GPU集群技术可以将这些计算任务分配到不同的节点上，以实现对大量视频数据的高效处理。

同时，由于GPU集群技术具有较高的带宽和处理能力，因此也可以在实时视频监控、视频处理等方面得到应用。

4. 医学图像处理医学图像处理是一项重要的应用领域。

由于医学图像处理需要对大量影像数据进行处理和分析，因此需要大量的计算资源。

GPU集群技术可以将这些计算任务分配到不同的节点上，实现对大量影像数据的快速处理和分析。

浅谈CPU与GPU的融合

浅谈CPU与GPU的融合1、前言CPU是中央处理器，计算机的核心，作为通用处理器，具有“全能性”，覆盖的运算方面很广，而GPU作为专门的图形的核心处理器，具有非常强悍的单一运算能力，有高度的并行运算性[1-3]。

CPU和GPU各有所长。

CPU的资源多用于缓存，GPU的资源多用于数据计算。

如果将二者组合，相互取长补短，将融合得最佳情况来提高电脑的运行效率，提高更好的性价比，为我们带来了新的选择。

2、GPU的计算方法由于在现代社会的计算机中图形的处理变得越来越重要，专门的图形核心处理器---GPU出现了。

GPU是相对于CPU的概念，它相当于专用于图像处理的CPU。

图形处理器使显卡减少了对中央处理器的依赖，并分担了部分原本是由中央处理器所担当的工作，尤其是在进行三维图形处理时，功效更加明显。

目前GPU已经成为现在最为强大的计算设备，冲击并超越了CPU独霸的地位，彻底改变当今的计算行业的面貌。

GPU和其相关软硬件的发展产生了强大的市场动力，因此GPU得到了的快速发展。

由于GPU具有高效的并行性和灵活的可编程性等特点，越来越多的研究人员和商业组织开始利用GPU完成一些非图形绘制方面的计算，并开创了新的研究领域：实现并行的搜索算法[4]，离散优化[5]等科学计算。

3、CPU与GPU的各自优势CPU擅长处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，分支密集型代码以及递归算法、和单线程程序。

这种程序任务拥有复杂的指令调度、分支、循环、逻辑判断以及执行等步骤。

例如，操作系统、文字处理、系统控制和虚拟化技术等系统软件和通用应用程序等等。

GPU擅于处理规则的数据结构和可预测的存取模式，具体应用包括光影处理、3D坐标变换、科学计算等等。

CPU负责所有处理能力包括GPU的图形处理能力，但是图形处理能力不强，GPU只负责图形处理，所以图形处理能力强。

我们可以看出CPU和GPU各有所长。

组合优势明显。

CPU的资源多用于缓存，GPU的资源多用于数据计算。

gpu加速数据增强原理

gpu加速数据增强原理GPU（图形处理器）加速数据增强是利用图形处理器的并行计算能力来加速图像、视频或其他数据的处理和增强。

以下是GPU加速数据增强的一般原理：1.并行计算能力•GPU的并行处理：GPU具有大量的处理单元（（CUDA核心、流处理器等），能够同时处理多个任务。

与CPU相比，GPU的并行处理能力更强，适合处理大规模数据。

2.并行化算法•优化算法为并行化：传统的图像处理算法（（如图像滤波、边缘检测、去噪等）可能是串行执行的，但是通过优化算法，可以将这些算法并行化，使其能够充分利用GPU的并行处理能力。

3.GPU加速框架和库•使用GPU加速库：许多编程框架（（如CUDA、OpenCL、OpenGL、Vulkan等）提供了专门针对GPU的编程接口和库。

这些库可以在GPU 上执行各种数据处理任务，并且具有高效的并行计算能力。

4.数据增强过程•并行处理数据增强操作：图像增强、视频处理或其他数据增强操作（（如对比度增强、色彩校正、图像去噪等）可以通过GPU并行处理，加速处理大量数据，提高处理速度和效率。

5.并行计算优势•大规模数据处理：GPU加速技术在处理大规模数据时表现出色，能够显著加速数据处理过程，提高数据处理的吞吐量和效率。

•实时性能提升：由于GPU的高并行性，数据增强过程可以在更短的时间内完成，因此可以实现更高的实时性能。

6.应用领域•计算机视觉与图像处理：图像增强、图像分割、目标检测等领域的数据处理。

•科学计算和深度学习：在科学计算和深度学习领域也常常使用GPU进行并行计算，加速模型训练和数据处理。

综上所述，GPU加速数据增强通过利用GPU强大的并行计算能力，将数据处理算法并行化实现高效处理大规模数据的目的，提高了数据处理的速度和效率。

一种基于GPU并行计算的图片处理方法

一种基于GPU并行计算的图片处理方法随着现代计算机性能的不断提高，计算机在处理复杂图像时的速度也得到了显著提升。

其中，GPU并行计算技术在图像处理领域中已经成为一项不可或缺的工具。

本文将介绍一种基于GPU并行计算的图片处理方法，通过优化算法和提高计算效率，可大幅缩短图像处理的时间和提升处理质量。

一、基于GPU的图像处理技术简介GPU全称为图形处理器，由于其处理图形数据的特性，逐渐受到越来越多的关注和应用。

在图像处理领域中，GPU的强大计算能力和并行处理技术，可以使处理过程更加高效和精准。

一般而言，GPU计算技术可以分为两种方式，一种是CUDA （Compute Unified Device Architecture）技术，另一种是OpenCL 技术。

CUDA是由NVIDIA公司推出的一种并行计算框架，支持使用C或C++编写GPU计算程序。

OpenCL是由Khronos Group 组织推出的跨平台的并行计算标准，支持各种处理器平台和操作系统。

在GPU并行计算的处理过程中，可以将图像分成若干小块进行操作，各小块之间可以并行处理。

通过优化处理算法和利用GPU的并行性，可以大大缩短图像处理时间。

此外，GPU还可以进行图像质量控制，如边缘检测、色彩平衡、锐化等操作，从而得到更加清晰、细致的图像效果。

二、基于GPU并行计算的图片去噪方法在实际应用中，图片的质量受影响的因素很多，其中噪声是一种常见的问题。

噪声可以来自相机传感器、拍摄环境等多个方面。

所以，去除图片中的噪声是一项基础且非常重要的工作。

目前，基于GPU的图片去噪技术已经得到了广泛应用。

在这些技术中，最常见的方法是双边滤波算法。

这种方法可以平滑图片的噪声分布，而不会破坏图片的细节特征。

在程序实现中，可以将双边滤波算法分成CPU和GPU两部分进行处理。

在CPU端，可以采用标准的滤波器来预处理图像数据。

预处理完成后，将数据传送到GPU中进行处理。

在GPU端，可以采用并行块卷积的方法进行滤波处理。

基于GPU的可见光与红外图像融合快速实现

括高斯滤波、直方图均衡、基于小波变换的图像融合。通过ＣＵＤＡ编程对以上算法进行实现，并将其与对应的ＣＰＵ程序相比较，实验结果表明，图形处理单元（ＧＰＵ）执行效率比ＣＰＵ高出一个数量级，并且随着数据量的增加，ＧＰＵ的加速比还会增大。关健词：图像融合；图形处理单元；统一计算设备架构；可见光图像；红外图像；并行处理
ｉｍａｇｅ；ｐｒａａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
第３９卷第１１期
、，０１．３９
ＮＯ．１１
计
算
机
工
程
２０１３年１１月
Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０１３
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
・图形图像处理・
文章缩号：１０００＿．＿３４２８（２０１３）ｌｌ —０２４９ —０５
ｉｓｍａｉｎｌｙｓｔｕｄｉｅｄ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｕｓｆｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｈｉｃｈｈａｖｅｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔａｎｄｓｕｉｔｆｏｒｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇａｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ，ｗｈｉｃｈｒｅａｃｏｎｓｉｓｔｏｆＧａｕｓｓｉａｎｉｌｆｔｅｒｉｎｇ，ｈｉｓｔｏｇｒａｍｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅｕｓｆｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ｅｔｃ．Ｔｈｅａｂｏｖｅａｌｇｏｒｉｈｍｓｔａｒｅｒｅａｌｉｚｅｄｂｙ

基于GPU的高性能计算模式研究

基于GPU的高性能计算模式研究随着计算机技术的飞速发展，高性能计算成为了现代科学和工程领域的一个重要支撑。

而GPU作为一种可编程的硬件加速器，其在高性能计算中的应用越来越受到重视。

本文将探讨基于GPU的高性能计算模式研究，旨在对GPU加速技术的应用和发展进行探索和总结。

一、GPU简介GPU（Graphics Processing Unit）又称图形处理器，是一种专门用于处理图形和影像的处理器。

与传统的CPU相比，GPU具有更多的处理单元和更高的并行计算能力，能够有效地加速数据的处理和计算。

GPU最初是为了加速图形绘制而开发的，但随着计算机科学的不断发展，GPU被逐渐应用在各种计算密集型领域，例如高性能计算、机器学习、科学计算等。

二、GPU加速技术GPU作为一种硬件加速器，其加速原理主要是利用其强大的并行计算能力，将计算任务分配到多个处理单元同时进行，降低计算时间和成本。

目前，GPU加速技术主要包括以下几种：1. CUDA（Compute Unified Device Architecture）CUDA是NVIDIA公司推出的一种通用并行计算架构，支持利用GPU加速科学计算、图形处理、机器学习等应用。

CUDA架构提供了一套完整的编程接口，开发者可以通过CUDA C++等编程语言编写GPU加速程序。

2. OpenCL（Open Computing Language）OpenCL是一种跨平台的并行计算架构，可以在多种计算设备上执行，并且支持多种编程语言。

OpenCL使用类似CUDA的“主机-设备”模式，即将计算任务分配到主机和设备上进行，实现并行计算加速。

3. TensorFlow（TensorFlow Processing Unit）TensorFlow是Google推出的一款开源的机器学习框架，支持在GPU和其他计算设备上进行分布式计算和训练。

而TPU是谷歌自主研发的一种定制芯片，被专门用于加速TensorFlow深度神经网络的训练和推理。

图像融合算法与并行实现研究的开题报告

图像融合算法与并行实现研究的开题报告一、研究背景随着现代计算机技术和信息处理技术的不断发展，图像融合算法逐渐成为计算机视觉和遥感领域的一个重要研究方向。

图像融合算法是指将来自多个传感器或多个采集设备的图像信息融合成一张具备更全面、更准确信息的图像的技术。

图像融合算法可以应用于遥感图像分析、医学图像分析、安全监控、军事侦察等领域，具有广泛的应用价值。

目前，图像融合技术已有很多研究成果，包括小波变换、拉普拉斯金字塔、整体校正、特征融合等方法。

但是，图像融合算法普遍存在以下问题：算法复杂度高、融合结果的空间细节和时域连续性不足、以及计算速度慢等。

为了解决图像融合算法的瓶颈问题，需要寻求更高效的实现方法，其中并行计算是目前的主要方向之一。

并行计算可以有效提升算法的计算速度和性能，实现更快速、更精确的图像融合。

二、研究内容本研究将探究图像融合算法的优化改进和并行实现的方法。

具体来说，本研究的主要内容包括以下方面：1. 研究图像融合算法的优化改进方法，包括采用基于GPU的加速技术、分布式计算技术等；2. 设计并实现一个高效的图像融合算法的并行计算框架，利用多核CPU和GPU等资源，实现算法的高速并行计算；3. 对比和评估不同图像融合算法并行实现所获取的性能，对比实验结果，验证算法优化方法的有效性。

三、研究意义本研究的主要意义在于：1. 提升图像融合算法的计算效率，将算法应用范围进一步扩大；2. 探索图像融合算法的并行优化方法，进行系统优化设计；3. 对并行计算技术的应用进行实践，推进并行计算在图像融合领域中的应用。

四、研究方法本研究将采用以下研究方法：1. 研究和分析各种图像融合算法的基本原理和技术，结合实际应用场景，探索图像融合算法的优化和改进方法；2. 设计并实现一个可以利用CPU和GPU等资源进行并行计算的图像融合算法框架，对算法进行各方面的效率和性能测试；3. 对比不同算法的性能和效果，分析优化算法所取得的性能改进和综合效益。

浅谈CPU与GPU的融合

CPU和GPU各有所长。

CPU的资源多用于缓存，GPU的资源多用于数据计算。

如果将二者组合，相互取长补短，将融合得最佳情况来提高电脑的运行效率，提高更好的性价比，为我们带来了新的选择。

2、GPU的计算方法由于在现代社会的计算机中图形的处理变得越来越重要，专门的图形核心处理器---GPU出现了。

GPU是相对于CPU的概念，它相当于专用于图像处理的CPU。

图形处理器使显卡减少了对中央处理器的依赖，并分担了部分原本是由中央处理器所担当的工作，尤其是在进行三维图形处理时，功效更加明显。

目前GPU已经成为现在最为强大的计算设备，冲击并超越了CPU独霸的地位，彻底改变当今的计算行业的面貌。

GPU和其相关软硬件的发展产生了强大的市场动力，因此GPU得到了的快速发展。

3、CPU与GPU的各自优势CPU擅长处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，分支密集型代码以及递归算法、和单线程程序。

这种程序任务拥有复杂的指令调度、分支、循环、逻辑判断以及执行等步骤。

例如，操作系统、文字处理、系统控制和虚拟化技术等系统软件和通用应用程序等等。

GPU擅于处理规则的数据结构和可预测的存取模式，具体应用包括光影处理、3D坐标变换、科学计算等等。

CPU负责所有处理能力包括GPU的图形处理能力，但是图形处理能力不强，GPU只负责图形处理，所以图形处理能力强。

我们可以看出CPU和GPU各有所长。

组合优势明显。

CPU的资源多用于缓存，GPU的资源多用于数据计算。

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48702010,31(22)计算机工程与设计Computer Engineering and Design0引言图像融合是信息融合的重要分支，它根据某算法将从各种成像传感器获取的不同图像信息加以提取和综合，对不同图像之间的存在的互补性和冗余性信息依据某种准则进行处理，获得满足某种需求的新图像。

图像融合可分为像素级、特征级、决策级3个层次[1]，像素级图像融合属于底层图像融合，是特征级图像融合和决策级图像融合的基础，它将各幅源图像或者源图像的变换图像中的对应像素进行融合，从而获得一幅包含更多信息、目标更清楚的图像。

像素级图像融合[2]多用于多源图像复合、图像分析和理解，相较另外两个层次在实际中应用最为广泛。

它在多源图像的像素融合过程中尽可能多地保持了目标的原始信息，可以增加图像中像素级的信息，提供了比其它两种融合层次更为精确、丰富和可靠的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理与理解。

但它也存在一定的局限性，比如：融合过程中处理的数据量大、运算时间长。

因此，像素级融合是图像融合中最为复杂且实施难度最大的融合。

近20年来，国内外学者对图像融合技术进行了大量研究。

图像融合在理论方法上的研究是取得了很大的进步，发展迅速。

当前图像融合方法主要分为两大类[3]：第一类为早期的简单融合的方法，算法较为简单，不对参加融合的图像进行分解变换，适合实时处理，但融合的处理效果较差。

第二类为多分辨率图像融合，主要包括基于塔型分解的图像融合方法和基于小波变换[4]的图像融合方法。

基于塔型分解的图像融合算法[5]是一种多尺度、多分辨率的方法，是现在较为常用的图像融合算法。

融合过程的处理是在不同空间频带上进行的，根据人的视觉系统同样按照不同频段对视网膜上的图像进行处理的原理，因此采用基于塔型分解的融合方法可获得与人的视觉特性更为接近的融合结果[6]。

收稿日期：2010-05-16；修订日期：2010-07-19。

多媒体技术杨云麟，罗忠奎，谭诗翰：基于GPU的高速图像融合2010,31(22)4871但图像融合的效果和速度之间一直存在着矛盾，造成了在融合方法选择上的难度，早期的简单融合方法无法取得较好的效果，而具有较好处理效果的小波变换、塔型分解等多尺度算法因为其在数据过程中需要的迭代操作产生的速度上的局限，很多时候都无法满足具体的实际需求。

近年来基于众核体系的GPU的发展非常迅速，GPU已经不再局限于做图形计算方面的处理，依靠其出色的并行处理能力而被广泛应用于通用计算领域。

而基于塔型分解的多分辨率图像融合恰好其处理流程的几个步骤都满足GPU计算对数据的两个要求[7]：①数据相关性较小；②计算密集度较高。

本文在NVIDIA公司推出的CUDA平台[8]下通过对GPU并行架构的调用实现了基于塔型分解的图像融合。

通过对GPU并行计算模型的优化，合理的分配线程块块和线程数，大幅提高了塔型分解图像融合的速度，相较于传统的CPU的实现方式获得了高达27倍的加速比。

1塔型分解图像融合的GPU实现1.1实现原理概述本文的主要思想是：通过CPU和GPU协同处理模型，CPU 处理串行任务，GPU处理并行任务，首先用CPU完成图像的预处理，然后对GPU的计算资源进行分块，每个块有若干个线程，将图像融合的各个子过程逻辑化为并行任务，然后在处理时将并行任务中待处理的数据通过内存传送给GPU存储器，在GPU上依次对各个并行任务的数据进行计算。

各个并行任务之间是串行的，具体任务的处理是在GPU上通过并行计算完成的，基于塔型分解的图像融合包含的并行任务有：生成高斯金字塔，生成拉普拉斯金字塔，图像重构以及图像拼接。

GPU计算完成之后就将GPU存储器上的内容传送回主机内存中。

1.2CPU和GPU协同处理模型1.2.1GPU编程模型将CPU作为主机(host)，GPU作为协处理器(co-processor)。

在一个系统中可以存在一个主机和若干个设备。

在这个模型中，CPU和GPU协同工作。

CPU负责进行逻辑性强的事务处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务。

CPU、GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间：主机端的内存和设备端的显存。

将程序中确定好的并行部分交给GPU执行。

运行在GPU上的CUDA并行计算函数称为kernel (内核函数)。

一个kernel函数并不是一个完整的程序，而是整个CUDA程序中的一个可以被并行执行的步骤。

如图1所示，一个完整的CUDA程序是由一系列的设备端kernel函数并行步骤和主机端的串行处理步骤共同组成的。

这些步骤会按照程序中相应语句的顺序一次执行，满足顺序一致性。

CPU串行代码完成的工作包括在kernel启动前进行数据准备和设备初始化的工作，以及在kernel之间进行一些串行计算。

理想情况下，CPU串行代码的作用应该只是清理上一个内核函数，并启动下一个内核函数。

在这种情况下，可以在设备上完成尽可能多的工作，减少主机与设备之间的数据传输。

1.2.2GPU计算详细流程主机端完成的功能：(1)启动CUDA，使用多显卡时应加上设备号，或使用cuda-SetDevice()设置GPU设备；(2)为输入数据分配内存空间；(3)初始化输入数据；(4)为GPU分配显存，用于存放输入数据；(5)将内存中的输入数据拷贝到显存；(6)为GPU分配显存，用于存放输出数据；(7)调用的device端的kernel进行计算，将结果写到显存中的对应区域；(8)为CPU分配内存，用于存放GPU传回来的输出数据；(9)将显存中的结果回读到内存；(10)使用GPU对数据进行其它处理；(11)释放内存和显存空间；(12)退出CUDA。

设备端完成的功能：(1)从显存读数据到GPU片内；(2)对数据进行处理；(3)将处理后的数据写回到显存。

1.3基于塔型分解图像融合的相关算法塔型分解图像融合算法的基本原理：将源图像分别分解成不同的频域上的图像，形成一个塔型的分解结构，然后采用一定的融合规则对每一层的数据进行融合处理，从而得到一个合成的塔型结构，接着对合成的塔型结构进行重构，得到的图像即为最终的融合图像。

1.3.1高斯金字塔生成高斯金字塔是一个在尺寸上逐层减半的一组图像序列，低通滤波后作隔行隔列下采样。

２２,1++(1)(1≤，0≤<¡ª¡ª¸ßË¹½ð×ÖËþµÄ²ãÊý£¬²ãµÄÐÐÊýºÍÁÐÊý£¬£¬=，2≤m≤2；(2)归一化：(3)对称性：；(4)奇偶项等贡献性：＋１＋２。

(±2)=0.05，1，1共N 幅图像构成了一个由底层到顶层的高斯金字塔序列。

1.3.2拉普拉斯金字塔生成图像的拉普拉斯金字塔的生成是一个与高斯金字塔Re-duce 操作相反的扩大过程，其作用是利用插值法对高斯金字塔进行插值扩大，使第1的尺寸相同。

为此引入扩大算子Expand ，令为图像次而获得的图像，那么>0，则有=(4)Expand算子的定义为,22,+2+2+2++2都为整数0其它(5)Expand 函数为Reduce 的逆运算，在原有像素内插入的新像素的灰度值是通过对原有像素灰度值的加权平均确定的。

用层图像，由一系列带通图像，1，…，+1)构成的金字塔即为拉普拉斯金字塔，图像层图像当01<==0(7)1.4实现步骤(1)启动并设置GPU 设备，然后为GPU 分配显存，将内存中的输入数据拷贝到显存。

接着为GPU 分配显存，用于存放输出数据；(2)调用device 端的各个kernel 函数进行计算，在每个ker-nel 函数中，将GPU 的计算资源进行分块，每个块包含若干用来做并行计算的线程。

图像融合处理完成之后将结果写到显存中的对应区域；(3)为CPU 分配内存，将显存中的结果回读到内存。

1.5GPU 实现细节及性能优化(1)在GPU 端通过4个kernel 函数：reduce 、Laplace 、LS 、fusion 分别实现了4个功能：①高斯金字塔生成；②拉普拉斯金字塔生成；③用加权平均的融合规则生成融合图像的拉普拉斯金字塔；④拼接融合图像的拉普拉斯金字塔得到最后的融合图像。

(2)对GPU 全局存储器访问是否满足合并访问条件对GPU 程序性能影响非常明显，为了保证GPU 计算的效率，本文在填充存储器时分配的行之间不是连续的，而是可能存在"间隔"，从而可以保证满足对齐要求，大幅优化访问速度。

(3)因为GPU 端4个kernel 函数在实现并行计算的过程中存在一些分支控制的情况，根据程序计算结构的处理逻辑采取了一维分块的计算模式。

(4)各个金字塔每一层的像素点数不一样，所以在实现线程分块时，必须根据每一层的像素总数来动态的进行分块，每个线程块的线程数取256，计算某一层时的总线程块数时，首先将该层的像素总数除以块内线程数，再将所得的值向上取整。

(5)用index 表示某个线程在线程网格grid 中的位置，block-Idx.x 表示该线程所在线程块在线程网格中的一维坐标，block-Dim.x 表示每个线程块中的线程数，threadIdx.x 表示该线程在所在线程块中的坐标。

那么=*.2实现结果及分析本文实现所用的系统为Intel Core 2Duo E7400(2.80GHz )CPU ，GTX260GPU 。

分别计算了CPU 实现和GPU 实现在各个步骤所用的时间以及总的用时(如表1和表2所示)，表1中各个功能函数名称所对应的具体功能参见上文第1点中的说明。

融合图如图2所示，最终融合结果如图3所示。

从表1中可以看出，塔型分解图像融合算法中各个子过程在GPU 上的实现与传统CPU 上的实现相比较，加速比都超过了10倍以上，效率提升非常明显。

但也可以看出第3个kernel 函数LS 的加速比最高，达到了62.30，另外3个子过程与之相比要低一些，这是因为在另外3个kernel 函数：reduce 、Laplace 和fusion 中存在分支逻辑控制，而GPU 的并行计算性能对分支控制是很敏感的。

在GTX260的架构下，每个流式多处理器(SM )中有8个流处理器(SP )，GPU 在并行执行指令时会将该指令在流式多处理器中的8个流处理器上执行4遍，因而一个线程束由连续的32个线程组成，如果在GPU 计算时，一个线程束中有线程跳转到了不同的分支，就会导致性能的下降。