基于GPU的數(shù)字圖像并行處理研究

摘要：針對像素級圖像處理算法并行化程度高的特點，利用GPU的并行流處理特性和可編程性，提出了基于GPU的數(shù)字圖像并行化處理方法，并對其基本執(zhí)行流程和其中的關(guān)鍵技術(shù)問題：數(shù)據(jù)加載，結(jié)果反饋、保存等進行了詳細論述。最后通過圖像的卷積運算驗證了GPU的并行處理能力。
關(guān)鍵詞：GPU；片元程序；Cg；并行處理

GPU并行化處理

　　可編程圖形處理器（Programmable Graphic Process Unit, PGPU）是目前計算機上普遍采用的圖形圖像處理專用器件，具有單指令流多數(shù)據(jù)流（SIMD）的并行處理特性，而且提供了完全支持向量操作指令和符合IEEE32位浮點格式的頂點處理能力和像素處理能力，已經(jīng)成為了一個強大的并行計算單元。研究人員將其應(yīng)用于加速科學(xué)計算和可視化應(yīng)用程序，取得了令人鼓舞的研究成果。

　　與CPU相比，GPU具有以下優(yōu)勢：強大的并行處理能力和高效率的數(shù)據(jù)傳輸能力[1] [2] [7]。其中，并行性主要體現(xiàn)了指令級、數(shù)據(jù)級和任務(wù)級三個層次。高效率的數(shù)據(jù)傳輸主要體現(xiàn)在兩個方面： GPU與顯存之間的帶寬為：16GB/s；系統(tǒng)內(nèi)存到顯存的帶寬為：4GB/s。

　　總上所述，GPU比較適合處理具有下面特性的應(yīng)用程序：1、大數(shù)據(jù)量；2、高并行性；3、低數(shù)據(jù)耦合；4、高計算密度；5、與CPU交互比較少。

數(shù)字圖像處理的并行化分析

　　數(shù)字圖像處理算法多種多樣，但從數(shù)據(jù)處理的層面來考慮，可以分為：像素級處理、特征級處理和目標(biāo)級處理三個層次[3][4]。

（1）像素級圖像處理

　　像素級處理，即由一幅像素圖像產(chǎn)生另一幅像素圖像，處理數(shù)據(jù)大部分是幾何的、規(guī)則的和局部的。根據(jù)處理過程中的數(shù)據(jù)相關(guān)性，像素級處理又可進一步分為點運算、局部運算和全局運算。

（2）特征級圖像處理

　　特征級處理是在像素圖像產(chǎn)生的一系列特征上進行的操作。常用的特征包括：形狀特征、紋理特征、梯度特征和三維特征等，一般采用統(tǒng)一的測度，如：均值、方差等，來進行描述和處理，具有在特征域內(nèi)進行并行處理的可能性。但是，由于其特征具有象征意義和非局部特性，在局部區(qū)域并行的基礎(chǔ)上，需要對總體進行處理。利用GPU實現(xiàn)并行化處理的難度比較大。

（3）目標(biāo)級圖像處理

　　目標(biāo)級處理是對由一系列特征產(chǎn)生的目標(biāo)進行操作。由于目標(biāo)信息具有象征意義和復(fù)雜性，通常是利用相關(guān)知識進行推理，得到對圖像的描述、理解、解釋以及識別。由于其數(shù)據(jù)之間相關(guān)性強，且算法涉及到較多的知識和人工干預(yù)，并行處理的難度也比較大。

　　由此可見，整個圖像處理的結(jié)構(gòu)可以利用一個金字塔模型來表示。在底層，雖然處理的數(shù)據(jù)量巨大，但由于局部數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性小，且較少的涉及知識推理和人工干預(yù)，因此大多數(shù)算法的并行化程度比較高。當(dāng)沿著這個金字塔結(jié)構(gòu)向高層移動時，隨著抽象程度的提高，大量原始數(shù)據(jù)減少，所需的知識和算法的復(fù)雜性逐層提高，并行化處理的難度也逐漸加大。

　　由于絕大部分的圖像處理算法是在像素級進行的，且GPU的SIMD并行流式處理在進行像素級的圖像處理時具有明顯的優(yōu)勢，而特征級和目標(biāo)級處理無論是從數(shù)據(jù)的表達還是從算法自身的實現(xiàn)來說，都很難實現(xiàn)GPU并行化。因此，本文重點研究各種像素級圖像處理操作的GPU并行化實現(xiàn)方法。

數(shù)字圖像GPU并行化處理的基本流程與關(guān)鍵技術(shù)

　　現(xiàn)代GPU提供了頂點處理器和片段處理器兩個可編程并行處理部件。在利用GPU執(zhí)行圖像處理等通用計算任務(wù)時，要做的主要工作是把待求解的任務(wù)映射到GPU支持的圖形繪制流水線上。通常的方法是把計算任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)用頂點的位置、顏色、法向量等屬性或者紋理等圖形繪制要素來表達，而相應(yīng)的處理算法則被分解為一系列的執(zhí)行步驟，并改寫為GPU的頂點處理程序或片段處理程序，然后，調(diào)用3D API執(zhí)行圖形繪制操作，調(diào)用片段程序進行處理；最后，保存在幀緩存中的繪制結(jié)果就是算法的輸出數(shù)據(jù)，如圖1所示[5][6]。

圖1  遙感影像GPU并行化處理基本流程

　　雖然數(shù)字圖像處理算法多種多樣，具體實現(xiàn)過程也很不相同，但是在利用GPU進行并行化處理時，有一些共性的關(guān)鍵技術(shù)問題需要解決，如：數(shù)據(jù)的加載，計算結(jié)果的反饋、保存等。下面對這些共性的問題進行分析，并提出相應(yīng)的解決思路。

數(shù)據(jù)加載

　　在GPU的流式編程模型中，所有的數(shù)據(jù)都必須以“流”的形式進行加載處理，并通過抽象的3D API進行訪問。在利用GPU進行圖像處理時，最直接有效的數(shù)據(jù)加載方法是把待處理的圖像打包為紋理，在繪制四邊形時進行加載、處理。同時為了保證GPU上片段程序能夠逐像素的對紋理圖像進行處理，必須將投影變換設(shè)置為正交投影，視點變換的視區(qū)與紋理大小相同，使得光柵化后的每個片段（fragment）和每個紋理單元（texel）一一對應(yīng)。

　　對于圖像處理算法中的其他參數(shù)，如果數(shù)據(jù)量很小，則可以直接通過接口函數(shù)進行設(shè)置；如果參數(shù)比較多，也應(yīng)該將其打包為紋理的形式傳輸給GPU。在打包的過程中應(yīng)充分利用紋理圖像所具有的R、G、B、A四個通道。

計算結(jié)果的反饋、保存

　　應(yīng)用程序是通過調(diào)用3D API繪制帶紋理的四邊形，激活GPU上的片段程序進行圖像處理的，而GPU片段著色器的直接渲染輸出是一個幀緩沖區(qū)，它對應(yīng)著計算機屏幕上的一個窗口，傳統(tǒng)上用來容納要顯示到屏幕的像素，但是在GPU流式計算中可以用來保存計算結(jié)果。雖然CPU可以通過3D API直接讀寫這個幀緩沖區(qū)，將渲染處理的結(jié)果從幀緩存中復(fù)制到系統(tǒng)內(nèi)存進行保存，但是幀緩存的大小受窗口大小限制，而且由于AGP總線的帶寬限制（2.1GB/s），從顯存到系統(tǒng)內(nèi)存的數(shù)據(jù)回讀操作效率低下。對于大幅影像的處理應(yīng)用是顯然不適合的，特別是在中間計算結(jié)果的保存反饋時，采用幀緩存方式將成為制約GPU性能發(fā)揮的最主要瓶頸。

　　針對以上問題，筆者利用離線渲染緩存Pbuffer作為輸出緩存。Pbuffer是OpenGL1.3版本的WGL_ARB_pbuffer擴展提供的輸出緩存，它通過在顯存中開辟一個不可見的數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，取代幀緩存來保存片段處理器的輸出結(jié)果。如果這個結(jié)果只是中間計算數(shù)據(jù)，還可以采用渲染到紋理的技術(shù)，把Pbuffer中的數(shù)據(jù)綁定到一個紋理，供下一遍繪制的片段程序取用，減少數(shù)據(jù)在顯存和系統(tǒng)內(nèi)存之間的傳輸，實現(xiàn)整個數(shù)據(jù)流在GPU芯片內(nèi)部的流轉(zhuǎn)，顯著提高數(shù)據(jù)的反饋速度。特別是在需要GPU反復(fù)執(zhí)行的情況下，可以構(gòu)造兩個Pbuffer，交替的作為輸入或輸出紋理使用，產(chǎn)生所謂的“Ping-Pong”方法，有效避免中間計算結(jié)果的回讀操作。

圖像卷積運算的GPU并行化試驗

　　卷積運算是一種常見的數(shù)字圖像處理局部運算，通過選擇不同的卷積核，可以實現(xiàn)不同的圖像處理效果。圖像卷積運算定義為：

　　式中，為卷積運算以后的圖像；為待處理的圖像；為卷積核；T為常數(shù)，當(dāng)卷積核中所有系數(shù)之和不為零時，T等于所有系數(shù)之和，否則等于1。

試驗平臺與數(shù)據(jù)

　　硬件平臺為： Intel Core 2 2.0GHz CPU，1GB系統(tǒng)內(nèi)存，NVIDIA公司的GeForce G0 7400 GPU， 512MB顯存。

　　軟件平臺：Windows XP操作系統(tǒng)，CPU程序開發(fā)環(huán)境為Microsoft Visual C++2005，三維繪制接口為OpenGL及其擴展庫WGL_ARB_pbuffer，GPU程序開發(fā)語言為Cg。

　　所采用的試驗數(shù)據(jù)有兩組，如圖2所示：

　　第一組為：截取的新加坡部分地區(qū)QucikBird衛(wèi)星影像，大小為（像素）；

　　第二組為：截取的黃河小浪底部分地區(qū)Spot4衛(wèi)星影像，大小為（像素）。

（a）試驗數(shù)據(jù)一

（b）試驗數(shù)據(jù)二
圖2 卷積運算試驗數(shù)據(jù)

試驗步驟與數(shù)據(jù)記錄

　　為了進行多組數(shù)據(jù)的對比試驗，首先對原始圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，通過裁減獲得大小分別為2048×2048、1024×1024、521×512、256×256、128×128的試驗數(shù)據(jù)。

　　以經(jīng)過預(yù)處理的10幅不同大小的圖像進行卷積運算對比試驗，分別運行卷積平滑和卷積銳化的CPU和GPU程序，并記錄處理時間。試驗所用的平滑卷積核h1為式(2)，銳化卷積核h2為式(3)：

試驗結(jié)果與分析

　　圖3所示為圖像數(shù)據(jù)二512×512的平滑和銳化試驗的處理結(jié)果，圖4為GPU加速效率對比圖。

（a）卷積平滑后圖像

（b）卷積銳化后圖像
圖3  數(shù)據(jù)二的圖像平滑、銳化效果對比

圖4 卷積運算GPU加速效率對比圖

　　從圖4可以看出：隨著圖像的增大，特別是卷積核的變大，GPU的加速效果更加明顯，例如：對2048×2048大小的圖像進行5×5的卷積運算，最高加速比達到了8倍多。但是，在圖像數(shù)據(jù)較小時，由于OpenGL的初始化和紋理數(shù)據(jù)的加載耗費了大量的時間，使得GPU并行處理的優(yōu)勢消失，甚至還沒有CPU處理的速度快。

結(jié)語

　　本文對GPU的并行性和數(shù)字圖像處理算法的并行層次進行了簡要的介紹，提出了像素級圖像處理的GPU并行化實現(xiàn)方法，并對其基本流程和關(guān)鍵技術(shù)：數(shù)據(jù)的加載，計算結(jié)果的反饋與保存等問題進行了詳細論述，最后通過圖像的平滑和銳化的卷積運算證明了GPU在數(shù)字圖像并行化處理方面的強大優(yōu)勢。

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