[发明专利]一种基于GPU的边缘检测图像二值化方法

权利要求书

1.一种基于GPU的边缘检测图像二值化方法，其特征在于包括以下步骤：

1)通过GPU服务器把采集到的灰度图输入到GPU中；

2)GPU的每个核负责处理原始图片中的每行数据，进行像素灰度值的跳变检测，按照设定的阈值T，求得每行数据的突变点，然后进行黑白处理；

3)按照步骤2)同样的方法，GPU的每个核处理原始图片的每列数；同样进行像素灰度值的跳变检测，按照设定的阈值T，求得每列数据的突变点，然后进行黑白处理；

4)把GPU处理后的行、列数据进行汇总处理，得到的数据便是最终的二值化图；

所述的步骤2)和步骤3)中，设定的阈值均为像素灰度值跳变阈值；

所述的步骤2)中，GPU检测原始数据的行数据M，给每个GPU的核分配数据，每个核对应一行数据；如果|M_i+1-M_i|T,则纳入统计列表L(M_pi,...,M_Pi+n)中,直至跳变方向发生反转，并找出最大值M_max＝max(M_pi,...,M_pi+n)；当负责该原始图片的所有核处理完成后，即可得到矩阵TR_m；

所述的最大值M_max的X坐标为跳变点，根据跳变方向，判断之前起始位置填充黑色或是白色；

所述的步骤3)中按照步骤2)同样的方法，找出最大值N_max＝max(N_pi,...,N_pi+n)；当负责该图的所有核处理完成后，即可得到矩阵TR_n；

所述的最大值N_max的Y坐标为跳变点，根据跳变方向，判断之前起始位置填充黑色或是白色。