[发明专利]一种基于GPU的低照度图像增强方法

摘要

本发明适用于互联网通信领域，公开了一种基于GPU的低照度图像增强方法，采用计算统一设备架构（CUDA）编程模型，包括：获取原始图像RGB通道数据及其尺寸信息，GPU初始化，依据原始图像尺寸确定执行Kernel函数的线程数目，然后启动Kernel函数，求取原始图像亮度分量，并对原始亮度分量进行图像增强处理，包括亮度分量的非线性调制和对比度增强，再启动Kernel函数，恢复图像颜色，将计算结果传回CPU端，保存为图片，最后释放GPU显存。本发明实现了图像亮度自适应调节，利用高维空间形象几何方法进行对比度增强，避免了光晕现象，尤其使用GPU并行加速，有效提高了处理速度。

主权项

一种基于GPU的低照度图像增强方法，所述方法采用计算统一设备架构CUDA编程模型，其特征在于，包括以下步骤：A：读入原始低照度图像，获取原始图像RGB通道数据及图像尺寸信息，所述图像尺寸信息包括宽度和高度；B：GPU初始化，包括设置纹理及CUDA数组类型，为数据开辟GPU显存，将所述原始图像RGB通道数据赋值予CUDA数组并绑定纹理内存A；C：依据所述图像尺寸信息确定执行Kernel函数的线程数目，包括设置block尺寸和设置grid尺寸，所述block，是指GPU线程块单元，所述grid，是指GPU线程网单元；D：启动所述Kernel函数，从所述纹理内存A中读取所述原始图像RGB通道数据，求取原始图像亮度分量，将计算结果存入所述CUDA数组并与纹理内存B绑定；E：启动所述Kernel函数，从所述纹理内存B中读取所述原始图像亮度分量，对其进行图像增强处理，将增强后的图像亮度数据存入所述CUDA数组并与纹理内存C绑定，所述图像增强处理包括亮度分量的非线性调制和对比度增强；F：启动所述Kernel函数，分别从所述纹理内存A、所述纹理内存B和所述纹理内存C中读取所述原始图像RGB通道数据、所述原始图像亮度分量及所述增强后的图像亮度分量，根据获得的数据恢复图像颜色，将计算结果传回CPU端，输出保存；G：释放GPU显存。