Fermi架构下各向异性扩散超声斑点噪声抑制

摘要：

在医学超声成像系统中斑点噪声是影响超声图像成像品质的主要原因.使用图像局部区域的相干性信息可以较好地进行斑点噪声抑制,半隐式加性算子分裂的运算方式相比较于传统显式各向异性的滤波方式更稳定可靠.但这一各向异性扩散方法在处理时涉及大量的复杂计算,使其在目前的超声系统上难以得到实际应用,为此提出一种基于新兴高性能并行计算平台Fermi架构GPU(graphics processing unit图形处理单元)的并行斑点噪声抑制处理算法.测试结果显示,与基于CPU的实现相比,采用Fermi架构的GPU处理不仅可以得到完全一致和较好的图像去噪效果,而且可以取得较大的加速效果,基本满足实时系统需求.对于512×512的图像数据能够达到378fps的帧率,速度提高了约119倍.

关键词：高性能并行计算、斑点噪声抑制、各向异性、图像并行处理算法

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：41-44,48