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基于背景建模的TBB和CUDA并行策略研究
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，背景建模技术也变得越来越重要。背景建模是一种基于视频序列中的数据分析和模型建立，以分离出前景和背景的方法。在背景建模的过程中，需要处理相应的图像序列，因此其计算量较大，传统串行计算方式无法满足实时处理的需求。为了提升背景建模的效率，人们研究出了TBB和CUDA并行编程策略，本文将对其进行探讨。
TBB，即ThreadingBuildingBlocks，是Intel公司提供的一种C++并行编程库。TBB库将并行化编码分为多个任务，并将它们分配给不同的线程进行处理，从而提高了程序运行的效率。TBB是一种基于任务的并行编程模型，其主要是通过任务窃取和工作线程来实现任务的并行化。
在背景建模中，TBB库可以使用一些线程读取输入图像数据，并分配不同的任务来处理，例如背景建模中像素值的差异判断、图像平滑、亮度调节等。这些任务可以分配给不同的线程进行处理，从而实现并行化。TBB库可以根据处理需要，动态的添加或删除工作线程，从而根据运行情况来平衡每个线程中的任务数，保证程序的运行效率。
相较于TBB库，CUDA是一种更加底层的并行编程方式。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是NVIDIA公司开发的一种用于并行计算的计算机架构。CUDA编程语言的设计初衷是为了方便GPU利用多核心特性实现大规模数据并行计算。
在背景建模中，CUDA可以使用CUDAC++、CUDAC、CUDAFortran等多种编程语言进行编码。CUDA编程语言可以直接使用GPU处理图像数据，利用GPU强大的并行处理能力，加快背景建模和前景检测的速度。同时，CUDA编程可以非常方便的利用GPU设备的计算能力，从而充分发挥硬件的性能优势，远远超过CPU的运算能力。
需要注意的是，TBB和CUDA并行编程相较于传统串行编程，需要开发者具备更高的技术水平和计算机硬件的运算质量。同时，由于CUDA需要在GPU上运行，因此需要GPU显卡的支持。相对而言，使用TBB并行编程则可以在计算机的通用CPU上运行。
总的来说，在背景建模的研究中，TBB和CUDA并行编程是两种非常有效的策略。TBB库是一种高效的并行编程方式，可以在通用的CPU上运行，相对较易掌握。CUDA则是一种底层的，需要GPU硬件支持的并行编程方式，但可以更加充分利用硬件性能优势。开发者可以根据实际需求和可用的硬件条件选择适合的并行编程方式，以提高背景建模效率。