10.19678/j.issn.1000-3428.0067337
基于OpenGL ES的图像滤波算法实现及优化研究
图像滤波算法广泛应用在机器学习、图像处理、图像识别等领域,在降低椒盐噪声、图像二值化、边缘识别和特征提取等方面发挥着重要作用.现有图像滤波算法虽然在OpenCV开源库中均有实现,但是在Android平台的性能表现与其他平台相比仍存在较大差距.随着嵌入式平台的高速发展,实际应用对嵌入式平台上滤波算法的性能要求越来越高.为此,从形态学滤波、盒式滤波、阈值滤波、压缩滤波、算术滤波等具有广泛应用场景的滤波算法入手,提出并实现针对Android平台设计、基于OpenGL ES的一系列高性能图像滤波算法.使用OpenGL ES计算着色器对算法进行并行加速,使用纹理对象进行访存优化,并在图像边界处理、图像数据类型和数据通信等方面进行深入优化,取得了较优的性能.将优化的图像滤波算法与开源OpenCV库中对应算法进行对比,实验结果表明,基于Android平台使用OpenGL ES接口的图像滤波算法整体性能明显优于OpenCV库中的相关算法,且图像规模越大计算优势越明显,性能最大提升为OpenCV库中对应算法的110.018倍.
OpenGL ES接口、图像滤波、嵌入式平台、计算着色器、图像纹理
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金
2023-11-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
257-266