田宸玮，王雪纯，杨嘉能，钱育蓉†

(1. 新疆大学 软件学院，新疆 乌鲁木齐830008；2. 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室，新疆 乌鲁木齐830008；3. 新疆大学 软件工程重点实验室，新疆 乌鲁木齐830008；4. 中国石油吐哈油田公司勘探开发研究院，新疆 哈密839009)

0 引言

近年来，飞速发展的数字图像处理技术普遍应用于各个领域，在地质勘探领域中也展现出巨大的潜力，用于检测及分析各种地质学信息[1,2]．在视频图像处理领域，边缘检测也是较为基本的方法，常见的边缘检测算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、LoG算子、Kirsch算子、Canny算子[3,4]．Sobel算子和Prewitt算子在边缘定位方面有较好的效果，但是像素边缘容易产生过量[5−7]；Roberts算子同样在定位边缘时有较高的准确度，但是在抗噪声方面表现较差[8]；LoG算子在噪声抑制时会平滑较为尖锐的边缘，所以在弱边缘检测方面表现较差[9]；Canny算子检测具有较高的检测准确率以及信噪比，且图像边缘的连续性和完整性较好，但是伪边缘的存在、抗噪声能力较差等问题依旧存在[10,11]；Kirsch算子的边缘连续性和完整性较差，优点在于能较好的抑制噪声[12]．因此，本文提出CUDA（Compute Unified Device Architecture，计算统一设备架构）下基于自动阈值的Kirsch算子边缘检测算法．

Kirsch算子通过对原始图像进行8个方向的边缘检测，对这8个方向的噪声具有一定平滑的作用．该算法需要对每一个像素进行相应的计算[13]，属于典型的SIMT（Single Instruction Multiple Threads，单指令多线程）计算模式．考虑到边缘检测算子需要计算整个图像、处理效率不理想的问题，使用CUDA用于设计……