[发明专利]一种图像梯度确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种图像梯度确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取已加载至图形处理器的全局内存中的数字图像中各像素点的像素值；根据图形处理器内的共享内存的存储容量从各像素值中确定目标像素值，将各目标像素值加载至所述共享内存；从共享内存内读取各目标像素值，并基于读取结果分别确定数字图像在各目标像素值所在的像素位置上的图像梯度。本发明实施例的技术方案，通过将数字图像中的目标像素值加载至具有二维的物理结构的共享内存的方式保证了目标像素值在二维空间上的局部性，这可以在后续的数据读取过程中避免出现缓存不命中的情况，由此在计算机实现过程中达到了提高图像梯度的确定速度的效果。

技术领域

本发明实施例涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种图像梯度确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

图像梯度是数字图像的梯度值，其在数字图像处理领域常用于边缘检测、图像分割、最优解求解等等。对于某一数字图像f(x,y)，其在坐标(x,y)处定义的二维列向量的表达方式为：

从计算机实现角度而言，图像梯度的确定过程通常是以差分形式实现的，其可以根据x方向或者y方向上相邻像素的像素值的差值得到，如图1所示。但是，该确定过程如果不考虑计算机的机理很难得到比较好的性能，这是因为其会导致CPU在缓存(cache)中经常无法得到其所需要的数据，而不得不从内存(memory)中读取数据，而缓存的带宽往往比内存快几个数量级，该缓存不命中(Cache Miss)的过程是导致计算机性能低下的主要原因之一。

具体的，如图2所示，基于计算机程序的局部性原理可知，计算机从内存中读取数据时不会仅仅读取某个位置上的数据，而是将相邻多个数据同时读取以填满缓存行(cacheline)。在此基础上，由于C语言的图像矩阵往往是行主序，这使得在x方向上进行图像梯度运算时所需要的数据可以直接映射到缓存行中，即在x方向上进行图像梯度运算时有很小的概率出现缓存不命中的情况；但是，在y方向上进行图像梯度运算是需要跨行进行的，由于缓存行的存储容量有限，这使得在y方向上进行图像梯度运算时所需要的数据必然超出了缓存行可以存储的范围，即在y方向上有很大的概率出现缓存不命中的情况，因此在计算机实现过程中图像梯度的确定速度较慢。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像梯度确定方法、装置、设备及存储介质，以实现在计算机实现过程中快速确定图像梯度的效果。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像梯度确定方法，可以包括：

获取已加载至图形处理器的全局内存中的数字图像中各像素点的像素值；

根据图形处理器内的共享内存的存储容量，从各像素值中确定目标像素值，将各目标像素值加载至所述共享内存；

从共享内存内读取各目标像素值，基于读取结果分别确定数字图像在各目标像素值所在的像素位置上的图像梯度。

可选的，将各目标像素值加载至共享内存，可以包括：

针对运行于图形处理器内各线程中的每个线程，基于线程将各目标像素值中与线程关联的各第一像素值加载至共享内存中；

相应的，从共享内存内读取各目标像素值，并基于读取结果分别确定数字图像在各目标像素值所在的像素位置上的图像梯度，可以包括：

针对每个线程，当监测到线程接收到预设同步指令后，基于线程从共享内存内读取与线程关联的各第二像素值，并从读取结果中分别确定数字图像在各第二像素值所在的像素位置上的图像梯度。

在此基础上，可选的，共享内存是以桶的数据结构对各第一像素值进行存储的，每个桶包括多个存储单元，且第一像素值是存储于相应的存储单元中的；在基于线程从共享内存内读取与线程关联的各第二像素值之后，上述图像梯度确定方法，还可以包括：