一种基于GPU并行加速的三维块匹配降噪方法

    公开(公告)号:CN109615591A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201811426126.X

    申请日:2018-11-27

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,具体公开了一种基于GPU并行加速的三维块匹配降噪方法,包括将待处理的图像进行边界对称扩展预处理;将预处理后的图像数据发送至GPU的全局存储器中;创建线程网络grid,采用全局存储器合并访问的模式及共享存储器多次循环利用的加速策略,对相似图像块匹配分组进行加速处理;采用硬阈值协同滤波内核函数并行加速策略获取三维相似矩阵的第一步降噪估计数据;以第一步降噪估计数据为参考,联合维纳协同滤波内核函数并行加速策略获取第二步降噪估计数据;将第二步降噪估计数据剔除扩展边界像素。本发明能提高数据访问速度和减少重复访问延时,还能有效去除图像中的噪声,有利于对大尺寸图像实时降噪处理。

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