基于CUDA的红外图像加速增强算法研究

简介：
本研究探讨了利用CUDA技术对红外图像进行加速处理的方法，旨在提升图像增强算法的效率与性能。通过并行计算优化，显著提高了红外成像系统的实时性和细节展现能力。 针对红外图像边缘模糊及对比度低的问题，本段落研究了改进的中值滤波与Sobel边缘检测技术，并在此基础上提出了改进的Laplace金字塔分解算法来融合处理后的图像特征。利用CUDA并行处理技术，在可编程GPU上实现了对红外图像快速增强的目标。该方法结合了GPU内存的特点，通过应用纹理映射、多点访问及并行触发等技术优化数据存储结构，从而提高了数据处理速度，适用于需要实时性较高的红外图像增强领域。实验结果显示，此算法具有良好的并行特性，并能有效利用CUDA的计算能力，在处理分辨率为3096×3096的红外图像时达到了32.189倍的速度提升。