图像模糊处理是图像处理领域中的一项常见任务，它涉及到对图像的像素值进行修改，以达到柔和边缘、减少噪声等效果。然而，传统的图像模糊算法往往在处理速度和质量之间难以取得平衡。近年来，随着GPU的普及和CUDA技术的成熟，利用GPU进行图像处理的并行计算成为了可能，大大提高了图像处理的效率。本文将介绍如何使用CUDA技术对图像进行模糊处理，特别是Stack Blur算法的CUDA实现。
在图像处理领域，模糊算法是用于减少图像噪声、柔化图像边缘等目的的重要工具。然而，高质量的模糊处理往往需要大量的计算，这使得处理速度成为限制因素。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。通过CUDA，开发者可以将计算密集型的任务分配给GPU，从而显著提高处理速度。
Stack Blur是一种流行的图像模糊算法，它通过先处理图像的行再处理列的方式来实现模糊效果。算法的核心是两个嵌套的while循环，分别用于处理图像的行和列。这种处理方式虽然在视觉上效果良好，但计算量较大，特别是在处理大尺寸图像时，效率较低。
为了提高Stack Blur算法的处理速度，可以利用CUDA技术对其进行加速。在CUDA实现中，首先需要为每一行和每一列创建独立的缓冲区，因为线程是并行运行的，所以需要独立的缓冲区来处理每一行和每一列的数据。此外，CUDA实现还包括了内存映射和内存分配等操作，以确保数据在GPU和CPU之间高效传输。
在CUDA实现中，关键参数包括图像缓冲区、图像的宽度和高度、模糊级别以及是否支持主机内存映射到设备内存的标志。这些参数决定了模糊处理的方式和效果。例如，模糊级别决定了模糊的程度，而内存映射标志则决定了数据传输的方式。
// CUDA实现的Stack Blur算法
void StackBlur_GPU(uchar4* pImage, uchar4* stack_data_horiz_ptr,
uchar4* stack_data_vert_ptr,
unsigned w,
unsigned h,
unsigned r,
bool bMapped)
{
unsigned div = ((r + r) + 1);
unsigned divLenHoriz = (sizeof(uchar4) * div * h);
unsigned divLenVert = (sizeof(uchar4) * div * w);
unsigned sizeImage = ((w * h) << 2);
uchar4* stack_dev_horiz_ptr = NULL;
uchar4* stack_dev_vert_ptr = NULL;
uchar4* pImage_dev_ptr = NULL;
unsigned mul_sum = *(stack_blur8_mul + r);
unsigned shr_sum = *(stack_blur8_shr + r);
if (false == bMapped)
{
cudaMalloc((void**)&stack_dev_horiz_ptr, divLenHoriz);
cudaMalloc((void**)&stack_dev_vert_ptr, divLenVert);
cudaMalloc((void**)&pImage_dev_ptr, sizeImage);
cudaMemcpy(pImage_dev_ptr, pImage, sizeImage, cudaMemcpyHostToDevice);
}
else
{
cudaHostGetDevicePointer((void**)&stack_dev_horiz_ptr,
(void*)stack_data_horiz_ptr, 0);
cudaHostGetDevicePointer((void**)&stack_dev_vert_ptr,
(void*)stack_data_vert_ptr, 0);
cudaHostGetDevicePointer((void**)&pImage_dev_ptr,
(void*)pImage, 0);
}
StackBlurHorizontal_Device<<<(unsigned)::ceil((float)(h + 1) / (float)_THREADS), _THREADS>>>(
pImage_dev_ptr, stack_dev_horiz_ptr, mul_sum, shr_sum, w, h, r);
StackBlurVertical_Device<<<(unsigned)::ceil((float)(w + 1) / (float)_THREADS), _THREADS>>>(
pImage_dev_ptr, stack_dev_vert_ptr, mul_sum, shr_sum, w, h, r);
if (false == bMapped)
{
cudaMemcpy(pImage, pImage_dev_ptr, sizeImage, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(stack_dev_horiz_ptr);
stack_dev_horiz_ptr = NULL;
cudaFree(stack_dev_vert_ptr);
stack_dev_vert_ptr = NULL;
cudaFree(pImage_dev_ptr);
pImage_dev_ptr = NULL;
}
}
在CUDA实现中，首先根据模糊级别计算出需要的缓冲区大小，然后分配GPU内存。接着，将图像数据从主机内存复制到设备内存。之后，调用水平和垂直模糊的核函数来处理图像数据。最后，将处理后的图像数据从设备内存复制回主机内存，并释放GPU内存。
在传统的CPU实现中，Stack Blur算法的处理时间可能需要0.063553毫秒。而在CUDA实现中，处理时间可以降低到0.000150毫秒，速度提升了300倍以上。这一显著的性能提升证明了CUDA在图像处理领域的应用潜力。