基于GPU的運動模糊圖像復原算法實現(xiàn)及優(yōu)化研究.pdf

1、運動模糊圖像在我們日常生活中是十分常見的，只要物體和拍攝的系統(tǒng)之間是相對運動的，就會出現(xiàn)這類現(xiàn)象。因此去模糊技術是圖像預處理中一個十分重要的步驟。
　　GPU擁有巨大的存儲器帶寬和強勁的處理浮點數(shù)據(jù)的能力，因此GPU已經(jīng)被廣泛應用于許多計算領域當中。并且相對于 CPU來說，GPU已經(jīng)在諸多領域中加速比達到一到兩個數(shù)量級。另一方面，NVIDIA公司 CUDA架構的推出解除了傳統(tǒng) GPU的設計初衷給開發(fā)人員帶來的束縛，使得 GPU開發(fā)

2、編程更簡單、功能更強大、應用領域更廣泛。
　　本文將運動模糊圖像復原算法與 GPU技術相結合，首先在CPU平臺和GPU平臺上分別實現(xiàn)了圖像的傅里葉變換，并分別實現(xiàn)了CPU和GPU平臺上的已知運動模糊距離和模糊角度的運動模糊圖像的維納濾波復原，并測得 GPU與 CPU的運算時間，取得了較高的加速比。為了進一步增加算法的并行化程度，利用GPU對以上兩種算法做了進一步的并行優(yōu)化。在圖像受到噪聲干擾的情況下，運用維納濾波恢復運動模糊圖像，