基于图形处理单元的优化拉普拉斯图像锐化算法

在经典的拉普拉斯图像锐化中，所有像素都被一一处理，这导致大量的计算。 在CPU上进行传统的拉普拉斯锐化处理非常耗时，特别是对于那些大图片。 在本文中，我们提出了基于Compute Unified Device Architecture（CUDA）（一种图形处理单元（GPU）的计算平台）的Laplacian锐化的并行实现，并分析了图像尺寸对性能的影响以及处理之间的关系。数据传输时间与并行计算时间之间的时间。 此外，根据不同内存的不同特征，开发了一种改进的方法，该方法利用GPU中的共享内存代替全局内存，从而进一步提高了效率。 实验结果证明，两种新算法在计算速度方面均优于传统的基于OpenCV算法。