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基于cuda加速的三维医学图像配准

小型微型计算机系统 2013年第11期34卷 2621-2625页

作者：王蓓蕾朱志良孟琭东北大学软件学院沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

三维医学图像配准技术是医学图像处理,特别是外科手术导航的关键技术,但现有的三维医学图像配准算法大多存在计算量大、耗时过长的问题,不能满足临床应用中实时处理的要求.针对这一问题,提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified D... 详细信息

三维医学图像配准技术是医学图像处理,特别是外科手术导航的关键技术,但现有的三维医学图像配准算法大多存在计算量大、耗时过长的问题,不能满足临床应用中实时处理的要求.针对这一问题,提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,cuda)的高性能计算方法,充分利用cuda架构下GPU(Graphic Processing Unit)并行计算的优势,并结合图像多尺度、最大互信息等方法,实现了三维医学图像的快速配准.实验结果表明,该方法在保证配准精度的前提下,大幅度地提高了三维医学图像配准算法的运算速度,可以满足临床上对配准算法的实时性要求.

关键词：三维图像配准 cuda加速互信息多尺度

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基于cuda加速的多模态膝关节图像配准

制造业自动化 2022年第3期44卷 11-14,26页

作者：蒲云洁王学渊西南科技大学信息工程学院绵阳621000

不同模态的医学图像包含了不同的信息,这些信息对医生和患者来说通常是互补的。针对单一模态医学图像信息缺失的问题,提出了一种基于cuda加速的多模态医学图像快速配准算法。算法首先通过数字影像重建(Digitally Reconstructed Radiogra... 详细信息

不同模态的医学图像包含了不同的信息,这些信息对医生和患者来说通常是互补的。针对单一模态医学图像信息缺失的问题,提出了一种基于cuda加速的多模态医学图像快速配准算法。算法首先通过数字影像重建(Digitally Reconstructed Radiograph,DRR)技术将采集到的患者膝关节CT三维体数据转化成二维平面图像数据,将该图像数据作为配准浮动图像,同一患者采集的X光图像作为配准参考图像;然后通过进行刚体变换粗配准,再采用梯度方向测度计算相似性测度;最终利用CMA-ES优化算法对参数进行优化,直到完成配准整个过程。实验结果表明,算法配准成功率高,精度好,具有较强的鲁棒性,在患者膝关节X光有噪声或者病态的情况下仍然具有较高的配准成功率。

关键词：多模态配准数字影像重建梯度方向 cuda加速参数优化

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模糊视频中车辆多目标跟踪及cuda加速

模糊视频中车辆多目标跟踪及CUDA加速

作者：吴磊大连海事大学

学位级别：硕士

在计算机视觉领域,目标跟踪扮演者很重要的角色。优秀的跟踪算法可用于在监控视频中对人流车辆的数量统计,甚至可用于导弹跟踪,拦截不法入侵。为了提升在恶劣环境中对车辆目标进行跟踪的性能,本文通过对雨雪、雾霾等物理模型以及在这些... 详细信息

在计算机视觉领域,目标跟踪扮演者很重要的角色。优秀的跟踪算法可用于在监控视频中对人流车辆的数量统计,甚至可用于导弹跟踪,拦截不法入侵。为了提升在恶劣环境中对车辆目标进行跟踪的性能,本文通过对雨雪、雾霾等物理模型以及在这些场景下所拍摄图像的特点深入研究,在Stuck跟踪算法的基础之上,提出了一种恶劣场景下的快速自适应跟踪算法,并将此算法应用到多目标的跟踪过程。本文的主要工作如下:在雨雪、雾霾天气下所拍摄的图像会出现降质,对比度低,模糊等现象,本文通过实验分别对比使用多尺度Retinex、暗通道先验去雾算法以及优化的对比度增强算法进行图像增强后的效果,并分别统计不同场景及分辨率下的算法耗时。为了解决跟踪过程中车辆目标的尺度变化并结合原始Struck算法中生成候选样本的方式,本文提出了基于多尺度因子数组的自适应跟踪算法。通过调节数组中尺度因子的数量和变化的范围,可以生成不同数量和尺度的候选样本,使跟踪窗能够自适应车辆大小,提高跟踪的精度。虽然改进后的自适应跟踪算法能够提高跟踪的精度,但是对数量庞大的候选样本进行特征计算、分类器评估与更新等操作又降低了算法的实时性,为了将此算法应用到多目标跟踪的场景中,因此本文基于cuda架构对算法进行并行优化,将耗时的过程放置在GPU上运行。通过对原始算法的各个模块的并行优化与改进,算法的运行速度较之前提升了三倍。针对原始算法仅适用于单目标以及对遮挡处理的鲁棒性较低的问题,本文通过初始化多个跟踪器并加入多线程实现了多个目标的跟踪,使得Struck算法能够得以更广泛的应用。使用改进后的算法在公共车辆图像数据集上进行测试,跟踪的结果表明,改进后的算法能够解决跟踪过程中车辆目标的尺度变化以及短暂的目标遮挡问题。相对于原始目标跟踪框架,改进后的Struck算法在跟踪精度和速度上都有了很大提高。

关键词：图像增强自适应 cuda加速多目标跟踪

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基于cuda加速的车道线检测算法研究

基于CUDA加速的车道线检测算法研究

作者：李旭大连理工大学

学位级别：硕士

近年来,信息技术、人工智能等领域迅速发展,带动传统汽车制造业纷纷转型,智能化已成为汽车行业发展的必然趋势。汽车智能化的关键在于感知、决策和控制,而汽车环境感知技术是实现车辆路径规划和决策的基础,其中车道线检测技术作为车辆... 详细信息

近年来,信息技术、人工智能等领域迅速发展,带动传统汽车制造业纷纷转型,智能化已成为汽车行业发展的必然趋势。汽车智能化的关键在于感知、决策和控制,而汽车环境感知技术是实现车辆路径规划和决策的基础,其中车道线检测技术作为车辆环境感知的重要内容,已成为许多高级辅助驾驶系统的基础。因此,本文对基于cuda加速的车道线检测算法开展研究。首先,本文面向复杂的城市道路环境,开发了具有良好环境适应性的车道线检测算法,其过程由图像预处理、Canny边缘检测、Hough变换直线检测、车道候选线的筛选以及弯道拟合五个步骤构成。其次,为提高车道线检测的实时性,结合GPU在图像处理领域的最新发展,阐述基于GPU的cuda编程模型和存储模型,分析cuda并行优化策略,作为后续并行优化车道线检测算法的基础。然后,基于cuda进行车道线检测算法优化,利用OpenCVuda模块库进行图像预处理,针对经典Hough变换直线检测方法,提出一种改进的并行Hough变换直线检测方法,使用多线程独立进行空间坐标转换计算代替串行循环计算,对于车道线的筛选同样基于cuda并行性,使每个线程各自对应一组参数进行约束条件判断。最后,采集城市道路场景作为实验数据集,基于服务器以及嵌入式开发板TX2作为实验平台,进行复杂交通场景下车道线检测实验。对比cuda加速优化前后车道线检测效果,并进行耗时统计与分析,验证改进的并行车道线检测算法的有效性和实时性。

关键词：车道线检测 cuda加速 Hough变换多线程

基于cuda异构并行加速的PD雷达信号处理算法研究

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基于CUDA异构并行加速的PD雷达信号处理算法研究

作者：贾宗衡西安电子科技大学

学位级别：硕士

信息化战场的电磁环境日益复杂,雷达回波数据量不断增加,导致雷达信号处理的复杂性和实时性之间的矛盾愈发突出。软件化雷达具有开发周期短、研发成本低、可移植性强等优点,以建模和仿真的形式构建雷达信号处理并行化算法实现整体加速... 详细信息

信息化战场的电磁环境日益复杂,雷达回波数据量不断增加,导致雷达信号处理的复杂性和实时性之间的矛盾愈发突出。软件化雷达具有开发周期短、研发成本低、可移植性强等优点,以建模和仿真的形式构建雷达信号处理并行化算法实现整体加速是该领域的研究热点之一。近年来,基于并行架构设计的GPU设备在大规模资源实时计算方面表现尤其出色。cuda作为一个通用的并行计算平台,支持CPU和GPU之间的异构协作,能够充分结合CPU擅长的逻辑控制和GPU擅长的并行计算。本文基于脉冲多普勒雷达和cuda并行计算平台,重点研究了CPU+GPU的异构并行雷达信号处理算法。结合实际仿真场景,对雷达信号处理关键环节的串行算法和并行算法进行了结果验证和加速比分析。首先,介绍了脉冲多普勒雷达信号处理关键技术。主要对线性调频信号、脉冲压缩、MTI处理、MTD处理、CFAR检测等关键算法进行了研究及仿真。其次,介绍了CPU+GPU的异构并行架构。从硬件角度重点介绍了cuda的线程层次和内存模型;从软件角度重点介绍了cuda的核函数、软件体系以及编程模型。这些内容为并行化算法的方案设计提供了理论依据。再次,研究了雷达信号处理关键算法在CPU和GPU异构协作下的可并行性,并设计了关键运算单元、频域脉冲压缩、MTI处理、MTD处理、二维CFAR检测等算法的cuda并行加速方案。同时从代码指令优化、合理分配线程、对齐与合并全局内存访问、避免共享内存Bank冲突等角度,给出了cuda并行编程关键算法的综合优化策略。最后,配置了实验测试所需的GPU、CPU硬件设施以及软件开发环境,设计并完成了雷达信号处理相关算法的并行化仿真实验。通过分析CPU+GPU异构并行算法的仿真结果,验证了cuda平台上雷达信号处理并行化算法的正确性。另外,通过对比串行和异构并行算法的核函数运行时间,测试了各个关键算法和雷达信号处理整体算法的并行加速效果。本文对常规雷达信号处理任务进行仿真设计时,优先选用了可跨平台开发的工具,提高了算法的可复用性和可扩展性。最后的结果表明,并行化算法的运行速度得到了显著提高,具有一定的工程参考意义。

关键词：脉冲多普勒雷达信号处理 cuda加速异构并行化算法仿真

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基于cuda的多能CT前向投影仿真平台

基于CUDA的多能CT前向投影仿真平台

作者：黎金旺西安电子科技大学

学位级别：硕士

X射线计算机断层成像技术（Computed Tomography,CT）是一种非常重要的医学成像方式和工业无损检测技术。传统的CT重建算法中均假设X射线为能量单一的谱线,而实际中射线源发出的X射线是连续混合能谱的射线。近年来随着能量敏感的X射线... 详细信息

X射线计算机断层成像技术（Computed Tomography,CT）是一种非常重要的医学成像方式和工业无损检测技术。传统的CT重建算法中均假设X射线为能量单一的谱线,而实际中射线源发出的X射线是连续混合能谱的射线。近年来随着能量敏感的X射线探测器的出现,双能、多能CT成像逐渐成为CT领域的一个研究热点。目前能量敏感的X射线探测器价格比较昂贵,同时缺乏专门用于多能CT投影仿真的软件平台,这在很大程度上限制了多能CT数据的获取和多能CT相关领域的研究工作。针对这一问题,本文将致力于开发一套基于cuda加速的多能CT前向投影仿真平台,实现多能谱CT投影数据快速有效获取。本文在原有投影理论、多能CT理论等基础上主要做了以下工作。第一,研究经典的投影算法并利用cuda对其进行加速。经典的投影算法主要包括Joseph射线驱动算法和距离驱动算法等,由于采用常规计算方法速度较慢,尤其是数据量较大时,因此本文采用cuda技术对以上算法进行了加速,为开发多能CT前向投影仿真平台提供了基础。第二,设计实现了多能CT仿真平台。根据多能CT原理,利用cuda加速的前向投影算法,采用不同方式实现了多能谱的CT投影仿真。建立了前向投影函数库,并对这些实现方式的性能进行了对比。第三,针对多能CT投影数据量过大的问题,提出并实现了一种分块投影的解决策略。该策略首先分别计算不同块的投影,之后将不同的投影重新排列,形成整体的投影,最终实现了在合理分块基础上的大投影数据的仿真。第四,为了方便他人使用和操作,本文在多能CT前向投影函数库的基础上开发了一套界面友好的多能CT前向投影仿真平台。实现了原图载入、参数设置、投影图的保存和显示等功能。最后,本文对该仿真平台的性能做了详细测试。对比了cuda加速性能,不同方法的投影性能,以及前向投影重建结果和多能CT仿真结果等。实验结果表明该系统能够方便快捷的实现高速、大数据量的多能CT前向投影仿真。

关键词：前向投影多能CT cuda加速

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基于cuda的足迹表法可视化研究

基于CUDA的足迹表法可视化研究

作者：田亮南京理工大学

学位级别：硕士

科学计算可视化利用计算机图形图像方面的理论技术,将科学计算及工程测量的数据用图形的形式表现出来,主要包括面绘制算法和直接体绘制算法。体绘制算法能够产生三维数据体的整体图像,包括了所有细节信息,具有图像质量高、易于实现并行... 详细信息

科学计算可视化利用计算机图形图像方面的理论技术,将科学计算及工程测量的数据用图形的形式表现出来,主要包括面绘制算法和直接体绘制算法。体绘制算法能够产生三维数据体的整体图像,包括了所有细节信息,具有图像质量高、易于实现并行处理等优点,但它的问题是计算量大、绘制时间长。随着技术的发展,三维数据的规模急剧扩大,如何在降低绘制时间的同时又保持较高的图像质量已成为可视化领域研究的难点和热点。在这方面的研究中,采用并行技术结合硬件加速成为一种高效可行的方法。随着cuda并行平台的推出,体绘制算法的加速获得了新的途径。本文首先实现了基于Sheet-Buffer的足迹表法,通过实验分析了影响其图像质量的因素。在分析了足迹表法存在的缺陷后,研究并实现了基于View-Buffer的足迹表法。改进后的算法消除了原算法存在的Poping走样现象,改善了图像质量。在对足迹表法的并行性进行分析后,修改了基于CPU的算法流程,使用GPU结合基于cuda的并行平台技术,设计、实现了足迹表法的并行算法。实验结果表明该并行算法的绘制速度有了明显的提高,并且保持了原有的图像质量。

关键词：科学计算可视化足迹表法并行计算 GPU cuda加速

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基于GPU加速的地震图像重建技术

半导体光电 2013年第5期34卷 852-857页

作者：许盼兮张东孙尽尧武汉大学物理科学与技术学院武汉430072

针对目前地层层析成像算法中正演算法存在计算量大、计算速度慢的问题,以图像处理器(GPU)为核心,研究并实现了一种基于GPU平台的时域有限差分(FDTD)正演算法。cuda是一种由NVIDIA推出的GPU通用并行计算架构,也是目前较为成熟的GPU并行... 详细信息

针对目前地层层析成像算法中正演算法存在计算量大、计算速度慢的问题,以图像处理器(GPU)为核心,研究并实现了一种基于GPU平台的时域有限差分(FDTD)正演算法。cuda是一种由NVIDIA推出的GPU通用并行计算架构,也是目前较为成熟的GPU并行运算架构。而FDTD正演算法本身在算法特性上满足并行的要求,二者的结合将极大地加速程序的计算速度。在基于标准Marmousi速度模型的正演模拟中,程序速度提升30倍,而GPU正演图像与CPU正演结果误差小于千分之一。算例表明cuda可以大大加速目前的FDTD正演算法,并且随着GPU硬件自身的发展和计算架构的不断改进,加速效果还将进一步提升,这将有利于后续波形反演工作的进展。

关键词： cuda加速波形正演声波方程 Marmousi模型

特征融合的双目半全局匹配算法及其并行加速实现

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中国图象图形学报 2018年第6期23卷 874-886页

作者：吕倪祺宋广华杨波威浙江大学航空航天学院空天信息技术研究所杭州310027

目的在微小飞行器系统中,如何实时获取场景信息是实现自主避障及导航的关键问题。本文提出了一种融合中心平均Census特征与绝对误差(AD)特征、基于纹理优化的半全局立体匹配算法(ADCC-TSGM),并利用统一计算设备架构(cuda)进行并行加速... 详细信息

目的在微小飞行器系统中,如何实时获取场景信息是实现自主避障及导航的关键问题。本文提出了一种融合中心平均Census特征与绝对误差(AD)特征、基于纹理优化的半全局立体匹配算法(ADCC-TSGM),并利用统一计算设备架构(cuda)进行并行加速。方法使用沿极线方向的一维差分计算纹理信息,使用中心平均Census特征及AD特征进行代价计算,通过纹理优化的SGM算法聚合代价并获得初始视差图;然后,通过左右一致性检验检查剔除粗略视差图中的不稳定点和遮挡点,使用线性插值和中值滤波对视差图中的空洞进行填充;最后,利用GPU特性,对立体匹配中的代价计算、半全局匹配(SGM)计算、视差计算等步骤使用共享内存、单指令多数据流(SIMD)及混合流水线进行优化以提高运行速度。结果在Quarter Video Graphics Array(QVGA)分辨率的middlebury双目图像测试集中,本文提出的ADCC-TSGM算法总坏点率较Semi-Global Block Matching(SGBM)算法降低36.1%,较SGM算法降低28.3%;平均错误率较SGBM算法降低44.5%,较SGM算法降低49.9%。GPU加速实验基于NVIDIA Jetson TK1嵌入式计算平台,在双目匹配性能不变的情况下,通过使用cuda并行加速,可获得117倍以上加速比,即使相较于已进行SIMD及多核并行优化的SGBM,运行时间也减少了85%。在QVGA分辨率下,GPU加速后的运行帧率可达31.8帧/s。结论本文算法及其cuda加速可为嵌入式平台提供一种实时获取高质量深度信息的有效途径,可作为微小飞行器、小型机器人等设备进行环境感知、视觉定位、地图构建的基础步骤。

关键词：双目视觉 census特征半全局匹配 cuda加速并行计算