| 海量数据流的提升小波变换并行算法研究 |
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| 作者姓名： | 刘光敏 陈庆奎 王海峰 |
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| 作者单位： | 上海理工大学光电信息与计算机学院;上海理工大学上海现代光学系统重点实验室;临沂大学信息学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60970012)资助;教育部博士学科点专项科研博导基金项目(20113120110008)资助;上海教委创新基金重点项目(13ZZ112)资助;上海信息技术领域重点科技攻关计划基金项目(09511501000,09220502800)资助;山东省自然科学基金联合专项项目(ZR2013FL005)资助 |
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| 摘 要： | 提升小波变换算法在图像去噪中有广泛的应用,但是对于海量数据流该算法计算速度缓慢无法达到实时性.为了提高计算速度,提出一种基于图形处理器(GPU)的并行计算策略,把传统提升小波变换算法映射到CUDA编程模型,利用具有大规模并行计算特征的GPU作为计算设备,结合GPU存储器的优势实现了基于滑动窗口的提升小波变换并行算法.实验的测试结果表明,在现有的实验条件下,随着图像的增加,提升小波变换并行算法可以把计算速度提高50倍,效率提高明显.本文提出的方法也可以用其他图像处理算法的并行化.
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| 关 键 词： | 提升小波变换 图像去噪 海量数据流 滑动窗口 CUDA 图形处理器 |
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