47、图像边缘检测与降维处理技术解析

图像边缘检测与降维处理技术解析

1. LIP - Canny算法的CUDA并行优化

在图像边缘检测领域，LIP - Canny算法有着重要的应用。为了提升其处理效率，采用NVIDIA CUDA进行并行化和优化是一种有效的策略。

1.1 修改算子方法的内核操作

• 加载数据与获取对数图像 ：在传统算子方法的基础上，将数据转换为更方便的格式。此内核的不同之处在于对原始图像的所有像素应用了对数运算，这一操作被包含在加载数据内核中。
• 高斯列卷积 ：对于二维卷积（conv2DΔ），行滤波使用了Podlozhnyuk卷积，而列滤波则进行了一些修改，增加了执行ϕ(conv2DΔ)所需的额外操作。
• 梯度幅度和方向计算及逆变换 ：应用与传统算子方法中相同的原理进行梯度幅度和方向计算。此次幅度计算使用gradΔ算子，定义如下：
  [grad_{\Delta}(\hat{g}) = M \cdot \left(1 - \exp\left(- \frac{\phi(\hat{g}_x)^2 + \phi(\hat{g}_y)^2}{M}\right)\right)]

1.2 实验设置

为了评估不同方案的性能，使用NVIDIA CUDA框架在GPU上实现了两种方法，同时使用C/C++在CPU上实现。具体硬件平台如下：
| 执行环境 | 硬件配置 |
| ---- | ---- |
| CPU | Intel P8400 (2.26GHz)