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《基于CUDA架構(gòu)的FDK算法的研究.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、2015年第6期工業(yè)儀表與自動化裝置·3·基于CUDA架構(gòu)的FDK算法的研究駱巖紅，王建華(西北民族大學(xué)電氣工程學(xué)院，蘭州730030)摘要：該文研究了一種利用GPU并行架構(gòu)的CUDA來完成FDK三維圖像重建算法的加速。分析了FDK三維圖像重建算法的可并行性特點，設(shè)計了適合CUDA的并行方法，分別在算法加權(quán)、濾波和反投影3個階段，實現(xiàn)FDK的加速。經(jīng)過實驗驗證，該文提出的方法與算法與CPU單獨實現(xiàn)圖像重建相比，不僅獲得了150倍以上的加速效果，并且兩種方式完成的重建圖像，質(zhì)量接近，平均誤差小于10一。由此可得出結(jié)論，利用GPU的三維錐束CT圖像
2、重建能夠得到較滿意的結(jié)果。關(guān)鍵詞：三維錐束CT；FDK算法；圖像處理器；CUDA中圖分類號：TP391文獻標(biāo)志碼：A文章編號：1000—0682(2015)06—0003—05ResearchofFDKalgorithmbasedonCUDAarchitectureLUOYanhong，WANGJianhua(SchoolofElectricalEngineering，NorthwestUniversityforNationalities，Lanzhou730030，China)Abstract：Thispaperstudiesakindofu
3、singCUDAGPUparallelarchitecturetocompletetheFDKthree—dimensionalimagereconstructionalgorithmacceleration．Inthispaper，itanalyzedtheFDKalgo—rithmparallelismcharacteristics，itdesignedforCUDAparallelmethodinweighted，filteringalgorithmandtheprojectionthreephases．ItrealizedtheFDKa
4、cceleration．ThroughexperimentcomparedwiththealgorithmimplementationalonebyCPUimagereconstruction，itnotonlywonmorethan150timesspeed-up．butalsogotbetterqualityoftheimage．Theaverageerrorislessthan10一．SoitconcludedthatuseofGPU3DconebeamCTimagereconstructioncanobtainsatisfiedresu
5、lts．Keywords：3DconebeamCT；FDKalgorithm；GPU；CUDA多種FDK重建加速方法，例如幾何參數(shù)法、對稱法、0引言采用DSP的加速方法以及采用FPGA的加速方法錐束CT技術(shù)的迅速發(fā)展與重建算法的發(fā)展是等J。隨著圖像處理器GPU硬件的加速發(fā)展，如分不開的，由于FDK算法實現(xiàn)方法簡單，所以得到何利用該硬件的可編程和并行性來實現(xiàn)FDK的復(fù)了廣泛的應(yīng)用。但是利用該算法完成圖像的重建是雜計算，已成為當(dāng)前熱點研究之一。十分耗時的，這樣就極大地限制了它的實際應(yīng)用及GPU是一種大規(guī)模并行計算的多核處理器體商業(yè)化生產(chǎn)。因此，如何
6、提高CT圖像重建速度是系結(jié)構(gòu)，它擁有高度的并行性、強大的計算能力及超一個亟待解決的問題，它也吸引了很多學(xué)者致力于大的存儲帶寬。很多學(xué)者利用它在圖像重建的加速這方面的研究。方面做了研究。例如Cabral等人利用GPU紋理映加速FDK圖像的重建，可以從兩個方面實現(xiàn)：射研究加速錐束CT圖像重建算法，F(xiàn)angXu和一方面可以從算法本身的改進著手，另一方面可以KlausMueller等人也使用紋理映射對該方法進行了從基于硬件實現(xiàn)加速。對此，國內(nèi)外學(xué)者已提出了研究，戴智晟等人提出了T—FDK重建算法的GPU快速實現(xiàn)方法，馬東平等人提出結(jié)合使用收稿日期：20
7、15—01—05GPU多重紋理加速三維錐束CT的FDK圖像基金項目：中央高校項目(319201300160)重建。作者簡介：駱巖紅(1973)，女，副教授，研究方向為cT圖像處理技術(shù)。E—mail：luoyhj@163．com2006年，NVIDIA公司推出了CUDA，即基于并·4·工業(yè)儀表與自動化裝置2015年第6期行編程模型和指令集的一種GPU的通用計算架構(gòu)。架構(gòu)的基礎(chǔ)上，專注算法的編程，從而提高了開發(fā)CUDA利用GPU的并行計算能夠比CPU更高效地效率。解決許多復(fù)雜任務(wù)，而且使得它比傳統(tǒng)的GPU具有1．2CUDA軟件架構(gòu)介紹更好的可編程性
8、。針對CUDA架構(gòu)，HolgerScherlCUDA架構(gòu)的平臺，由于可以直接調(diào)用GPU的等人提出CUDA實現(xiàn)FDK重建算法的加速方法【71，計算資源，
