基于CUDA的快速双边滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于CUDA的快速双边滤波方法，主要解决标准双边滤波算法在运算速度上的不足。本方法将原始双边滤波算法做并行化处理，然后将图像数据从主机内存中复制到GPU的内存中，通过CUDA（Compute Unified Device Architecture）统一计算设备架构来调用GPU(Graphic Processing Unit)图形处理器进行滤波计算，对于所有像素点的计算都是并行执行的。与现有的双边滤波算法相比，本发明能够在保持双边滤波去噪性能不变的情况下，大幅提高双边滤波的计算速度，使之能够满足实时处理的要求。

主权项

一种基于CUDA的快速双边滤波方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、计算空域高斯模板，模板大小定义为:(2N+1)×(2N+1)，其中N为自然数；步骤2、由CPU获取图像数据，并将数据保存在主机Host内存中；步骤3、申请GPU内存空间，用于保存实现滤波方法所需的空域高斯模板、图像数据和结果图像数据；步骤4、将Host内存中的图像数据和高斯模板数据复制到GPU的内存中；步骤5、计算所需要的Thread线程数，然后设定计算所需要的Block线程块数；步骤6、启动CUDA多线程，对图像数据做并行卷积模板运算，卷积模板包括空域高斯模板和值域高斯模板；步骤7、将步骤6的计算结果从GPU中复制到Host内存中。