低照度圖像增強(qiáng)的并行優(yōu)化研究.pdf

1、在夜晚采集到的圖像通常偏黑，人眼分辨不清圖像中場景的具體細(xì)節(jié)信息。低照度圖像增強(qiáng)算法就是將夜晚采集的圖像經(jīng)過處理之后具有白天清晰圖像的視覺效果。但是圖像增強(qiáng)算法往往復(fù)雜度高，計(jì)算量大，實(shí)際應(yīng)用中不能達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求。低照度圖像增強(qiáng)算法的研究重點(diǎn)大多集中在對(duì)夜間圖像增強(qiáng)的效果上，對(duì)算法的加速研究還很有限，而這種算法由于其在增強(qiáng)過程耗時(shí)很長的缺點(diǎn)，難以得到工程上的廣泛應(yīng)用。針對(duì)這種現(xiàn)狀，本文對(duì)基于去霧技術(shù)的低照度圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行并行優(yōu)化改進(jìn)

2、，使其能夠滿足實(shí)時(shí)性要求。
　　首先，文本研究了并行計(jì)算技術(shù)的先關(guān)硬件以及編程模型，通過對(duì)目前常用的并行實(shí)現(xiàn)方法和并行設(shè)備進(jìn)行了分析和對(duì)比，總結(jié)出各個(gè)并行計(jì)算平臺(tái)的硬件特點(diǎn)以及編程模型的具體應(yīng)用優(yōu)勢。具體分析了多核CPU平臺(tái)，CPU-GPU的異構(gòu)架構(gòu)，多核DSP平臺(tái)的并行化特點(diǎn)，為后續(xù)的算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)做好鋪墊。
　　然后，在三種平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)低照度圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行并行優(yōu)化。并行優(yōu)化前，對(duì)算法中的各個(gè)中間步驟進(jìn)行了復(fù)雜度分析，為

3、后來的并行性分析提供依據(jù)。在多核CPU平臺(tái)上，通過軟件性能分析器，找到程序中的熱點(diǎn)，對(duì)算法熱點(diǎn)部分進(jìn)行了改進(jìn)，然后使用OpenMP編程模型在多核CPU上實(shí)現(xiàn)低照度圖像增強(qiáng)算法的并行優(yōu)化。在CPU-GPU的異構(gòu)架構(gòu)上，對(duì)算法中不適合并行計(jì)算的估算大氣光的部分進(jìn)行算法改進(jìn)，使用CUDA編程模型在GPU上并行實(shí)現(xiàn)整個(gè)算法。在多核DSP上，采用主從模式的對(duì)算法進(jìn)行任務(wù)分配，MessageQ的核間通信方式，實(shí)現(xiàn)算法的并行實(shí)現(xiàn)。在這三種并行計(jì)算平臺(tái)