基于CUDA的格子波尔兹曼图像去噪方法

摘要：

　　基于格子波尔兹曼(LB)模型的图像去噪，算法实现仅与当前及周围节点的信息有关，计算简单，适合并行计算。借助CUDA(compute unified device architecture)架构的GPU(graphic processing unit)编程平台，可充分发挥LBM及GPU并行特性。本文首先介绍在松弛因子中嵌入图像边缘特征的LB去噪算法，并对程序的算法和核函数设计、存储器访存、资源配置等方面的优化进行了探讨。实验结果显示LB去噪算法比加性分裂算法获得更好的去噪质量，并且CUDA并行化计算使算法得到一个理想的加速效果。

关键词： 图像去噪 格子波尔兹曼模型 CUDA架构 并行计算 算法优化

作者: ZHOU Ming 周明 YAN Zhuang-zhi 严壮志 HUANG Bin 黄彬

作者单位: School of Communication and Information Engineering,Shanghai University,Shanghai 200072,china 上海大学 通信与信息工程学院,上海200072

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012医疗仪器与民众健康学术研讨会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 46-52

在线出版日期: 2012-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）