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针对图像增强通常需要较大的计算量、用传统方法难于进行实时处理的问题,提出了一种基于图形处理器加速的Wallis变换影像增强方法.借助于图形处理器较强的运算能力,利用CUDA并行计算架构在PC机上实现了快速Wallis图像滤波算法,包括图形处理器(GPU)上任务分解、大规模计算核心的分解方法,结合使用共享存储器、全局存储器对算法进行加速,使用线程块内的共享存储器较好地解决了同一计算子空间的各线程同步问题.对比了CPU和GPU计算Wallis影像变换的时间,结果表明,随着图像分辨率的增大,Wallis并