本文關(guān)鍵詞：采用GPU加速的壓縮感知圖像恢復(fù)算法

  更多相關(guān)文章： 壓縮感知 CUDA GPU 正交匹配追蹤OMP算法 兩步閾值迭代TwIST算法 線性Bregman算法

【摘要】：壓縮感知(Compressed Sensing,CS)的信號(hào)重構(gòu)部分需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的計(jì)算,然而傳統(tǒng)的CPU對(duì)大量的矢量計(jì)算并沒(méi)有優(yōu)勢(shì).為了解決這一問(wèn)題,我們以CUDA作為并行計(jì)算架構(gòu),通過(guò)GPU-CPU并行編程技術(shù),實(shí)現(xiàn)了三種快速高效的壓縮感知圖像恢復(fù)算法,包括正交匹配追蹤OMP算法、兩步閾值迭代TwIST算法和線性Bregman算法.
【作者單位】： 昆明物理研究所微光夜視技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北京理工大學(xué)光電學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61307200) 國(guó)防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(9140C380503140C38177)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著CPU主頻增長(zhǎng)接近極限,人們的注意力從提高單個(gè)CPU的處理速度轉(zhuǎn)移到多個(gè)處理芯片的并行處理.如何充分利用并行系統(tǒng),在并行系統(tǒng)上進(jìn)行編程成為學(xué)術(shù)界的一個(gè)研究重點(diǎn).并行系統(tǒng)可以分為兩類:一類是同構(gòu)并行;另一種類是異構(gòu)并行.前者主要解決并發(fā)處理,如網(wǎng)站對(duì)網(wǎng)頁(yè)的并發(fā)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李文,張大鵬,劉志勇,喬香珍;跳躍與環(huán)顧最優(yōu)匹配的快速圖像恢復(fù)算法[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2002年04期

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

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3 柳建軍;肖庭延;王U，

本文編號(hào)：1211438