基于CUDA的拉普拉斯边缘检测算法孟小华a,b,刘坚强a,区业祥a,张庆丰a,b(;、动力学与空间科学中法联合实验室,广州510632)摘要:D天文图像中的宇宙射线噪声,但其串行算法计算复杂度较高。为此,分析拉普拉斯边缘检测算法的并行性,在统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下,提出一种基于CUDA的拉普拉斯边缘检测图形处理单元(GPU)并行算法。分割天文图像得到多幅子图,根据GPU的硬件配置设定Block和Grid的大小,将子图依次传输到显卡进行并行计算,传回主存后拼接得到完整的图像输出。实验结果表明,图像尺寸越大,该并行算法与串行算法相比具有的速度优势越大,可获得10倍以上的加速比。关键词:拉普拉斯边缘检测算法;图形处理单元;统一计算设备架构;并行处理;天文图像;宇宙射线MENGXiao-huaa,b,LIUJian-qianga,OUYe-xianga,ZHANGQing-fenga,b(;-FranceJointLaboratoryforAstrometry,DynamicsandSpaceScience,JinanUniversity,Guangzhou510632,China)【Abstract】Dastronomicalimages,,thispaperproposesaparallelLaplacianedgedetectionalgorithmwithGraphicProcessorUnit(GPU)puteUnifiedDeviceArchitecture(CUDA),puting,,withtheimagesizeincreases,thespeedadvantageoftheparallelalgorithmisgreaterthantheserialalgorithm,anditobtainsmorethantentimesspeedupmeasured.【Keywords】Laplacianedgedetectionalgorithm;GraphicProcessorUnit(GPU);ComputeUnifiedDeviceArchitecture(CUDA);parallelprocessing;astronomicalimage;cosmicrayDOI:.1000- D天文图像在采集时会受到宇宙射线噪声的影响,破坏图像中的重要信息或者产生星体假象。在众多宇宙射线去除算法中,文献[1]提出基于拉普拉斯边缘检测的宇宙射线去除算法。该算法的优点是不需将整个宇宙射线噪声与周围环境对比,而是仅探测出清晰的宇宙射线边缘独立出宇宙射线的形态,从而能精确地探测
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