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基于CUDA的二值图像连通体标记算法赵永涛;陈庆奎;姬丽娜;刘伯成【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》【年(卷),期】2017(029)001【摘要】为了对二值图像中连通体的标记进行加速,提出一种基于CUDA的二值图像连通体标记算法.首先为每个非零元素赋予初始标号,再将标号修改为8邻域内最小标号来完成初始标记;然后根据结构元素匹配法找到标号矩阵中同一连通体有可能出现不同根标号的位置,使用原子操作对根标号进行合并,通过CPU与GPU的协同工作来判断合并程度并进行循环修改;最后对所有标号使用回溯法进行一次性修改,实现复杂形状的连通体标记.实验结果表明,该算法较已有的算法减少了全局内存的读写次数和处理线程数量,加快了处理速度.%To accelerate connected component labeling (CCL) in binary image, a CUDA based CCL algorithm is proposed. First, the algorithm assigns each none-zero element a unique initial label, and modifies the label to the smallest label around its 8-neighbor. Then, structure element matching method is used to find the positions that may contain different root labels within one connected component, different root labels are merged using atomic operation in CUDA. The merge operation would execute cyclically and the degree of merge is controlled by col-laborative work of CPU and GPU. Finally, each label is modified to their root label by backtracking method, thus labeling the complex-shaped components correctly. The experimental results showthat this algorithm reduces global memory access as well as the number of processing threads, meanwhile, accelerates the processing speed.【总页数】7页(P72-78)【作者】赵永涛;陈庆奎;姬丽娜;刘伯成【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093;上海理工大学管理学院上海 200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093;上海理工大学管理学院上海 200093【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于硬件加速的实时二值图像连通域标记算法 [J], 赵菲;张路;张志勇;卢焕章2.基于递归的二值图像连通域像素标记算法 [J], 徐正光;鲍东来;张利欣3.基于标号回传的二值图像连通体标记算法 [J], 周跃;闫丰;章明朝;隋永新;杨怀江4.二值图像中基于连通集的滤波算法 [J], 杨峰;张黎;王立克;蔡艳红;杨勇5.基于JETSON TX2的快速二值图像连通区域标记算法 [J], 吴咏辉;甘万兵;陈天赋;邵光保;李中伟;钟凯;陈然因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于FPGA的二值图像连通域快速标记汪滴珠;安涛;何培龙【摘要】针对连通域标记算法运算量大、速度慢、硬件实现困难的缺点,提出一种适于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现的二值图像连通域快速标记的算法,并用VHDL硬件开发语言在XILINX公司的FPGA上实现.实验结果表明了该算法能对二值图像复杂的连通关系正确标记,易于硬件实现,大大节约了硬件资源,电路结构简单,满足实时性要求.%In order to solve the prablems of low speed large computation and difficult hardware implementation of connected component labeling, a connected component fast labcling algorithm of binary image lageling applicable for field programmable gate array (FPGA) is proposed, which is implemented by VHDI. hardware description language based on FPGA platform of XILINX corporation. Experimental results show that the proposed algorithm can label binary image with complex connections correctly, implement hardware easily,save more hardware resource and meet real-time demands.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)008【总页数】3页(P115-117)【关键词】FPGA;二值图像;连通域;快速标记【作者】汪滴珠;安涛;何培龙【作者单位】中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP391连通域标记算法是图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的基本算法，它可以对图像中不同目标标上不同的标记，进而提取、分离目标，确定目标的特征和参数，从而对目标进行识别和跟踪。
求解二值图像连通域的改进算法
李欢;杨捷
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2005(000)004
【摘要】介绍了一种改进的二值图像连通域快速标记方法.该算法首先找出二值图像中每行的像素直线段,接着利用链表来确定它们之间的连通关系,以此来克服同类算法中像素重复标记和标记归并需大量运算等缺陷,具有一定的使用价值.
【总页数】3页(P11-13)
【作者】李欢;杨捷
【作者单位】中国地质大学计算机科学与技术系,湖北,武汉,430074;中国地质大学计算机科学与技术系,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于二值图像连通域的甘蔗螟虫识别计数方法 [J], 胡晓丽;钟昊;李彤
2.基于硬件加速的实时二值图像连通域标记算法 [J], 赵菲;张路;张志勇;卢焕章
3.基于递归的二值图像连通域像素标记算法 [J], 徐正光;鲍东来;张利欣
4.二值图像连通域标记优化算法 [J], 罗志灶;周赢武;郑忠楷
5.一种并行二值图像连通域标记算法 [J], 甘晓英;白阳;何晓栋;刘斌
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基于GPU加速的并行计算技术研究与应用随着计算机技术的发展，硬件设备的不断升级，我们能够处理的数据量也越来越大。
并行计算技术是实现高性能计算的重要途径之一，基于GPU加速的并行计算技术更是在大规模数据处理和深度学习等领域中得到了广泛应用。
本文将介绍GPU加速原理、并行计算的概念以及应用场景，同时还将讨论一些GPU加速并行计算技术中的优化策略和未来的研究方向。
一、GPU加速原理1.1 GPU架构在CPU加速计算的模式下，计算任务被拆分为一系列小的任务，由每个处理器核心依次完成。
而在GPU加速计算模式下，计算任务被分配给GPU卡上的许多计算单元，这些计算单元都是高度并行的计算单元，适用于构建并行化算法和程序。
GPU架构由"核心"与"流"构成，"核心"用于执行数据计算和指令执行，而"流"表示数据在GPU中的传递和处理流程。
GPU可以具有多个核心，每个核心可以同时处理多个数据块，从而达到高效处理数据的目的。
1.2 数据并行化对于许多计算任务来说，重复执行的计算量远大于单个任务的计算量。
而GPU加速计算技术可以充分利用计算机硬件上的并行计算资源对大量的数据进行并行计算，以提高整体的计算性能。
GPU加速计算技术允许我们将单个任务拆分成大量的相同子任务，然后将这些子任务并行执行，最终将部分计算结果组合在一起得到最终结果。
这样，处理较大的数据集时，GPU能够将工作负载分散到许多计算单元上，每个计算单元都依次处理大量的数据块，从而加快计算速度。
二、并行计算概念及应用场景2.1 并行计算概念并行计算是将计算任务拆分成多个步骤，并在多个计算单元上同时执行每个步骤，最终合并计算结果得到最终结果的计算方式。
并行计算可以适用于多种应用场景，例如在经济、金融、医疗和科学研究中的大规模数据处理等领域。
2.2 并行计算应用场景在目前的技术背景下，GPU加速并行计算技术在机器学习和深度学习等领域中得到了广泛应用。
探究GPU视角下的图像处理并行算法随着计算机图形学和深度学习的快速发展，对图像处理的要求也日益增加。
在传统的图像处理算法中，串行处理图像的方式已经不能满足对于效率和速度的要求。
图像处理并行算法在GPU视角下变得尤为重要。
本文将从GPU视角下进行探究图像处理并行算法，旨在深入了解GPU在图像处理中的应用以及并行算法的设计与优化。
1. GPU在图像处理中的优势GPU（图形处理器）是针对于图形渲染和图像处理而设计的专用处理器。
相对于CPU而言，GPU在并行计算方面具有明显的优势。
GPU具有大量的处理核心，能够同时处理大量的数据，使得并行处理的效率大大提高。
GPU采用了SIMD（单指令多数据流）架构，在处理相同指令的情况下，能够同时对多个数据进行操作，进一步提高了计算效率。
GPU还具有专门的内存结构和存储器带宽，能够更好地满足图像处理的需求。
GPU在图像处理中具有并行处理能力强、计算效率高以及处理大规模数据的优势。
2. 图像处理并行算法的设计与优化在GPU视角下，图像处理并行算法的设计与优化是非常重要的。
通过合理的算法设计，能够充分利用GPU的并行计算能力，实现高效的图像处理。
针对不同的图像处理任务，需要选择合适的并行算法进行优化，以提升计算速度和效率。
在图像处理中，常见的并行算法包括并行滤波、并行边缘检测、并行特征提取等。
这些算法都需要充分考虑到GPU的特性和限制，进行算法设计和优化。
并行滤波算法中，可以将图像分块，同时使用GPU的线程对每个像素进行滤波操作，从而实现高效的并行处理。
在并行算法的优化过程中，需要考虑到数据访问的连续性、内存带宽的利用、线程同步等因素，以提升算法的执行效率。
以下将以图像滤波算法为例，介绍GPU视角下的图像处理并行算法设计与优化过程。
（1）算法设计在图像滤波算法中，常见的滤波器包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
这里以高斯滤波为例进行算法设计。
高斯滤波是一种常用的图像平滑处理方法，其原理是通过对图像进行加权平均，去除图像的噪声和细节，从而得到平滑的图像。
探究GPU视角下的图像处理并行算法随着科技的不断发展，图像处理技术已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
而在图像处理技术中，图像处理并行算法的应用已经成为了一种必然趋势。
GPU（图形处理器单元）的出现，为图像处理并行算法的实现提供了极大的便利。
本文将就GPU视角下的图像处理并行算法进行探究，从算法的原理、优势和应用进行详细的介绍。
一、并行算法的原理在传统的图像处理中，往往需要对图像进行大量的运算，因此需要花费大量的时间。
而在GPU视角下的图像处理并行算法，采用了并行计算的方法，可以将图像处理的运算任务分配给多个处理单元同时进行处理，大大加快了图像处理的速度。
在GPU视角下的图像处理并行算法中，最常用的算法之一就是CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）算法。
CUDA是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型，基于GPU的并行计算能力，可以加速图像处理和计算。
通过CUDA算法，可以将图像的每个像素点分配给不同的处理单元，并行计算得到处理结果，从而实现图像处理的加速。
二、GPU并行算法的优势在图像处理中，GPU并行算法具有许多优势。
GPU拥有大量的处理单元，可以同时处理大量的像素点，加速图像处理的速度。
GPU具有强大的并行计算能力，能够并行处理不同的任务，提高了图像处理的效率。
GPU还具有高速的内存访问能力，可以快速读取和写入图像数据，加快了图像处理的速度。
GPU并行算法能够大大提高图像处理的效率和速度，适用于各种图像处理应用。
在实际应用中，GPU并行算法已经广泛应用于各种图像处理领域。
比如在图像的滤波处理中，可以利用GPU并行算法快速计算出每个像素点的滤波结果，实现图像的平滑处理或者边缘增强。
在图像的特征提取中，可以利用GPU并行算法快速计算出每个像素点的特征值，从而实现图像的特征识别和分类。
在图像的变换处理中，可以利用GPU并行算法快速计算出图像的变换矩阵，实现图像的旋转、缩放或者透视变换。
GPU加速下的并行计算优化算法设计与实现在当今大数据时代，数据量的爆炸性增长给传统的计算机处理能力带来了巨大挑战。
为了提高计算效率和加快数据处理速度，人们开始广泛应用图形处理器（GPU）进行并行计算。
GPU作为一种高度并行化的硬件设备，能够同时处理大量数据，因此在科学计算、深度学习、图像处理等领域发挥着重要作用。
本文将探讨在GPU加速下的并行计算优化算法设计与实现。
1. GPU并行计算原理GPU是一种专门用于图形渲染的硬件设备，具有大量的核心和高带宽的内存，适合并行计算任务。
与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU能够同时执行大量线程，从而加快计算速度。
在GPU并行计算中，通常采用CUDA（Compute Unified Device Architecture）或OpenCL （Open Computing Language）等编程模型来实现并行计算。
2. 并行计算优化算法设计2.1 数据并行数据并行是一种常见的并行计算模式，将数据划分成多个部分，分配给不同的处理单元同时进行计算。
在GPU加速下，可以通过数据并行的方式充分利用GPU的并行计算能力，提高计算效率。
2.2 任务并行任务并行是另一种常见的并行计算模式，将任务划分成多个子任务，并行执行。
在GPU加速下，可以通过任务并行的方式将复杂任务拆分成多个子任务，并利用GPU的多核心结构同时执行这些子任务，从而提高整体计算速度。
2.3 同步与通信在设计并行计算优化算法时，需要考虑到不同线程之间的同步和通信机制。
合理地设计同步点和通信方式可以避免线程之间的竞争条件和数据冲突，提高程序的并发性和可扩展性。
3. 并行计算优化策略3.1 内存访问优化在GPU加速下，并行计算的性能很大程度上取决于内存访问效率。
通过合理设计数据结构和内存布局，减少内存访问延迟和提高内存访问带宽，可以有效提升程序性能。
3.2 算法优化针对特定的并行计算问题，需要设计高效的并行算法。
第33卷第5期电子与信息学报Vol.33No.5 2011年5月 Journal of Electronics & Information Technology May 2011基于硬件加速的实时二值图像连通域标记算法赵菲*张路张志勇卢焕章(国防科技大学ATR国防科技重点实验室长沙 410073)摘要：针对光学成像制导武器系统对图像处理的实时性要求，该文提出了一种基于硬件加速的2次扫描连通域标记算法。
算法结合基于像素和基于游程扫描算法的优点，以像素为基本的扫描单元，以线段为基本的标号单元，在第1次扫描过程中建立临时标号的树形拓扑结构，并输出线段作为结果。
第2次扫描对线段进行标号替换完成连通域标记。
通过在FPGA+DSP平台中进行实验证明，该文算法的硬件加速实现占用资源少，能够达到较高的性能和执行效率，保证了系统的实时性，具有较高的实用价值。
关键词：图像处理；连通域；实时性；三层树；硬件加速中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2011)05-1069-07 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2010.00793A Hardware Acceleration Based Algorithm forReal-time Binary Image Connected-component LabelingZhao Fei Zhang Lu Zhang Zhi-yong Lu Huan-zhang(National Key Laboratory of Automatic Target Recognition (ATR),National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)Abstract: Due to the requirement for real-time image processing in optical imaging homing weapon systems, this paper proposes a hardware acceleration based connected-component labeling algorithm, which is a real time and two-pass algorithm. The algorithm integrates the merit of pixel-based and the run-based algorithm, which sets pixel as scan unit and line as label unit. Tree-shape topology is constructed in the first scan process, and lines are exported as the results. Then the labels are replaced in the second scan process to complete the connected-component labeling. Experiments on DSP+FPGA platform demonstrate that the hardware acceleration implementation of algorithm reaches a higher performance and efficiency with less resources consumption, and meet the demand of real-time processing.Key words: Image processing; Connected-component; Real-time; Three-layer tree; Hardware acceleration1引言在光学成像制导武器系统中，连通域标记作为底层最重要的处理任务之一为目标检测、跟踪和识别提取图像中的不同区域。
连通域标记的gpu并行算法——基于cuda方法标题：连通域标记的GPU并行算法——基于CUDA方法在图像处理领域，连通域标记是一项基础且关键的技术，广泛应用于机器视觉、目标检测和跟踪等领域。
随着图像数据量的激增，对连通域标记算法的实时性和效率提出了更高的要求。
本文将介绍一种基于GPU并行计算的连通域标记算法，借助CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术，实现高效、快速的图像连通域标记。
一、背景介绍连通域标记算法旨在将图像中连通的像素点分为若干区域，并为每个区域分配一个唯一的标签。
在传统CPU架构下，这类算法的计算复杂度较高，难以满足大规模图像数据的实时处理需求。
随着GPU计算能力的不断提升，基于GPU的并行算法逐渐成为解决这一问题的有效途径。
二、CUDA并行算法设计1.初始化阶段：将图像数据从CPU内存传输到GPU内存，并为每个像素分配一个唯一的标签。
2.并行处理阶段：（1）使用CUDA的线程层次结构，将图像划分为若干个相互独立的小块，每个线程块负责处理一个块内的像素。
（2）在每个线程块内部，利用共享内存存储当前像素及其邻域像素的标签信息，以便进行局部连通域标记。
（3）根据连通域的定义，比较当前像素与其邻域像素的标签，若满足连通条件，则将它们合并为同一个连通域。
（4）通过原子操作，确保在全局内存中为每个连通域分配一个唯一的标签。
3.收敛阶段：重复执行并行处理阶段，直至所有像素的标签不再发生变化。
三、算法优化1.内存访问优化：通过合理设置线程块大小和共享内存使用策略，减少全局内存访问次数，降低内存带宽压力。
2.数据传输优化：采用异步数据传输技术，提高CPU与GPU之间的数据传输效率。
3.指令优化：针对GPU架构特点，优化CUDA指令集，提高算法执行速度。
四、实验与分析1.实验环境：使用NVIDIA GPU（如Tesla P100、GTX 1080等）和CUDA开发环境。
