采用GPU加速的压缩感知图像恢复算法
本文关键词:采用GPU加速的压缩感知图像恢复算法
更多相关文章: 压缩感知 CUDA GPU 正交匹配追踪OMP算法 两步阈值迭代TwIST算法 线性Bregman算法
【摘要】:压缩感知(Compressed Sensing,CS)的信号重构部分需要进行大数据量的计算,然而传统的CPU对大量的矢量计算并没有优势.为了解决这一问题,我们以CUDA作为并行计算架构,通过GPU-CPU并行编程技术,实现了三种快速高效的压缩感知图像恢复算法,包括正交匹配追踪OMP算法、两步阈值迭代TwIST算法和线性Bregman算法.
【作者单位】: 昆明物理研究所微光夜视技术重点实验室;北京理工大学光电学院;
【基金】:国家自然科学基金(61307200) 国防科技重点实验室基金(9140C380503140C38177)
【分类号】:TP391.41
【正文快照】: 1引言随着CPU主频增长接近极限,人们的注意力从提高单个CPU的处理速度转移到多个处理芯片的并行处理.如何充分利用并行系统,在并行系统上进行编程成为学术界的一个研究重点.并行系统可以分为两类:一类是同构并行;另一种类是异构并行.前者主要解决并发处理,如网站对网页的并发
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