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(哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150001)

基于CUDA的图像预处理并行化研究

占正锋，李戈，张学贺，尹旭悦

(哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150001)

为加快图像预处理算法的执行速度，提出了基于计算统一设备架构(CUDA)的预处理算法来实现高速并行处理。分析了图像灰度化、高斯滤波以及直方图均衡化等预处理方法的原理，并对它们进行并行化分析，从而将CUDA并行计算技术引入到图像预处理算法。实验结果表明，此算法充分利用GPU的并行处理能力，与CPU串行处理方法相比，速度提高明显，有效提高数据处理能力。

图像预处理；CUDA；并行处理

0 引言

一般情况下，成像系统获取的图像(即原始图像)由于受到种种条件限制和随机干扰，往往不能在视觉系统中直接使用，必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度变换、噪声过滤等图像预处理[1]。传统的预处理算法，当数据量较大时，这种方法的效率不高，难以满足实时性的要求。近年来，基于图像处理器(GPU)的大规模通用并行计算，为图像处理算法的高效分析计算提供了可能。NVIDIA公司提出的计算统一设备构架，是一种将GPU作为数据并行计算设备的软硬件体系，其特点是将CPU作为主机，GPU作为协处理器[2]。这个模型中，CPU和GPU协同工作，CPU负责逻辑性强的事务和串行计算任务，而GPU处理高度线程化的并行计算任务[3]。

在此，以GPU作为计算平台，对图像预处理算法中的图像灰度化、高斯滤波以及直方图均衡化处理进行并行化分析，并在CUDA上实现。……