多图像同态滤波CPU与GPU并行算法研究与实现的任务书任务书一、任务背景多图像同态滤波是数字图像处理中常见的技术之一，它通过对图像的亮度和色度进行分离，来解决传统滤波在处理不同亮度和颜色的图片时出现的问题，达到改善图像质量的效果。随着科技的不断发展，大规模的数据处理成为了越来越常见的需求，因此，对于多图像同态滤波的算法进行优化和并行化成为了一项重要的研究方向。目前，基于CPU的多图像同态滤波算法已经被广泛使用，并取得了一定的成果。然而，随着大规模的数据处理需求，CPU的计算速度已经不能满足现有的需求，因此，如何实现多图像同态滤波的GPU并行算法，成为了关注的热点问题。二、任务描述1.确定研究内容和目标：本项目的研究重点是在多图像同态滤波这一技术领域中，基于GPU并行计算实现高效、快速的算法，并进一步改善图像处理效果。在此基础上，本项目的目标是实现一个高效、易于使用的多图像同态滤波GPU并行算法，具有较高的处理性能和良好的图像处理效果。2.收集和整理相关技术和文献：在确定研究内容和目标之后，本项目将进行多方面的文献调研和技术收集，掌握当前该领域的最新研究进展和相关技术，为项目后续的研究和实现提供有力支持。3.设计多图像同态滤波GPU并行算法：基于GPU的并行计算具有较高的计算性能和效率，可以加速图像处理的过程。因此，本项目将基于CUDA框架，设计并实现一个多图像同态滤波GPU并行计算算法，从而提高图像处理效率。4.实现并优化多图像同态滤波GPU并行算法：对于设计出的并行计算算法，本项目将进行系统的程序实现和性能优化，全面调优GPU并行计算算法，提高图像处理的效率和质量。同时，本项目还将通过增加数据缓存和统一内存访问等策略，降低GPU内存访问的延迟，进一步提高算法效率。5.实验验证及其分析：为了验证多图像同态滤波GPU并行算法的效率和效果，本项目将通过对比CPU和GPU计算的运行时间和图像处理效果，来评估多图像同态滤波GPU并行算法的性能，并从运行效率、预测速度、处理效果等多个方面进行系统的分析和比较。三、预期成果通过本项目，预期达到以下几个方面的成果：1.设计并实现出一种高效、可靠的多图像同态滤波GPU并行算法；2.对比CPU和GPU计算的运行时间和图像处理效果，系统地分析算法的性能和效果；3.提供一份包含算法实现和分析结果的报告，并撰写一篇相关的学术论文，发表在知名学术期刊或会议上。四、研究计划本项目的整个实施过程共分为以下四个阶段：1.文献调研和技术收集（2周）2.设计多图像同态滤波GPU并行算法（2周）3.实现并优化多图像同态滤波GPU并行算法（4周）4.实验测试及分析（2周）五、参考文献1.敬乃志，高宇，崔云，杨涛.基于GPU的多图像同态滤波算法.电子科技大学学报,2020.2.Srivastava,Apurav,etal.MultipleImagesHomomorphicFilteringUsingGPUParallelComputing.ProcediaComputerScience,vol.70,2015,pp.221-228.3.Swami,Surabhi,etal.SpeedingupMultipleImagesHomomorphicFilteringusingGPUComputing.InProceedingsofthe2ndInternationalConferenceonIntelligentComputingandControlSystems,2018,pp.1040-1045.