GPU并行实现的基于多方向线状梯度调节预测器边缘检测算法

针对无损压缩编码中梯度调节预测器(GAP)模板的方向固定、单一的问题,根据实际边缘具有线状变化增量相同的特征,提出多方向线状梯度调节预测器(MLGAP)模板。首先从图像中心向四周划分四个子图像,应用图形处理器(GPU)并行技术,在每个子图像中采用MLGAP模板计算预测值;然后利用错误反馈信息构建预测误差图像;再通过大津(OTSU)算法计算阈值;分类误差图像边缘;最后用Hilditch算法细化边缘。实验结果表明,图像边缘检测定位精确,噪声少,细节丰富,而且GPU并行技术加速了图像处理。

多方向GAP预测器彩色图像快速边缘检测

针对传统梯度调节预测器(GAP)模板进行边缘检测时产生预测错误繁衍的不足,提出改进的多方向GAP预测器模板。首先色融合生成灰度图像;以图像中心划分四个区域,采用并行技术应用多方向GAP模板计算预测值;利用错误反馈信息构建预测误差图像;再通过梯度直方图计算阈值,分类误差图像边缘;最后Hilditch算法细化边缘。实验证明,该模板方法不仅大大降低了时间复杂度,而且检测的伪边缘较少,细节丰富,得到了视觉质量较好的边缘图像。