摘 要: 暗原色先验去雾算法是效果很好的去雾算法之一,但时间复杂度高的缺点限制了它的应用范围,本文基于CUDA编程对暗原色去雾算法在GPU上进行并行化实现与优化,极大地减少了算法的运行时间。通过对算法各部分数据划分和并行性挖掘,实现了基本的GPU并行程序,然后进行了优化,获得了20倍以上的性能加速。本文中将“指导滤波”引入暗原色先验去雾算法,取代了原算法采用软抠图技术,消除了原去雾算法内存需求大的缺点,减小了算法的计算量,并以此为基础,实现并行加速与优化。在并行化实现与优化的过程中,本文针对算法有些步骤的特点,对基本并行算法步骤进行了改进,提出了新的选取大气光的方法和保留中间结果的并行累加方法,减少了相应部分的计算量,拓展了并行性。
关键词: 去雾; cuda;并行

作者:薛云刚1+, 任巨2, 苏华友3, 文梅4, 张春元5 1(国防科学技术大学 计算机学院,长沙 410073) 2(国防科学技术大学 计算机学院,长沙 410073) 3(国防科学技术大学 计算机学院,长沙 410073) 4(国防科学技术大学 计算机学院,长沙 410073) 5(国防科学技术大学 计算机学院,长沙 410073)