微光與紅外圖像融合的CUDA實現(xiàn)研究.pdf

1、微光和紅外圖像融合能夠綜合利用微光傳感器和紅外傳感器這兩種各有所長的傳感器的互補(bǔ)性和冗余性，提高獲取信息的準(zhǔn)確性和可靠性，增強(qiáng)系統(tǒng)的目標(biāo)探測及識別能力，有助于提高用戶（例如戰(zhàn)斗機(jī)飛行員）決策的準(zhǔn)確性和實時性。隨著夜視技術(shù)的發(fā)展，圖像融合開始大量地運(yùn)用于微光圖像和紅外圖像的融合。本文利用圖像融合技術(shù),結(jié)合微光圖像和紅外圖像的特點，提出了微光與紅外圖像融合的方法，包括圖像濾波、圖像增強(qiáng)、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等方面。
　　 隨著對微光與

2、紅外圖像融合的速度要求越來越高，需要借助性能更好的硬設(shè)備進(jìn)行圖像融合?；诖耍疚奶岢隽瞬捎迷诓⑿刑幚矸矫婀δ軓?qiáng)大的NVIDIA公司提出的CUDA架構(gòu)GPU對微光圖像與紅外圖像進(jìn)行融合實現(xiàn)。實現(xiàn)微光與紅外圖像融合，涉及到圖像融合算法的優(yōu)化和用CUDA實現(xiàn)圖像融合算法兩部分。本文主要研究了利用CUDA強(qiáng)大的并行處理能力，來實現(xiàn)快速的圖像融合。首先，提出了效果優(yōu)良并且適用于并行運(yùn)算的圖像融合方法，包括均值濾波、直方圖均衡、Sobel邊緣檢測

3、、基于小波變換的圖像融合等。其次，通過CUDA編程對以上算法進(jìn)行了實現(xiàn)，并且將其與對應(yīng)的CPU程序相比較，研究結(jié)果表明GPU執(zhí)行效率比CPU高出一個數(shù)量級，隨著數(shù)據(jù)量的增加，GPU的加速比還會增大。因此，使用CUDA實現(xiàn)微光與紅外圖像融合相比于單純使用CPU串行運(yùn)算能夠得到更高的運(yùn)算速度。具有強(qiáng)大并行運(yùn)算能力和簡便開發(fā)環(huán)境的CUDA適用于微光與紅外圖像融合，但是CUDA的開發(fā)難度還是比CPU要高，需要掌握CUDA的線程結(jié)構(gòu)和內(nèi)存結(jié)構(gòu)等底