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三维的各向异性扩散的斑点噪声滤波算法(3D SRAD)计算密集,在CPU上串行处理运行效率较低,耗时长,不能满足实时系统的需求。为解决此问题,本文基于CUDA平台提出一种并行的3D SRAD算法-3D pSRAD.该算法从数据处理,任务分配以及纹理存储器和共享存储器的使用对并行处理进行了优化.实验结果表明,3D pSRAD提高了运算效率,计算加速比在60以上。
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第 61卷 第 4 期
2015年 8 月
武汉大学学报(理学版)
J. Wuhan Univ. (Nat. Sci. E d.)
VoL 61 No. 4
Aug. 2015,393〜 397
D 01:10. 14188/j. 1671-8836. 2015. 04. 015
一 种基于G P U 的并行三维各向异性扩散的超声
图像斑点噪声滤波算法
田萍芳祝中华陈英1 ’ 2
( 1 . 武汉科技大学,计算机科学与技术学院,湖北武汉430065;
2 . 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北武 汉430065:)
摘 要 :三维的各向异性扩散的斑点噪声滤波算法(3D SRAD)计算密集,在 C PU 上串行处理运行效率较低,
耗时长. 不能满足实时系统的需求. 为解决此问题. 本 文 基于 C U D A 平台提出一种并行的3D SR AD算法—— 3D
pSRAD.该算法从数据处理,任务分配以及纹理存储器和共享存储器的使用对并行处理进行了优化.实验结果表
明,3D pSRA D 提高了运算效率. 计算加速比在6 0 以上.
关键词:3D SRAD;3D pSR AD ;CUDA;并行计算
中图分类号:T P 312 文献标识码:A 文章编号:1671-8836(2015)04-0393-05
A GPU-Based Parallel Speckle Reducing Anisotropic Diffusion
Algorithm for 3D Ultrasound Images
TIAN Pingfang1 2,ZHU Zhonghua1 2,CHEN Ying1 2
(1. College of Computer Science and Technology,Wuhan University of Science and Technology,
Wuhan 430065,H ubei, China; 2. Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Inform ation Processing and
Real-Time Industrial System , W uhan 430065,Hubei, China)
Abstract: Speckle reducing anisotropic diffusion (S R A D ) fo r three dim ensional (3D) ultrasound images is a com
pute-intensive approach, and it is tim e-consum ing bu t in efficient w ith a serial processing w ay on CPU. T o solve this
pro blem , a parallel 3D S R A D -3D pSRA D is proposed in this paper. T his approach optim izes the parallel processing
from the follo w in g three aspects: data processing, task allocation, the use of textu re m em ory and shared mem ory.
T h e experim ental results revealed a 60X parallel speedup over the original 3D SR AD.
Key words: 3D S R A D ; 3D pS R A D ; C U D 八;parallel processing
o 引言
如今大量的医疗图像,特别是三维超声图已被
广泛运用到病情诊断和治疗效果跟踪上,然而,这些
图像中的斑点噪声降低了图像的空间分辨率和质量
对比度,使得超声图像更难分析[1]. 3D S R A D 利用
瞬时变差系数,保持了常用各向异性扩散算法和斑
点噪声滤波算法优势,极大地改善了三维超声图的
去噪效果. 但是,这类图像的分辨率高,灰度级大,算
法计算量大,因此处理时间就成为实时系统应用中
的瓶颈.
CUDA ( Computing Unified Device Architec-
ture)是 N V ID IA 发布的新的计算平台,它显著提高
了计算性能,有 效 利 用 GPU ( Graphic Processing
U n it)实现通用并行计算代替了图形处理[2]. 现代
G P U 利用数以百计的并行处理器核心执行数以千
收稿日期:2014-10-09
基金项目:国家自然科学基金(60803160,61100133,61272110),国家社会科学基金重大计划(11 &ZD189),湖北省自然科学基金
(2013CFB334)资助项目;湖北省教育厅科研项目(Q20101110,D2009110);湖北省髙等学校优秀中青年科技创新团队计划资
助项目(T201202);湖北省教育厅教研项目(2011s005);武汉市科技攻关计划资助项目(201110821225);软件工程国家重点实
验室(武汉大学)开放基金资助项目(SKLSE2012-09-07) ; 武汉市科技局关键技术攻关计划项目(2013010602010216)
作者简介:田萍芳,女,副教授,现从事智能计算方面的研究. E-mail:24958320@qq. com
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