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基于RCSCT变换的DR图像去噪及加速
目的 数字化X线摄影(digital radiography,DR)图像中的高斯噪声对图像质量影响大,消除此类噪声有利于提高图像质量以辅助医生做出正确的诊断.方法 为抑制DR图像的高斯噪声,首先采用递归循环平移与Contourlet变换结合的(recursive cycle spinning Contourlet transform,RCSCT)方法变换分解DR图像,接着采用连续的二元软阈值函数处理变换系数防止系数被过度扼杀,然后基于CUDA(compute unified device architecture,计算统一设备架构)平台对去噪方法加速.结果 该方法提高了去噪后的图像峰值信噪比,有效抑制了伪吉布斯现象,保留了更多的图像细节信息,并且加速处理后运算耗时较短.结论 本文方法比小波变换和Contourlet变换在保留视觉细节信息方面效果更优,算法耗时少,实用性好.
关键词： DR图像去噪 Contourlet变换 递归循环平移 计算统一设备架构 -
基于CUDA的图像径向基模糊实现方法研究
目的:为了克服传统高斯模糊方法处理速度容易受模板大小局限和图像边界处不能真实反映高斯模糊结果的缺陷,本文提出了一种基于计算统一设备架构CUDA的图像高斯径向基模糊的实现方法.方法:采用连续的高斯径向基函数对图像直接在时域进行乘积运算,使高斯模糊后图像每一像素点值(包括图像边界处的像素值)与原始图像所有像素点的值相关联.根据高斯径向基函数径向对称的特点以及CUDA单指令多线程(SIMT)的并行执行模型,并且使用合并访存、共享内存、常量内存等合适的内存优化措施,对运算的过程进行GPU并行加速.结果:对尿沉渣图像进行高斯径向基模糊结果表明:图像在模糊过程中克服了模板的局限,在边界质量上得到了极大的改善;处理速度上也达到了较大的提高.结论:基于CUDA平台能很好的并行实现高斯径向基模糊,与串行运算速度相比,在大尺寸图像处理时加速比可望达到20倍以上.
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基于计算统一设备架构的高斯径向基图像插值快速实现方法研究
在医学图像的处理及分析中,常常需要对图像进行插值运算.尽管高斯径向基(GRBF)插值有插值精度高的优点,但运算时间长的不足仍限制了它在图像插值中的应用.因此,本文提出采用基于计算统一设备架构(CU-DA)的方法实现二维和三维医学图像的GRBF快速插值.根据CUDA单指令多线程(SIMT)的执行模型,采用合并访存、共享内存等各种合适的内存优化措施.并且在应用对数据空间进行二维分块,三维分体策略的过程中使用基于重叠区域的自然缝合算法来消除图像插值连接边界的失真现象.在保持较高图像插值精度的基础上,二维和三维医学图像GRBF插值各基本计算步骤都得到了极大的加速.实验结果表明:基于CUDA平台的GRBF插值执行效率与传统CPU运算相比明显提高,对其在图像插值中的应用具有相当的参考价值.
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基于图形处理单元加速的磁共振重建算法研究进展
在磁共振成像(MRI)技术领域中,减少图像采集时间,提高重建速度一直以来都是重点研究方向,但一些重建算法在运算过程中耗费了大量时间,故针对磁共振重建中的全面自动校准部分并行采集(GRAPPA)算法、网格(Gridding)重建算法以及快速傅里叶变换(FFT)的数个关键算法,利用图形处理单元(GPU)技术所具备的大规模并行计算能力,对这些算法进行加速优化.其测试结果表明,GPU技术加速优化效果显著,且计算结果准确.为此,结合软件和硬件技术,从MRI算法结构的特点出发,分析其重建算法,并验证了算法通过GPU提高图像重建速度,GPU技术在未来磁共振图像重建领域将得到更广泛的应用.
