一種圖像去噪方法及設(shè)備的制作方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種圖像去噪方法。上述方法包括以下步驟：圖形處理器獲取并保存待去噪圖像；所述圖形處理器采用n個(gè)并行線(xiàn)程分別執(zhí)行n個(gè)去噪流程，所述n個(gè)去噪流程是對(duì)所述待去噪圖像中n個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行去噪處理的流程，n為大于1的整數(shù)；使用所述n個(gè)并行線(xiàn)程的去噪結(jié)果分別替換所述待去噪圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值，得到恢復(fù)圖像。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種圖像去噪方法及設(shè)備

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像去噪方法及設(shè)備。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，眾多研究者對(duì)圖像去噪領(lǐng)域做了大量相關(guān)研究工 作，但這些研究往往基于CPU串行處理。由于CPU串行處理時(shí)，在同一時(shí)間點(diǎn)只能執(zhí)行一個(gè) 指令，由于每次僅有一個(gè)指令能夠被執(zhí)行，必須等到上個(gè)指令完成才能繼續(xù)執(zhí)行，這樣執(zhí)行 速度慢、效率低。
[0003] 為了解決串行CPU處理效率低的問(wèn)題，有研究者實(shí)現(xiàn)了基于CPU并行的算法，但是 由于CPU集成度低，使得算法的實(shí)際并行度并不高，效率同樣難以有大幅度提高。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明提供一種圖像去噪方法及設(shè)備，以解決上述問(wèn)題。
[0005] 本發(fā)明提供一種圖像去噪方法。上述方法包括以下步驟：圖形處理器獲取并保存 待去噪圖像；所述圖形處理器采用η個(gè)并行線(xiàn)程分別執(zhí)行η個(gè)去噪流程，所述η個(gè)去噪流程 是對(duì)所述待去噪圖像中η個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行的去噪流程，η為大于1的整數(shù)；使用所述η個(gè)并行 線(xiàn)程的去噪結(jié)果分別替換所述待去噪圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值，得到恢復(fù)圖像。
[0006] 本發(fā)明還提供一種圖像去噪設(shè)備，上述設(shè)備包括：圖形處理器，其中，所述圖形處 理器包括：獲取單元，用于獲取待去噪圖像，并將所述待去噪圖像發(fā)送到存儲(chǔ)單元；存儲(chǔ)單 元，連接至所述獲取單元，用于接收并存儲(chǔ)所述獲取單元發(fā)送的所述待去噪圖像；處理單 元，連接至所述存儲(chǔ)單元，用于采用η個(gè)并行線(xiàn)程分別執(zhí)行η個(gè)去噪流程對(duì)所述待去噪圖像 中η個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行去噪流程，其中，η為大于1的整數(shù)，所述處理單元還用于將所述η個(gè)并 行線(xiàn)程的去噪結(jié)果分別替換所述待去噪圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值，得到恢復(fù)圖像。
[0007] 相較于先前技術(shù)，根據(jù)本發(fā)明提供的圖像去噪方法及設(shè)備，利用特殊的分配規(guī)則 將圖形處理器中的多個(gè)并列線(xiàn)程分配給各像素點(diǎn)的去噪流程上，實(shí)現(xiàn)了線(xiàn)程的二維分配處 理，充分利用了圖形處理器中的成千上萬(wàn)個(gè)線(xiàn)程來(lái)并行執(zhí)行多個(gè)去噪流程，這樣，不僅能得 到畫(huà)面質(zhì)量良好的圖像，而且相比于CPU的執(zhí)行速率有很大提高，實(shí)時(shí)性高。另外，圖形處 理器GPU相對(duì)CPU集成度高，價(jià)格低，進(jìn)一步減小了設(shè)備的成本和體積。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0008] 此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，本發(fā) 明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：
[0009] 圖1所示為根據(jù)本發(fā)明的較佳實(shí)施例提供的圖像去噪方法的流程圖；
[0010] 圖2所示為根據(jù)本發(fā)明的較佳實(shí)施例提供的線(xiàn)程結(jié)構(gòu)示意圖；
[0011] 圖3所示為根據(jù)本發(fā)明的較佳實(shí)施例提供的圖像去噪設(shè)備的結(jié)構(gòu)圖。

【具體實(shí)施方式】
[0012] 下文中將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明。需要說(shuō)明的是，在不沖突的 情況下，本申請(qǐng)中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。
[0013] 如圖1所示為根據(jù)本發(fā)明的較佳實(shí)施例提供的圖像去噪方法的流程圖。如圖1所 示，本發(fā)明的較佳實(shí)施例提供的圖像去噪方法包括步驟101-103。
[0014] 步驟101 :圖形處理器獲取并保存待去噪圖像；
[0015] 步驟102 :所述圖形處理器采用η個(gè)并行線(xiàn)程分別執(zhí)行η個(gè)去噪流程，所述η個(gè)去 噪流程是對(duì)所述待去噪圖像中η個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行的去噪流程，η為大于1的整數(shù)；
[0016] 具體而言，所述圖形處理器采用η個(gè)并行線(xiàn)程分別執(zhí)行η個(gè)去噪流程，包括：根據(jù) 所述圖形處理器中每個(gè)線(xiàn)程塊所包含的線(xiàn)程數(shù)（指線(xiàn)程塊中實(shí)際被使用的線(xiàn)程數(shù)），將所 述η個(gè)像素點(diǎn)劃分為多個(gè)組，每一組對(duì)應(yīng)一個(gè)線(xiàn)程塊，一組中一個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的去噪流 程對(duì)應(yīng)相應(yīng)線(xiàn)程塊中的一個(gè)線(xiàn)程，使每一像素點(diǎn)的序號(hào)與相應(yīng)線(xiàn)程的序號(hào)進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)， 得到每一像素點(diǎn)的序號(hào)與相應(yīng)線(xiàn)程的序號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
[0017] 具體而言，根據(jù)下述公式確定所述對(duì)應(yīng)關(guān)系：

【權(quán)利要求】
1. 一種圖像去噪方法，其特征在于，包括以下步驟： 圖形處理器獲取并保存待去噪圖像； 所述圖形處理器采用η個(gè)并行線(xiàn)程分別執(zhí)行η個(gè)去噪流程，所述η個(gè)去噪流程是對(duì)所 述待去噪圖像中η個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行去噪處理的流程，η為大于1的整數(shù)； 使用所述η個(gè)并行線(xiàn)程的去噪結(jié)果分別替換所述待去噪圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值， 得到恢復(fù)圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖形處理器采用η個(gè)并行線(xiàn)程分別執(zhí) 行η個(gè)去噪流程，包括： 根據(jù)所述圖形處理器中每個(gè)線(xiàn)程塊所包含的線(xiàn)程數(shù)，將所述η個(gè)像素點(diǎn)劃分為多個(gè) 組，每一組對(duì)應(yīng)一個(gè)線(xiàn)程塊，一組中一個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的去噪流程對(duì)應(yīng)相應(yīng)線(xiàn)程塊中的一 個(gè)線(xiàn)程，使每一像素點(diǎn)的序號(hào)與相應(yīng)線(xiàn)程的序號(hào)進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)，得到每一像素點(diǎn)的序號(hào)與 相應(yīng)線(xiàn)程的序號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系； 使用所述η個(gè)并行線(xiàn)程的去噪結(jié)果分別替換所述待去噪圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值， 包括： 在處理結(jié)束時(shí)，根據(jù)所述序號(hào)對(duì)應(yīng)關(guān)系找到與處理結(jié)束的線(xiàn)程所對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，用所 述處理結(jié)束的線(xiàn)程的去噪結(jié)果替換對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)下述公式確定所述序號(hào)對(duì)應(yīng)關(guān)系： [x = block/Dx.x X bIockDim.x + ihread/Dx.x | 1 y = by x blockDim. y+ IhreadIDx. y j X是像素點(diǎn)在待去噪圖像的X維上的序號(hào)，y是像素點(diǎn)在待去噪圖像的y維上的序 號(hào)，blockIDx. X是X維上線(xiàn)程塊的序號(hào)，blockDim. X是X維上一個(gè)線(xiàn)程塊包含的線(xiàn)程數(shù)， threadIDx· X 是 blockIDx· X 內(nèi)的一個(gè)線(xiàn)程序號(hào)，by = blockIDx. y/ntile，blockIDx. y 是y維上線(xiàn)程塊的序號(hào)，ntile是系數(shù)，blockDim. y是y維上一個(gè)線(xiàn)程塊包含的線(xiàn)程數(shù)， threadIDx. y是blockIDx. y內(nèi)的一個(gè)線(xiàn)程序號(hào)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，還包括： 在所述η個(gè)并行線(xiàn)程執(zhí)行所述η個(gè)去噪流程結(jié)束時(shí)，記錄所述η個(gè)并行線(xiàn)程的執(zhí)行時(shí) 間，根據(jù)所述執(zhí)行時(shí)間調(diào)整每個(gè)線(xiàn)程塊所包含的線(xiàn)程數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在所述執(zhí)行時(shí)間大于所述圖形處理器的 最大處理時(shí)間值時(shí)，增加每個(gè)線(xiàn)程塊包含的線(xiàn)程數(shù)目。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述去噪流程是以下任意一 種去噪算法：中值濾波、維納濾波、小波濾波、高斯濾波、均值濾波。
7. -種圖像去噪設(shè)備，其特征在于，包括：圖形處理器，其中，所述圖形處理器包括：獲 取單元，用于獲取待去噪圖像，并將所述待去噪圖像發(fā)送到存儲(chǔ)單元； 存儲(chǔ)單元，連接至所述獲取單元，用于接收并存儲(chǔ)所述獲取單元發(fā)送的所述待去噪圖 像； 處理單元，連接至所述存儲(chǔ)單元，用于采用η個(gè)并行線(xiàn)程分別執(zhí)行η個(gè)去噪流程對(duì)所述 待去噪圖像中η個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行去噪流程，其中，η為大于1的整數(shù)，所述處理單元還用于將 所述η個(gè)并行線(xiàn)程的去噪結(jié)果分別替換所述待去噪圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值，得到恢復(fù) 圖像。
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK104240199SQ201410441602
【公開(kāi)日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年9月2日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月2日
【發(fā)明者】沈玉將, 陳飛龍 申請(qǐng)人:蘇州闊地網(wǎng)絡(luò)科技有限公司