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《基于GPU并行计算的图像二值化技术和研究【毕业论文】》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、毕业论文本科毕业论文（20届）基于GPU并行计算的图像二值化技术和研究专业：计算机科学与技术摘要二值化是将一个图像转变成为二值图像24毕业论文，即只有0和255两种亮度值。二值化的关键是阈值的选取，通常大于阈值的就是255，反之则设定为0。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。图像二值化是图像模式识别的前提，直接决定识别的图像识别的结果。由于图像二值化需要有效的确定每个像素的二值化值，因此计算量大，难以达到实时要求，需要对二值化进行有效的改进。
2、CUDA是NVIDIA的GPGPU模型，它可以直接以大多数人熟悉的C语言，写出在显示芯片上执行的程序。由于目前的显示芯片具有高度的可程序化能力，具有相当高的内存带宽，以及大量的执行单元，并且与高阶CPU相比，显卡的价格较为低廉。CUDA编程架构比传统的编程简单，适合解决可大量并行化的问题，而对不能并行处理的问题则交由CPU来完成，实现了CPU与GPU的联动，提高了计算效率，降低了计算时间开销。实验表明，和传统的基于CPU的二值化相比，使用CUDA的图像二值化技术大约能降低90%的计算时间。【关键词】二值化，CUDA，GPU，图像处理，加速24毕业
3、论文TheStudyBasedonGPUParallelComputingandTechnologyofImageBinarizationAbstractBinaryzationisawaytomakeanimageintoabinaryimage,thatonly0and255twobrightnessvalues.Thekeyofbinaryzationisthresholdselection,Usuallyturnthegreaterthanthethresholdinto255,converselysetto0.Indigitalimag
4、eprocessing,binaryimageisoccupiedaveryimportantposition,Thebinaryzationofimageisbenefitforitsfurtherprocessing.Maketheimagebecomesimple,Anddecreasethedataquantity,Canhighlightinterestingoutlineofthegoals.Imagebinaryzationisthepremiseofimagepatternrecognition,Imagerecognitiond
5、irectlydeterminetheresultofidentification.Duetotheneedforeffectivebinaryimageofeachpixeltodeterminethebinaryvalues,SotheamountofcalculationisverylargeandHardtoachievereal-timerequirements,binaryneededtoeffectivelyimprove.CUDAisThemodelofNVIDIA'sGPGPU,itcandirectlytousemostCwh
6、ichpeoplearefamiliarwith,towriteexecutionproceduresindisplaychip.Asaresultofcurrentdisplaychiphastheabilityofhighlyprogrammable,withThehighmemorybandwidth,andalargeamountofexecutionunit,comparedwithhighorderCPU,thepriceofVideocardisrelativelycheaper.TheframeworkofCUDAprogramm
7、ingismoresimplethantraditionalprogramming,suitforsolvingtheproblemcanbelargeparallelized,AndfortheproblemisnotparallelprocessingcanbecompletedbytheCPU,CarryoutthelinkagebetweenCPUandGPU,improvestheefficiencyofComputation,Reducestheconsumingofcomputationaltime.Experimentsshow,
8、comparedwiththetraditionalbinaryzationbasedonCPU,UsetheimageCUDAbina
