数字散斑识别算法中的GPU高性能运算应用研究

来源 :应用光学 | 被引量 : 5次 | 上传用户:inspisee1999
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数字散斑相关方法有着测量环境简单、全场非接触等优点,但算法效率一直是限制其发展的瓶颈之一。GPU有着天然的并行性,GPU高性能运算可以为计算机图形处理带来极大的效率提升。利用CUDA平台编程对传统的数字散斑逐点搜索算法、十字搜索算法及遗传算法进行GPU高性能并行处理,并与传统方法比较分析。实验结果表明,对于尺寸为150×150像素的散斑图像,3种方法效率分别提升了20倍、8倍、31倍;对于尺寸为500×500像素的散斑图像,3种方法效率分别提升了183倍、33倍、44倍;对于尺寸为1 000×1 0
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