【摘 要】
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傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法,其在图像处理中的图像增强、图像去噪、图像特征提取和图像压缩中起着重要的作用,它所具有的线性、对称性等性质使其在数字图
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傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法,其在图像处理中的图像增强、图像去噪、图像特征提取和图像压缩中起着重要的作用,它所具有的线性、对称性等性质使其在数字图像处理中占有一席之地。鉴于数字图像处理的特点之一就是处理的数据量大,运算处理相对比较费时,这对存储空间和处理速度提出了很高的要求,尤其对于实时性要求高的场合,实时图像处理系统的综合性能取决于算法复杂度、硬件和软件实现的技术水平。怎样不降低算法复杂度而高效率的实现是本文要研究的问题重点。近年来,GPU(Graphic Process Unit图形处理单元)得到了迅速的发展,主流GPU的单精度浮点处理能力和外部存储器带宽都远远高于同时期的CPU,GPU已经从以往的固定流水线操作模式发展成可编程流水线模式；利用GPU来进行大规模的并行计算将成为一种趋势,利用GPU的这些特性可以将其作为数字图像中大规模数据新的计算资源。本文创新点从数字图像中的大规模并行计算入手,设计二维傅立叶变换的并行算法,用CUDA的类C语言实现并运行。将图像数据划分为不同的块(Block),每个Block之间的二维傅里叶变换是相互独立的,当所有的数据处理完毕后,将图像数据从GPU复制到内存中。本文的主要工作包括：首先,设计DFT并行算法；其次,搭建好CUDA的运行环境,在选取实验数据时,参考实际中的应用将数字图像取为方阵,从128*128方阵到4096*4096方阵进行实验；最后将实验所得数据与CPU上运行数据进行比较,证明CUDA在大规模并行计算上的优势,并且提出一种可将二维离散傅立叶高效率实现的方法。
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