上海市“科技创新行动计划”(11DZ1921702)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
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- 非线性图像扩散LB模型的CUDA算法设计与实现被引量：1
- 2014年
- 为提高基于格子波尔兹曼(Lattice Boltzmann,LB)模型图像去噪方法的性能,研究了非线性图像扩散LB模型的CUDA算法,即分别利用纹理内存、共享内存以及直接使用全局内存来实现非线性图像扩散LB模型中的迁移过程.利用合成图像和真实图像的去噪实验表明,针对非线性图像扩散LB模型,GPU相对CPU的加速比可达90倍以上;而且加速比的提高与GPU流处理器的数目成正比.
- 周明严壮志黄彬
- 关键词：图像去噪
- 基于CUDA的格子波尔兹曼图像去噪方法
- 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 p...
- 周明严壮志黄彬
- 关键词：CUDA并行计算
- 文献传递
- 各向异性图像扩散的多重网格格子波尔兹曼方法被引量：1
- 2013年
- 为提高基于格子波尔兹曼(Lattice Boltzmann,LB)模型图像降噪方法的计算效率和精度,提出了一种多重网格LB(multigrid LB,M-LB)模型的降噪方法,即通过不同尺度网格的LB模型实现各向异性图像扩散,在图像变化剧烈的区域采用较细尺度的网格,而在图像变化缓慢的区域采用较粗尺度的网格.为验证M-LB方法针对斑点噪声抑制的效果与效率,对自然图像、合成图像、医学超声图像进行降噪处理,分别与现有的一种多重网格扩散方法和两种LB方法进行对比.实验结果显示,M-LB方法较其他3种方法抑制斑点噪声效果更好,降噪处理效率更高.
- 黄彬严壮志周明
- 关键词：斑点噪声抑制多重网格
