| ISL-IH032【GPGPU/CUDA實作Retinex影像還原平行處理】 |
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| ISL-IH032-C1【GPGPU/CUDA實作Retinex影像還原平行處理】 |
本報告提出了基於GPGPU/CUDA架構之資料平行GPURetinex演算法，此GPURetinex演算法使用大規模平行架構與階層式記憶體來改進效能。Retinex演算法是一種影像還原的方法，能夠讓受光源影響之影像做處理而達成色彩還原之效果，其最早是在 1986 年由 E. H. Land 所提出，而且有 3 個重要的延伸變化，分別為Single Scale Retinex(SSR)、Multi-Scale Retinex(MSR)與 Multi-Scale Retinex with Color Restoration (MSRCR)演算法。這 3 個版本採用由 E. H. Land 所提出的center/surround理論，並且使用大 kernel Size 之高斯模糊 convolution 來計算center/surround 資訊，其高斯模糊之運算量非常大，尤其是使用多尺度高斯模糊之MSR或是 MSRCR 演算法；而 Retinex 演算法中之核心公式、最大最小值與正規化計算，皆是可平行運算之 2D 資料平行處理。這些部份都是非常適合利用 GPGPU/CUDA 來平行處理。本報告使用之作業系統為 Windows XP Professional SP3，CPU 為 Inter(R) Core(TM) 2 Duo CPU E8400 @ 3.0GHZ，編譯器為 Visual Studio 2008，平行運算卡為 Tesla C1060，CUDA 版本為 3.0 版。本報告之 SSR、MSR 與 MSRCR 演算法，在影像大小為 2048 x 2048 時，其 CUDA 版本比單CPU 版本分別快約 17、22 與 23 倍。 |
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