一种基于GPU平台的并行图像压缩感知方法

摘要

本发明公开了一种基于GPU平台的并行图像压缩感知方法，属于图像处理技术领域。本发明在包括CPU端和GPU端的平台上执行下列步骤：在CPU端采用串行方式执行如下操作：读入图像数据，基于稀疏度K、稀疏基进行稀疏处理后，再基于预设观测矩阵进行采样处理，得到采样图像；采用CoSaMP算法对采样图像进行重构处理得到压缩图像：将CoSaMP算法中的信号代理计算、获取扩充支持集、采用最小二乘法获取估计信号、残差更新操作及二范数通过GPU端以并行的方式执行完成，而其他处理则在CPU端执行完成。本发明基于GPU平台实现图像压缩感知的重构处理的并行实现，提升了重构处理效率。

主权项

一种基于GPU平台的并行图像压缩感知方法，其特征在于，在包括CPU端和GPU端的平台上执行下列步骤：在CPU端采用串行方式执行如下操作：读入图像数据，基于稀疏度K、稀疏基进行稀疏处理后，再基于预设观测矩阵进行采样处理，得到采样图像；采用CoSaMP算法对采样图像进行重构处理得到压缩图像：在CPU端完成重构处理的初始化并将初始化参数传输给GPU端，存储在预设的GPU端的存储单元后，CPU端采用串行方式，GPU端采用并行方式执行下列操作：GPU端计算信号代理并将计算结果传给CPU端；CPU端从计算结果中筛选出信号索引，并基于信号索引和上一次迭代得到的索引集得到当前迭代的索引集，并将当前迭代的索引集传给GPU端；GPU端基于采样矩阵和当前迭代的索引集得到扩充支持集，其中采样矩阵为观测矩阵和稀疏基的乘积；GPU端基于扩充支持集和采样图像，采用最小二乘法获取当前迭代的估计信号并传给CPU端；CPU端对当前迭代的估计信号进行信号剪切处理并将剪切结果传给GPU端；GPU端基于剪切结果和采样图像进行残差更新操作，及计算当前残差的二范数并传给CPU端；CPU端基于残差的二范数判断是否满足迭代停止条件，若是，则将当前剪切结果作为重构处理的输出；否则继续迭代处理获取新的估计信号及剪切结果。