实现CUDA并行加速的Sobel边缘检测算法

最新推荐文章于 2025-04-09 10:30:59 发布

cl6789

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文章标签：算法计算机视觉人工智能 C/C++

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本文详细介绍了如何利用CUDA技术并行加速Sobel边缘检测算法，以提高图像处理速度。首先定义了Sobel滤波器的GPU实现，然后在主函数中将输入图像复制到GPU内存，调用滤波器函数处理，并将结果保存回主机内存。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

实现CUDA并行加速的Sobel边缘检测算法

Sobel边缘检测是一种常见的图像处理算法，可以通过寻找像素值变化最大的区域来提取图像边缘。在本篇文章中，我们将介绍如何使用CUDA并行加速实现Sobel边缘检测滤波器。

首先，我们需要定义一个Sobel滤波器函数，用于在GPU上并行加速计算。以下是该函数的实现代码：

__global__ void sobelFilter(const unsigned char* inputImage, unsigned char* outputImage, int width, int height)
{
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

    if (x >= 1 && x < width - 1 && y >= 1 && y < height - 1)
    {
        int gx = -1 * inputImage[(y - 1) * width + (x - 1)] + inputImage[(y + 1) * width + (x - 1)]
                 -2 * inputImage[(y - 1) * width + x] + 2 * inputImage[(y + 1) * width + x]

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