面向嵌入式环境的暗光图像GPU加速增强算法  

作　　者：李鹏亮 韩伟 李丽娜 刘作龙 潘妍 李晨卉 祁俊雄 LI Pengliang;HAN Wei;LI Lina;LIU Zuolong;PAN Yan;LI Chenhui;QI Junxiong

机构地区：[1]航空工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710068

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第4期101-105,共5页Information Technology and Informatization

摘　　要：针对已有算法很难满足嵌入式场景下暗光图像增强的高性能和高效性处理需求,面向嵌入式国产GPU加速平台提出一种用于暗光图像增强的高阶分式模型,证明了提出的高阶分式模型在特定情况下等价于Retinex理论模型。为了减少GPU加速过程中每个线程的计算开销,提出一种基于像素抽样的快速boxfilter算法,实现GPU的进一步加速,同时为了避免传统伽马变换存在过度曝光和亮度提升不够明显的问题,提出了一种自适应伽马变换的算法。通过实验结果的分析,证明提出的算法在嵌入式计算场景下的高效性和有效性,实现了1280×720像素分辨率图像约148帧/s的处理速度。

关 键 词：嵌入式计算 高阶分式模型 快速boxfilter 自适应伽马变换 国产GPU加速 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]