基于GPU加速的運動模糊圖像的實時恢復(fù).pdf

1、運動模糊是指由于被攝物體與成像系統(tǒng)在拍攝記錄的過程中產(chǎn)生相對運動而導(dǎo)致的圖像模糊。運動模糊是成像過程中普遍存在的問題，在飛機或宇宙飛行器上等航空攝影拍下來的照片，用照相機拍攝高速運動車輛的照片，以及戰(zhàn)場上飛行中的導(dǎo)彈均可能存在這種現(xiàn)象。運動模糊圖像的恢復(fù)是圖像恢復(fù)中的主要課題之一，可廣泛用于天文、軍事、道路交通、醫(yī)學(xué)圖像及偵破等領(lǐng)域，具有重要的現(xiàn)實意義。 然而圖像恢復(fù)操作的數(shù)據(jù)量大，算法復(fù)雜，就直接影響了處理的速度。隨著視頻監(jiān)控

2、識別系統(tǒng)需求的不斷提高和圖像恢復(fù)算法的發(fā)展，人們在確保圖像恢復(fù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，對算法提出“大信息量”及“快速”兩項要求。當前這兩項指標主要落實在對“512×512”的視頻模糊圖像進行“25幀/s”的實時恢復(fù)處理的要求上。而目前能達到該要求的，更多的是使用多處理器的方案，即以增加并行的硬件設(shè)備為前提來提升圖像的恢復(fù)速度，但是這種實驗環(huán)境不便構(gòu)架，且硬件代價較大。 近年來計算機圖形處理器(Graphics Processor Unit

3、，GPU)高速發(fā)展，極大地提高了計算機圖形處理的速度，同時GPU的高速度、并行計算和可編程功能為圖像處理提供了良好的并行加速平臺，使得通過GPU對一些圖像處理操作進行并行加速成為可能。本文針對傳統(tǒng)的多處理器方案的硬件代價較大的問題，結(jié)合GPU的高速的并行性，本文提出了一種基于GPU加速的運動模糊圖像實時恢復(fù)算法，將維納濾波恢復(fù)算法轉(zhuǎn)化為GPU中的紋理圖像渲染過程，利用GPU并行計算和高速浮點計算特性，使得維納濾波恢復(fù)算法在GPU中并行加