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基于GPU的数字图像处理并行算法的研究的中期报告
一、研究背景及研究内容
数字图像处理是现代电子信息技术的重要应用领域，可以应用于医疗影像分析、安全监控、机器视觉、人脸识别等多个领域。因此，如何高效地处理大规模的数字图像数据也成为研究热点。
GPU是一种高效的并行计算设备，它的并行计算资源可以大大加快数字图像处理的速度。本研究的研究内容为基于GPU的数字图像处理并行算法的研究，主要研究以下方面：
1.基于GPU的数字图像处理算法的设计与实现；
2.数字图像处理算法并行化的实现；
3.并行算法在不同图像处理任务中的性能评价。
二、研究方法
本研究主要采用以下方法：
1.分析数字图像处理算法的计算特点，确定并行算法设计的思路；
2.使用CUDA并行计算平台，设计与实现基于GPU的数字图像处理算法；
3.使用常见的数字图像处理任务（如滤波、图像分割、目标检测等）对并行算法的性能进行评价。
三、预期成果
本研究预期达到以下成果：
1.提出一种基于GPU的数字图像处理并行算法，能够高效地处理大规模数字图像数据；
2.对使用常见数字图像处理任务对并行算法进行总体性能评价，对比串行算法和并行算法在不同任务下的性能表现；
3.揭示使用GPU的并行算法设计要点，为数字图像处理任务的并行算法设计提供一定的参考和指导。