【摘 要】
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现有的图像去雾算法已经能取得较好的去雾效果,但其算法的时间复杂度较高.针对暗通道先验去雾算法不能实时去雾处理的问题,提出对单幅图像的去雾算法做基于OpenCL的并行化优
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院; 特殊环境机器人技术四川省重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601382,61401379)资助;四川省教育厅重点项目(15ZA0118)资助;特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金项目(13zxtk0505)资助;西南科技大学博士基金项目(13zx7112)资助
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现有的图像去雾算法已经能取得较好的去雾效果,但其算法的时间复杂度较高.针对暗通道先验去雾算法不能实时去雾处理的问题,提出对单幅图像的去雾算法做基于OpenCL的并行化优化.在并行优化中,首先,传统算法中大气光值的求解并不适合做并行计算,且图像中白色物体会干扰大气光值的选取,改进的算法能有效的并行执行和准确的选取大气光值;其次,通过尽可能减少内核数量并利用局部内存,降低内存的频繁拷贝和利用高速内存,从而实现对数据的快速读写.最后经过对算法的并行优化,实验对1280×720尺寸图像的处理时间为20ms,实现了实时去雾处理.
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