- 基于GPU的数字图像并行处理研究

　　对于图像处理算法中的其他参数，如果数据量很小，则可以直接通过接口函数进行设置；如果参数比较多，也应该将其打包为纹理的形式传输给GPU。在打包的过程中应充分利用纹理图像所具有的R、G、B、A四个通道。

计算结果的反馈、保存

　　应用程序是通过调用3D API绘制带纹理的四边形，激活GPU上的片段程序进行图像处理的，而GPU片段着色器的直接渲染输出是一个帧缓冲区，它对应着计算机屏幕上的一个窗口，传统上用来容纳要显示到屏幕的像素，但是在GPU流式计算中可以用来保存计算结果。虽然CPU可以通过3D API直接读写这个帧缓冲区，将渲染处理的结果从帧缓存中复制到系统内存进行保存，但是帧缓存的大小受窗口大小限制，而且由于AGP总线的带宽限制（2.1GB/s），从显存到系统内存的数据回读操作效率低下。对于大幅影像的处理应用是显然不适合的，特别是在中间计算结果的保存反馈时，采用帧缓存方式将成为制约GPU性能发挥的最主要瓶颈。

　　针对以上问题，笔者利用离线渲染缓存Pbuffer作为输出缓存。Pbuffer是OpenGL1.3版本的WGL_ARB_pbuffer扩展提供的输出缓存，它通过在显存中开辟一个不可见的数据缓冲区，取代帧缓存来保存片段处理器的输出结果。如果这个结果只是中间计算数据，还可以采用渲染到纹理的技术，把Pbuffer中的数据绑定到一个纹理，供下一遍绘制的片段程序取用，减少数据在显存和系统内存之间的传输，实现整个数据流在GPU芯片内部的流转，显著提高数据的反馈速度。特别是在需要GPU反复执行的情况下，可以构造两个Pbuffer，交替的作为输入或输出纹理使用，产生所谓的“Ping-Pong”方法，有效避免中间计算结果的回读操作。

图像卷积运算的GPU并行化试验

　　卷积运算是一种常见的数字图像处理局部运算，通过选择不同的卷积核，可以实现不同的图像处理效果。图像卷积运算定义为：

式中，为卷积运算以后的图像；为待处理的图像；为卷积核；T为常数，当卷积核中所有系数之和不为零时，T等于所有系数之和，否则等于1。

试验平台与数据

　　硬件平台为： Intel Core 2 2.0GHz CPU，1GB系统内存，NVIDIA公司的GeForce G0 7400 GPU， 512MB显存。

　　软件平台：Windows XP操作系统，CPU程序开发环境为Microsoft Visual C++2005，三维绘制接口为OpenGL及其扩展库WGL_ARB_pbuffer，GPU程序开发语言为Cg。

　　所采用的试验数据有两组，如图2所示：

　　第一组为：截取的新加坡部分地区QucikBird卫星影像，大小为（像素）；

　　第二组为：截取的黄河小浪底部分地区Spot4卫星影像，大小为（像素）。

（a）试验数据一

（b）试验数据二
图2 卷积运算试验数据

试验步骤与数据记录

　　为了进行多组数据的对比试验，首先对原始图像数据进行预处理，通过裁减获得大小分别为2048×2048、1024×1024、521×512、256×256、128×128的试验数据。

　　以经过预处理的10幅不同大小的图像进行卷积运算对比试验，分别运行卷积平滑和卷积锐化的CPU和GPU程序，并记录处理时间。试验所用的平滑卷积核h1为式(2)，锐化卷积核h2为式(3)：

试验结果与分析

　　图3所示为图像数据二512×512的平滑和锐化试验的处理结果，图4为GPU加速效率对比图。

（a）卷积平滑后图像

（b）卷积锐化后图像
图3 数据二的图像平滑、锐化效果对比

图4 卷积运算GPU加速效率对比图