首先是CUDA的核函数代码: #define WIN_SIZE 3#define WIN_SIZE_2 (WIN_SIZE>>1)#define D_SIZE (WIN_SIZE*WIN_SIZE)#define LEVEL 256//0~255//定义纹理内存,用于快速访问源图像texture<uchar,cudaTextureType2D,cudaReadModeElementType>tex_src;//源图像使用纹理内存绑定访问__global__voidmediablur_ker(u...
在C++和CUDA的实现中，我们利用CUDA的并行计算能力，加速了中值滤波的计算，特别是在处理较大窗口时，性能提升明显。实际应用中，比如对于3*3到9*9的窗口，优化后的中值滤波函数比OpenCV的实现快很多，确保了实时处理能力。最后，通过滤波结果对比和耗时测试，中值滤波的去噪效果和性能优化都得到了直观验证。
首先是CUDA的核函数代码: #defineWIN_SIZE 3#defineWIN_SIZE_2 (WIN_SIZE>>1)#defineD_SIZE (WIN_SIZE*WIN_SIZE)#defineLEVEL 256//0~255//定义纹理内存,用于快速访问源图像texture<uchar, cudaTextureType2D, cudaReadModeElementType> tex_src;//源图像使用纹理内存绑定访问__global__voidmediablur_ker(ucha...