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基于并行运算的双层图像锐化方法
被引量:
4
1
作者
张巍
贺星
+3 位作者
霍颖翔
滕少华
滕毅
李日贵
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第8期2325-2329,共5页
针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法:第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部...
针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法:第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。
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关键词
图像放大
图像锐化
并行设计
双层锐化算法
梯度优化
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职称材料
题名
基于并行运算的双层图像锐化方法
被引量:
4
1
作者
张巍
贺星
霍颖翔
滕少华
滕毅
李日贵
机构
广东工业
大学
计算机学院
香港理工大学纺织及成衣系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第8期2325-2329,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61273036)
教育部重点实验室基金资助项目(110411)
+3 种基金
广东省自然科学基金资助项目(10451009001004804
9151009001000007)
广东省科技计划项目(2012B091000173)
广州市科技计划项目(2012J5100054)
文摘
针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法:第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。
关键词
图像放大
图像锐化
并行设计
双层锐化算法
梯度优化
Keywords
image zooming
image sharpening
parallel design
bi-level sharpening algorithm
gradient optimization
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于并行运算的双层图像锐化方法
张巍
贺星
霍颖翔
滕少华
滕毅
李日贵
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
4
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