摘要
针对频域幸运成像计算量大、用时较长的问题,本文提出了 一种基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)并行计算的频域幸运成像加速算法.该算法主要对频域幸运成像算法的一些计算量大的模块,如文件数据类型转换、空域图像峰值查找、高斯滤波,以及快速傅里叶变换、基于快速K最近邻算法的频域图像振幅峰值查找和排序,在通用统一设备架构(Common Unified Device Architecture,CUDA)平台上用C编写了相应的处理程序,在MATLAB中调用这些编译好的程序,从而实现了在CPU/GPU异构平台上的幸运成像算法的加速.实验表明,所设计的加速算法可行、高效.
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