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二维数字图像相关加速方法与GPU高速实现的中期报告
一、研究背景
随着计算机图形学和数字图像处理技术的不断发展，数字图像处理已经成为了计算机领域中一个非常重要的研究领域之一。数字图像处理的应用非常广泛，比如在医学影像处理、视频图像压缩、虚拟现实、游戏开发等领域中都有广泛的应用。
二维数字图像相关操作是数字图像处理中的一种基本操作，包括图像滤波、边缘检测、图像增强等等。这些操作的计算量通常比较大，因此如何加速这些操作一直是数字图像处理中的一个重要问题。
二、研究内容
本次研究的主要内容包括以下两个方面：
1.二维数字图像相关加速方法的研究
针对二维数字图像相关操作计算量大的问题，本次研究通过对现有相关加速方法的分析和比较，选取了几种较为常用的加速方法，包括：
（1）基于FFT的频域滤波方法
（2）基于快速平均迭代的空间域滤波方法
（3）基于图像分块的并行处理方法
通过对这几种方法的实验测试，分析了它们的优缺点以及适用场景，为后续的GPU高速实现提供了基础。
2.GPU高速实现的研究
GPU作为一种针对计算密集型任务设计的硬件平台，已经越来越受到人们的关注。在数字图像处理领域中，GPU可以大大提高二维数字图像相关操作的计算速度。本次研究通过CUDA编程实现了基于FFT的频域滤波方法和基于快速平均迭代的空间域滤波方法，并对比了CPU和GPU实现的计算速度，验证了GPU的加速效果。
三、研究成果
本次中期报告研究了二维数字图像相关加速方法与GPU高速实现，在选取了几种常用的加速方法后，我们通过实验测试和分析，得到了以下的研究成果：
1.对于不同类型的二维数字图像相关操作，不同的加速方法具有各自的优缺点，在实际应用中需要根据不同的需求进行选择。
2.基于CUDA编程实现的GPU加速方案可以大大提高二维数字图像相关操作的计算速度，在处理大尺寸的图像时尤为明显。