• 北大核心期刊(《中文核心期刊要目总览》2017版)
  • 中国科技核心期刊(中国科技论文统计源期刊)
  • JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于双线性插值的图像缩放在GPU上的实现

王平 全吉成 赵柏宇

王平, 全吉成, 赵柏宇. 基于双线性插值的图像缩放在GPU上的实现[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(11): 129-132.
引用本文: 王平, 全吉成, 赵柏宇. 基于双线性插值的图像缩放在GPU上的实现[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(11): 129-132.
WANG Ping, QUAN Ji-cheng, ZHAO Bo-yu. Realization of Image Zooming in GPU Based on Bilinear Interpolation[J]. Microelectronics & Computer, 2016, 33(11): 129-132.
Citation: WANG Ping, QUAN Ji-cheng, ZHAO Bo-yu. Realization of Image Zooming in GPU Based on Bilinear Interpolation[J]. Microelectronics & Computer, 2016, 33(11): 129-132.

基于双线性插值的图像缩放在GPU上的实现

详细信息
    作者简介:

    王平  男,(1991-),硕士研究生.研究方向为并行图像处理.E-mail: wpsdinws@163.com

    全吉成  男,(1960-),教授, 博士研究生导师.研究方向为信息系统与资源管理

    赵柏宇  男,(1991-),硕士研究生.研究方向为粒子系统仿真

  • 中图分类号: TP391

Realization of Image Zooming in GPU Based on Bilinear Interpolation

  • 摘要:

    针对传统的在CPU上实现的基于双线性插值的图像缩放存在速度慢等问题, 利用GPU高性能并行计算优势, 实现了在GPU上基于双线性插值的快速缩放.此算法将目标图像的每个像素分配给GPU中每个线程同时执行, 提高插值效率.从实验结果可以看出, 此算法在放大图像时, 随着图像分辨率的增大, GPU的插值速度相对CPU单线程和多线程的插值速度显著提高, 能很好达到实时缩放图像的效果.

     

  • 图 1  双线性插值法

    图 2  GPU图像缩放并行化映射方式

    图 3  基于双线程插值图像缩放算法在GPU中的基本流程

    图 4  差值影像的灰度直方图

    表  1  试验环境软硬件参数

    名称 内容
    处理器 AMDAthlon (tm) Ⅱ X4 640 3.00 GHz
    内存 10.0 GB
    硬盘 1.0 TB
    操作系统 Windows Server 2008 R2 Standard
    开发环境和语言 Microsoft Visual Studio 2010,C++
    显卡 NVIDIA GTX580
    CUDA版本 7.0版
    下载: 导出CSV

    表  2  不同尺寸图像双线性插值在CPU和GPU中的运行时间

    实验图像大小(pixel) 平均运行时间/s 加速比/倍
    CPU串行算法 GPU并行算法
    256×256 0.062 0.001 605 38.63
    512×512 0.271 0.005 505 49.23
    1 024×1 024 2.387 0.031 183 76.55
    2 048×2 048 8.982 6 0.084 689 106.07
    4 096×4 096 37.699 0.315 850 119.36
    5 120×5 120 62.744 0.509 055 123.26
    8 192×8 192 155.108 1.233 329 125.76
    9 216×9 216 201.738 1.582 770 127.46
    下载: 导出CSV

    表  3  本文算法与文献[5]中算法试验结果比较

    实验图像大小(pixel) 平均运行时间/s 性能提升/倍
    本文并行算法 文献[5]中并行算法
    256×256 0.001 605 0.021 13.08
    512×512 0.005 505 0.092 16.71
    1 024×1 024 0.031 183 0.721 23.12
    2 048×2 048 0.084 689 2.153 25.42
    4 096×4 096 0.315 850 9.386 29.72
    5 120×5 120 0.509 055 16.876 33.15
    8 192×8 192 1.233 329 45.176 36.63
    9 216×9 216 1.582 770 61.518 38.87
    下载: 导出CSV
  • [1] Chen Liang, Gao Cheng-min. Fast discrete bilinear interpolation algorithm[J]. Computer Engineering and Desige, 2007, 28(15) : 3787-3790.
    [2] Gribbon K T, Bailey D G. A novel approach to real-time bilinear interpolation[C]//Second IEEE International Workshop on Electronic Design, Test and Applications. New Zealard: IEEE, 2004 : 126-131.
    [3] 胡敏, 张佑生. Newton Thiele插值方法在图像放大中的应用研究[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2003, 15(8): 1004-1007. doi: 10.3321/j.issn:1003-9775.2003.08.016
    [4] 陈建辉, 许卫全, 王博亮. 一种实时视频分辨率提升算法及其VLSI设计与实现[J]. 微电子学与计算机, 2005, 22(1), 148-151. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WXYJ200501039.htm
    [5] 苗莎, 郑晓薇. 双线性插值图像放大并行算法的设计与实现[J]. 微电子学与计算机, 2011, 11(28), 182-184. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WXYJ201111045.htm
    [6] 赖积保, 孟圆, 余涛. 一种基于Dual-GPU的三次卷积插值并行算法研究[J]. 计算机科学, 2013, 40(8), 24-27. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSJA201308005.htm
    [7] 邹贤才, 李建成, 汪海洪, 等. OpenMP并行计算在卫星重力数据处理中的应用[J]. 测绘学报, 2010, 39(6): 636-641. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CHXB201006015.htm
  • 加载中
图(4) / 表(3)
计量
  • 文章访问数:  294
  • HTML全文浏览量:  66
  • PDF下载量:  10
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2016-02-20
  • 修回日期:  2016-04-09

目录

    /

    返回文章
    返回