图像去模糊算法在CUDA上的实现,基于MATLAB平台

本文介绍了如何在MATLAB平台上利用CUDA实现图像去模糊算法的GPU加速,包括shockFilter、psfEstimation和NonBlindDeconvolution三个算法。详细讲述了CUDA环境设置、MATLAB与CUDA的混合编程、nvmex平台搭建中的问题及解决办法,以及CUDA编程和调试技巧。参考资源包括CUDA工具包、MATLAB与CUDA加速白皮书和GPU Computing SDK范例。

任务:完成图像去模糊算法的GPU加速,采用CUDA架构,实现shockFilter/psfEstimation/NonBlindDeconvolution三个算法的CUDA程序

1.下载软件: [2]

安装完后可以用GPU-Z软件检查是否满足CUDA运行环境。

2. 采用的运行平台: Vista/MATLAB   这里自然需要用到MATLAB在CUDA中的加速方法,参考[4]所写的白皮书,或者[5]中介绍的。

   虽然这里用的是Vista下的MATLAB,但更倾向于linux系统,只是时间紧迫。MATLAB用CUDA类似MATLAB与C的混合编程,自然需要对MEX熟悉。可以参考《精通MATLAB与C/C++混合程序设计》

   关于nvmex平台搭建的一些问题解决方案:

   a. 首先在安装matlab和vc的时候要注意版本问题,matlab要比vc版本高,这样才能找到编译器

   b. 在下载matlab-cuda plug-in[8]后,会遇到

Undefined subroutine &main::uuidgen called at E:\MATLAB\R2010b\bin\nvmex.pl line 728. 

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