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针对图像去噪算法中由于数据量大、计算复杂度高导致的实时性低的问题,通过对经典K-SVD图像去噪算法的并行性进行研究分析,设计基于CUDA架构的并行K-SVD图像去噪算法。该算法主要对去噪算法中矩阵拉伸、快速OMP和SVD等部分进行并行设计,采用"共享内存""归并求和"等策略进行优化。实验结果表明,基于CUDA架构的并行算法比串行算法速度有了显著提高,最高加速比为12倍,极大提高了图像去噪算法的处理速度。