基于OpenCL机器视觉算法GPU实现

作者:吴进; 刘应; 刘镇弢; 李乔深

摘要:针对不断增长的对机器视觉算法处理效率和实时性的要求,研究基于异构编程框架OpenCL对机器视觉算法在通用计算机图形处理单元(GPU)上的并行处理和加速方法,提出结合存储分配、指令流优化、数据重用等方法的并行优化策略。在Sobel边缘检测、Canny边缘检测、Harris角点检测、高斯图像金字塔4个不同并行度视觉算法上进行验证,验证结果表明,在不考虑数据传输的情况下,对比CPU串行实现取得了平均6.16的加速比,对比OpenCV的GPU库(即CUDA实现)取得了1.12-5.47的加速比,验证了所提优化策略的有效性。

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关键词:
  • 开放计算语言
  • 图形处理器
  • 并行加速
  • 机器视觉算法
  • 异构框架

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:计算机工程与设计

期刊级别:北大期刊

期刊人气:3696

杂志介绍:
主管单位:中国航天科工集团
主办单位:中国航天科工集团第二研究院706所
出版地方:北京
快捷分类:计算机
国际刊号:1000-7024
国内刊号:11-1775/TP
邮发代号:82-425
创刊时间:1980
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:0.62
综合影响因子:1.32