GPU论文GPU 傅立叶变换算法 CUDA 并行计算

1、GPU论文：二维DFT并行算法在CUDA架构上的实现【中文摘要】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,

2、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.【英文摘要】Fourier transform is a kind of important algorithm in the

3、 field of digital signal processing, It play an important role in the several image processing such as image enhancement, Image denoising, image feature detection and image compression etc. Its features of linearity and symmetry properties earn it someplace in the field of digital image processing.

4、One of the qualities of digital image processing is its large amount of digital processing and more time cost while the processing is on, which asks a high.【关键词】GPU 傅立叶变换算法 CUDA 并行计算【英文关键词】GPU Fourier Transform Computing CUDA Parallel-Computing【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过

5、包发【目录】二维DFT并行算法在CUDA架构上的实现摘要4-5Abstract5-6目录7-8第1章 绪论8-111.1 选题背景8-91.2 研究目的和意义9-101.3 研究内容及论文组织10-11第2章 CUDA并行模型及编程环境11-252.1 CUDA简介11-192.2 并行计算编程模型19-222.3 并行计算算法设计22-242.4 本章小结24-25第3章 数字图像处理与傅立叶变换算法25-363.1 数字图像处理技术25-263.2 DFT的定义26-293.3 二维离散傅立叶变换29-343.4 二维傅立叶变换的应用背景34-353.5 本章小结35-36第4章 二维傅立叶变换并行设计及结果分析36-464.1 实验平台及环境搭建36-374.2 并行计算在CUDA异构模型上的实现37-414