基于GPU并行计算的图像二值化研究【文献综述】
基于GPU的并行图像处理技术研究
基于GPU的并行图像处理技术研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术越来越成熟，已经广泛应用于许多领域，如计算机视觉、数字媒体、图形学等。
在图像处理方面，GPU（图形处理器）作为一种强大的处理器，其并行计算能力被越来越多的人所认识和重视。
本文将着重探讨基于GPU的并行图像处理技术研究。
一、GPU基础GPU是一种专门用于处理图形图像的处理器。
与CPU相比，GPU的处理速度更快，主要原因是GPU将众多计算单元（CUDA 核心）集成在一个处理器中，可以同时进行许多计算任务。
而且GPU具有极高的带宽和极快的内存访问速度，这使得GPU能够处理大规模数据，并在低延时的情况下传输数据。
此外，GPU还具有良好的图形渲染性能和可编程特性，使其适用于各种需要图形处理的应用程序。
二、图像处理算法图像处理算法是指对图像进行处理、操作和转换的数学方法。
在并行图像处理方面，GPU与传统的CPU相比具有更大的优势，因为GPU具有大量的内核，可以同时执行多个算法，在短时间内完成大量的计算任务。
这些算法包括以下几个方面。
（一）图像增强图像增强是指通过处理图像以提高图像质量和保留图像细节。
这通常包括亮度、对比度、锐度、色彩平衡和色彩鲜艳度等图像参数的调整。
实现图像增强可以采用许多算法，如直方图均衡化、对比度拉伸、色彩平衡和锐化滤波。
（二）图像滤波图像滤波是指根据不同的滤波器作用于图像的像素，通过滤波运算改变图像的像素值。
常用的图像滤波算法有高斯滤波、中值滤波、均值滤波和双边滤波等。
通过运用这些滤波算法，可以得到更加平滑的图像。
（三）图像复原图像复原是指利用数学方法和算法，对已受到损失、噪声、模糊等影响的图像进行重建，恢复原有的图像质量和细节。
实现图像复原可以采用许多算法，如逆滤波、最小均方误差滤波和反卷积等。
（四）图像分割图像分割是指将图像分成多个部分或同一部分，实现图像特征提取和目标识别。
在图像分割方面，GPU的并行计算能力特别适合处理大量图像数据。
基于GPU的并行化图像处理技术研究
基于GPU的并行化图像处理技术研究随着现代技术的发展，图像处理技术也日益成熟。
为了追求更高的图像处理效率，GPU并行化技术应运而生。
本文将介绍基于GPU的并行化图像处理技术的研究。
一、GPU并行化技术的优势GPU并行化技术是指将图像处理的算法分解成多个子任务，再将这些子任务同时分配到GPU的多个处理单元上并行处理。
相比于单个CPU处理的串行算法，GPU并行化技术具有以下优势：1.高效性GPU拥有成百上千个处理单元，可以在短时间内完成大量的并行计算任务。
相比之下，单个CPU在同等时间内只能完成少量的串行计算任务。
2.灵活性在GPU并行化技术中，每个处理单元可以独立地执行任务，具有很强的灵活性。
同时，GPU并行化技术还可以实现任务的动态分配和动态调整，以实现更高的效率。
3.扩展性GPU并行化技术具有非常好的扩展性，可以非常容易地实现多GPU并行处理，并可以利用云计算等技术实现分布式处理。
由此可见，GPU并行化技术对于图像处理具有非常明显的优势。
二、GPU并行化技术在图像处理中的应用GPU并行化技术在图像处理中应用非常广泛，其中一些典型的应用包括：1.图像增强图像增强是指通过一系列算法来改善图像的质量，以使图像更加清晰、更加鲜明。
在GPU并行化技术的支持下，图像增强的效率可大大提高。
2.图像滤波图像滤波是指通过一定的算法，在图像上进行一定的处理以提高图像的质量。
例如，通过降噪算法可以消除图像中的噪声，使图像更加清晰，并可以通过GPU并行化技术大大提升处理效率。
3.图像分割图像分割是指将图像根据一定的标准划分成多个子图，以便进一步分析和处理。
在GPU并行化技术的支持下，图像分割的效率也可以得到极大的提高。
以上仅是GPU并行化技术在图像处理中的一部分应用，实际上还有很多其他的应用。
三、GPU并行化技术的实现方式GPU并行化技术的实现方式与应用场景有关。
目前，GPU并行化技术常用的实现方式主要包括以下几种：1. CUDACUDA是NVIDIA推出的一种并行计算架构和编程模型，可以通过CUDA C18等编程语言对GPU进行编程。
基于GPU并行计算技术的实时图像处理研究
基于GPU并行计算技术的实时图像处理研究随着科技的不断发展和普及，数字图像处理也渐渐成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
也正因如此，许多领域开始探索如何利用最先进的技术，对图像数据进行更加精细的处理。
而在图像处理领域中，GPU并行计算技术无疑具有得天独厚的优势。
在实时图像处理中，GPU并行计算技术可以帮助我们有效地提升计算效率，加快处理速度，并且还具有更好的稳定性，可以满足更加严格的实时性要求。
一、GPU并行计算的优势与传统的CPU相比，GPU具有处理并行化程度更高、运算速度更快等优点。
GPU具有大量的处理器和线程，它们可以同时执行计算任务。
每个处理器都可以执行单独的指令，从而加速在图像处理中需要进行的诸多运算。
同时，GPU的显存系统也是非常强大的。
显存可以处理大数据量，并通过内存带宽协调传递数据实现高速度访问。
而在实时图像处理中，图像数据处理量较大，GPU的突出性能就可以表现出来。
二、实时图像处理中GPU应用的案例1.视频加速处理视频加速处理是实时图像处理中的一项重要工作，可以通过GPU并行计算技术实现。
比如，实时视频的色彩纠正、图像降噪、亮度调整、HDR合成等等操作都需要运用GPU计算技术，从而提高处理速度和处理质量。
2.图像滤波图像滤波是处理图像的基本操作，可以在图像处理过程中应用GPU并行计算技术。
例如对阅读问题、朦胧图像、失真图像进行去噪和模糊化处理时都可以采用基于GPU的平滑和锐化滤波器。
可以同时应用不同类型滤波模式，从而提高计算效率，达到实时处理的效果。
3.神经网络随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在图像处理领域也有了广泛的应用。
尤其是深度学习技术在处理大量图像数据、图像识别中显示出了巨大优势。
而在神经网络计算中，GPU并行计算技术可以直接进入神经网络的各个计算层次进行计算加速。
可以极大地加快计算效率，进而提高图像处理的速度。
三、总结GPU并行计算技术的优势在实时图像处理中得到了广泛的应用。
基于GPU的图像处理并行算法研究
基于GPU的图像处理并行算法研究邓世垠【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2013(0)7【摘要】针对目前图像处理算法日益复杂,对CPU的性能要求越来越高,而传统的基于CPU的图像处理方法无法满足需求的情况,本文对基于统一计算设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)在图形处理方面的算法进行研究和实现.通过充分利用GPU突出的并行处理能力,采用CUDA技术,利用C++语言实现相关算法.研究并设计高斯模糊处理算法、彩色负片处理算法、透明合并处理算法的GPU并行运算流程,并通过与CPU实现相同效果的性能的对比,证明基于GPU图像处理算法的高效性.%As image processing algorithms are increasingly complex,increasingly require high performance to CPU,while traditional CPU-based image processing methods cannot meet demand.The graphics processing of CUDA-based graphic processing Unit (GPU) is researched and implemented.This paper full makes use of GPU prominent parallel processing capability,adapts CUDA,uses C + + language to implement image processing algorithm.By studying and designing of GPU parallel computing process of Gaussian blur processing algorithms,color negative processing algorithms,combined processing algorithms,and to achieve the same eflective performance comparison with CPU,this paper proves the efficiency of the GPU-based image processing algorithms.【总页数】4页(P142-145)【作者】邓世垠【作者单位】阿坝师范高等专科学校,四川汶川623002【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于GPU并行计算的星载SAR影像数据高效重采样算法研究 [J], 刘传富;吴启琛2.基于GPU的图像处理算法研究 [J], 陈国强3.基于GPU的图像处理并行算法分析 [J], 邵欣明4.基于GPU的图像处理算法研究 [J], 张春;杨俊5.基于GPU的并行优化算法研究 [J], 曹亚群因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GPU并行计算的图像处理算法优化研究
基于GPU并行计算的图像处理算法优化研究近年来，随着计算机技术的不断发展，GPU并行计算已经成为了高性能计算的重要手段之一。
在图像处理领域，GPU并行计算技术也得到了广泛应用，可以提高图像处理的速度和效率。
本文旨在探讨基于GPU并行计算的图像处理算法优化研究。
一、GPU并行计算技术的基础GPU并行计算是指利用图形处理器的并行计算能力进行科学计算、数据处理、图形渲染等操作的一种计算方式。
GPU采用了SIMD（Single Instruction Multiple Data）架构，在处理多个数据时可以同时执行某一条指令，从而大大提高了计算效率。
二、图像处理算法的GPU并行化在进行图像处理时，常采用的算法有卷积、滤波、锐化等。
这些算法在传统的CPU计算上速度较慢，而采用GPU并行计算可以大大提高计算速度。
以卷积算法为例，传统的CPU计算会将每个像素点都计算一遍，而GPU并行计算可以将不同像素点的计算分配到不同的核心上进行，并行计算，从而大大提高计算速度。
在进行GPU并行化时，需要考虑到各个核心之间的通信、数据的存储等问题，以保证算法正确性和效率。
三、GPU并行计算在图像处理中的应用1.医学影像处理在医学影像处理中，图像的像素通常比较大，而GPU并行计算可以快速处理大量的数据。
例如，在进行医学CT图像的三维重建时，采用GPU并行计算可以极大地提高计算速度，从而缩短病人诊断时间，提高诊断准确率。
2.计算机视觉在计算机视觉中，图像处理涉及到大量的图像匹配、目标检测、图像识别等问题。
这些问题涉及到大量的计算，而GPU并行计算可以有效地提高计算速度，从而提高计算机视觉的实时性和准确性。
3.图像处理软件的优化在图像处理软件中，采用GPU并行计算可以提高软件的响应速度和处理效率。
例如，在Photoshop软件中，采用GPU并行计算可以加速滤镜和效果的处理，从而提高用户体验。
四、GPU并行计算在图像处理中的挑战和解决方案在采用GPU并行计算进行图像处理时，面临着核心间通信的问题、数据访问问题、内存容量和速度的限制等挑战。
基于GPU并行计算技术的图像处理算法优化研究
基于GPU并行计算技术的图像处理算法优化研究GPU并行计算技术自问世以来，在图像处理技术的应用上得到了广泛的关注。
因此，针对基于GPU并行计算技术的图像处理算法优化研究具有重要的意义。
一、GPU并行计算技术GPU(Graphics Processing Unit)是一种用于图形渲染处理的专用处理器。
近年来，由于计算机图形渲染技术的流行，GPU也逐渐成为了非图形渲染应用的图形加速处理器。
与CPU相比，GPU的处理单元数量更多，从而具有更强的并行处理能力。
因此，GPU并行计算技术可以使得图像处理算法的运行速度提升数倍甚至数十倍。
二、基于GPU并行计算技术的图像处理算法在图像处理中，常用的算法有图像增强、图像变换、图像复原等。
针对这些算法，可以通过优化算法设计来提高运行效率。
如基于GPU并行计算技术的图像增强算法，在图像边缘检测中，可以采用CUDA编程技术实现的Sobel算法，将其分为多组执行，从而大大提升算法处理效率，并实现了与原方法相同的边缘检测结果。
通过对比实验，我们可以发现基于GPU的Sobel算法比基于CPU的执行速度快出数倍甚至数十倍。
三、基于GPU并行计算技术的图像算法优化研究1. 有序访问图像像素数据在并行处理图像时，需要对图像进行像素数据读取和写入。
在大部分图像处理算法中，图像像素数据是有序访问的，通过在GPU上建立像素访问缓存以及在执行时以按序访问的方法读取像素数据，可以提高算法处理效率。
2. 运用图像块在实际中，我们可以对图像进行分块，并采用基于块的数据处理方法，这样可以让并行算法利用GPU资源，同时使得GPU芯片能够处理更多的像素数据。
因此，研究如何建立高效块处理算法，是优化基于GPU并行计算技术的图像处理的关键。
3. 多GPU并行计算为了进一步提升基于GPU并行计算技术的图像处理算法的计算效率，研究多GPU并行计算技术具有重要的意义。
多GPU并行计算可以将较大的算法任务划分为子任务，再将其分配到不同的GPU上执行，从而使得算法任务可以同时在多个GPU上并行执行，进而加快整个算法的计算速度。
基于GPU并行计算的图像处理算法分析与优化
基于GPU并行计算的图像处理算法分析与优化图像处理是计算机图形学中的一个重要领域，它涉及到对图像进行各种操作和处理。
随着硬件技术的发展，尤其是GPU并行计算的兴起，图像处理算法可以得到很大的加速和改进。
本文将分析并优化基于GPU并行计算的图像处理算法。
首先，我们需要了解什么是GPU并行计算。
GPU即图形处理器，它由大量的小处理单元组成，可以同时进行大规模的并行计算。
与传统的CPU相比，GPU在并行计算方面具有明显的优势。
在图像处理中，我们可以利用GPU的并行计算能力来加速算法的执行。
一种常见的图像处理算法是卷积操作，它在图像处理中被广泛应用。
卷积操作可以通过利用GPU的并行计算来加快处理速度。
在优化卷积算法时，我们可以考虑以下几点：首先，我们可以通过调整卷积核的大小来优化算法。
较小的卷积核可以减少计算量，从而提高处理速度。
然而，过小的卷积核可能会导致图像的细节丢失。
因此，我们需要在速度和精度之间进行权衡。
其次，我们可以使用分块技术来优化卷积算法。
通过将图像划分为多个小块，并在GPU上并行处理这些块，可以大大加快处理速度。
同时，我们可以利用GPU的共享内存来减少数据的传输时间，进一步提高处理效率。
另外，我们可以考虑使用快速傅里叶变换（FFT）来优化卷积算法。
FFT能够将卷积操作转化为频域上的乘法操作，从而减少计算量。
在GPU上并行计算FFT可以极大地加速卷积算法的执行。
除了卷积操作，图像处理中还有许多其他的算法可以通过GPU并行计算来进行优化。
例如，图像的缩放、旋转和平移等操作都可以利用GPU的并行计算能力来提高处理速度。
此外，一些复杂的图像处理算法，如边缘检测和图像分割，也可以通过GPU并行计算得到加速。
在进行图像处理算法的优化时，我们还需要注意一些问题。
首先，算法的正确性是最重要的。
虽然GPU并行计算可以提高速度，但如果得到的结果不准确，则毫无意义。
因此，我们需要确保优化后的算法能够输出正确的结果。
基于GPU并行计算的图像处理算法研究与加速
基于GPU并行计算的图像处理算法研究与加速随着科技的不断进步和发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
然而，随之而来的是海量的数据和复杂的计算需求，给传统的图像处理算法带来了巨大的挑战。
针对这个问题，基于GPU并行计算的图像处理算法应运而生。
GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于图形处理的硬件设备，其并行计算能力强大，适合处理复杂的图像计算任务。
相比之下，CPU（Central Processing Unit）的计算能力虽然强大，但并行计算的能力较弱。
因此，利用GPU进行图像处理计算可以大大提高计算效率和加速处理速度。
基于GPU并行计算的图像处理算法研究可以分为以下几个方面：1. 并行算法设计：在设计基于GPU的图像处理算法时，首先需要考虑如何将算法分解为适合GPU并行计算的任务。
GPU通常由多个线程和多个计算单元组成，可以同时执行多个任务。
因此，算法设计需要充分利用GPU的并行计算能力，将算法任务划分为多个子任务，并通过合理的任务调度和数据传输方式来提高计算效率。
2. 图像数据预处理：在进行图像处理之前，通常需要对图像数据进行预处理，例如图像的灰度化、降噪、增强等操作。
这些预处理任务可以使用GPU并行计算来提高处理速度。
例如，在进行图像灰度化时，可以使用GPU中的并行计算单元同时处理多个像素点，加快灰度化的速度。
3. 图像滤波与增强：图像滤波是图像处理中常用的一种操作，用于去除噪声、平滑图像或增强某些特定的图像细节。
在进行图像滤波时，可以使用GPU并行计算来同时处理多个像素点，加快滤波的速度。
例如，对于卷积操作，可以使用GPU中的并行计算单元同时计算多个卷积操作，提高计算效率。
4. 图像分割与特征提取：图像分割和特征提取是图像处理中重要的一环。
通过将图像分割为若干个区域或提取图像中的关键特征，可以实现目标检测、图像识别等应用。
在进行图像分割和特征提取时，可以使用GPU并行计算来加速计算过程，并提高处理效率。
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文献综述计算机科学与技术基于GPU并行计算的图像二值化研究引言:图像是当今社会运用的越来越多的元素之一，不过是动画还是静态的图片都是图像的动静呈现，所以对图像的处理也就越来越得到人们的关注。
图像重要性，图像处理就是在图像中得到可靠的信息。
而图像的二值化处理也是当今正盛行的一种图像的处理方法，它把图像原始化，使得数据更加简单的表现。
本毕业设计是GPU与二值化的并行运算，这无疑就是一种加速算法，也就是讲在二值化处理本来就跟快的基础上，能够更快的读取图像中的信息，得到我们想要的数据。
而现在最常用的一种加速算法就是CUDA算法，他的并行运算可以使得二值化运算提高几十倍，在图像处理中是一个很庞大的数据。
CUDA的并行运算在处理小图像时并不能很明显的突出速度，但是当遇到有大量的图像需要处理，而且图像又很大的情况下，这种并行运算可以节省很多时间。
1图像处理简介1.1图像处理的概念图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。
1.2 图像二值化技术的简介首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
二值图像形态学是依据数学形态学的集合论方法发展起来的针对二值图像的处理方法。
其主要内容是设计一整套的运算、概念和方法，用以表述图像的基本特征。
二值图像形态学的运算以腐蚀和膨胀两种基本运算为基础，引出了其它几个常用的数学形态学运算，最常用的运算有腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，它们是全部形态学的基础。
用这些运算及其组合可以进行图像形态和结构的分析及处理[1]。
图像二值化的基本算法步骤是找出阈值th ，然后按照公式1完成图像的二值化。
⎩⎨⎧<≥=th y)f(x,0,th y)f(x,1, y)g(x, （1） 2 图像二值化处理的方法2.1二值化方法简介采用闽值确定边界的最简单做法是在整个图像中使用单一灰度闽值T 。
如果背景的灰度值在整幅图像中可以大致地看作恒定，而且所有物体与背景都具有几乎相同的对度，那么，只要选择了正确的闭值，使用一个固定的全局闽值一般效果会比较好。
全局阐值二值化方法是根据图像的直方图或灰度空间的分布确定一个闽值，并根据该阐值实现灰度图像的二值化。
全局阐值方法的优点在于算法简单，对于目标和背景明显分离、释放图分布呈双峰的图像效果良好，但输入图像量化噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差。
全局阐值分割方法在图像处理中应用比较多，它在整幅图像内采用固定的闽值分割图像。
经典的闽值选取以灰度直方图为处理对象。
根据闭值选择方法的不同，可以分为模态方法、迭代式闭值选择等方法。
这些方法都是以图像的直方图为研究对象来确定分割的闽值的。
另外还有类间方差闽值分割法、二维最大嫡分割法、模糊闽值分割法、共生矩阵分割法、区域生长法等等[6]。
2.2全局二值化采用闽值确定边界的最简单做法是在整个图像中使用单一灰度闽值T 。
如果背景的灰度值在整幅图像中可以大致地看作恒定，而且所有物体与背景都具有几乎相同的对度，那么，只要选择了正确的闭值，使用一个固定的全局闽值一般效果会比较好。
全局阐值二值化方法是根据图像的直方图或灰度空间的分布确定一个闽值，并根据该阐值实现灰度图像的二值化。
全局阐值方法的优点在于算法简单，对于目标和背景明显分离、释放图分布呈双峰的图像效果良好，但输入图像量化噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差。
全局阐值分割方法在图像处理中应用比较多，它在整幅图像内采用固定的闽值分割图像。
经典的闽值选取以灰度直方图为处理对象。
根据闭值选择方法的不同，可以分为模态方法、迭代式闭值选择等方法。
这些方法都是以图像的直方图为研究对象来确定分割的闽值的。
另外还有类间方差闽值分割法、二维最大嫡分割法、模糊闽值分割法、共生矩阵分割法、区域生长法等等。
2.3局部二值化局部闽值法是将原始图像划分为较小的图像，并对每个子图像选取相应的闽值，是由像素灰度值和像素周围点局部灰度特性来确定像素的闭值的，在闽值分割后，相邻子图像之间的边界处可能产生灰度级的不连续性、容易出现伪造影现象等，因此需用平滑技术进行排除。
非均匀光照条件等情况虽然影响整体图像的灰度分布却不影响局部的图像性质。
局部闭值法的方法有灰度差直方图法、微分直方图法。
2.4最大类间方差法最大类间方差法[9,10]是由日本学者大津于1979 年提出的，是一种自适应的阈值确定方法，又叫大津法，简称Otsu 。
它按图像的灰度特性，将图像分成背景和目标两部分。
因方差是灰度分布均匀性的一种度量，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大，因此，背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别也越大。
当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小，因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
设t 为前景与背景的二值化阈值；属于前景像素点数占图像比例为w 0，平均灰度为u 0；背景点数占图像比例为w 1，平均灰度为u 1；图像的总平均灰度为u ，类间方差记为g 。
假设图像的背景较暗，图像的大小为M ×N ，图中像素的灰度小于阈值t 的像素个数为N 0(此类像素被判为前景)，像素灰度值大于阈值t 的像素个数为N1(此类像素被判为背景)，则有：)N M /(N w ),N M /(N w 110⨯=⨯=11001010u w u w u 1w w N M N N ⨯+⨯==+⨯=+ （2） )u u (w )u u (w g 11200-+-= （3） 将（2）代入（3）可得：)u u (w w g 1010-= （4）采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值t，即为所求。
2.5 均值法用均值全局二值化法，就是把整个图片看成一个大的部分，比如是a*a的一幅图像，接下来就可以读取整个图像的数据，对整个图像进行图像的分析，获得需要的数据，然后对这个数据去求平均值，也就是去整除整个图像的大小，这样就微分到最小的像素了，得到一个数值，但是这个数据相对来说不是很稳定，因为对图像处理的过程相对比较粗糙，如果是一个受光面不均匀的图像，整个数据读取就会出现误差，所以不能很精确的读取图像，如果是一个较为清晰的图像，可能这是一个有简单有快捷的好方法。
这就是简单的基于均值的全局二值化法。
2.6 边缘差值法物体的边缘是以图像局部特性的不连续性的形式出现的，比如灰度值的突变，纹理结构的突变，颜色的变化等。
图像的边缘通常有方向和幅度两个不同的特性。
图像的边缘信息在图像分析和人的视觉中都占有十分重要的地位，在图像识别中提取图像特征是一个重要的属性。
通常，沿边缘走向的象素变化平缓，而垂直于边缘走向的象素变化剧烈。
这种变化可能呈现阶跃型、房顶型和凸缘型。
边缘点对应于一阶微分幅度大的点，也对应于二阶微分幅度的零交叉点。
在边缘上灰度的一阶导数幅值较大，也就是说，而二阶导数在边缘上的值为0 ，其左右分别为一正一负两个峰，因此，利用梯度最大值或二阶导数的过零点提取边缘就成为一种有力的手段[11]。
根据上面各种方法的介绍，分别都提及了各种方法的功能。
当然，不管是什么样的方法，总会存在优势和劣势。
像全局法，通常可以很全面的去处理一幅图像，一般只考虑到整体像素的平均灰度值，而不能够顾及到每个像素的不同之处,所以其二值化在整体来说相对执行速度上是快了一点，但对输入图像量化噪音或不均匀光照等情况抵抗能力差[4]。
所以在受光不均匀的图像处理时，一般选取的就是局部二值化法。
因为这种方法把图片分割成若干个相同的模块，选取其中一个对其进行处理，这个逐个处理下来就可以得到相对精确的数据，所以经常用局部二值化法去处理那些看上去相对较暗的图片。
当然，这样逐个的处理会减慢图像处理的速度，计算也就变得繁琐。
根据他们处理图像的优劣，所以总会先分析不同的图像，对图像选择不同的处理方法。
3 CUDA图像二值化3.1CUDA简介随着显卡的不断发展，处理器功能变得越来越强大，并且出现了具有高度的可程序化能力，目前可编程的GPU具有比较高的内存带宽，和大量的执行单元，因此开始有利用显示芯片来帮助进行一些计算工作。
由于GPU的计算能力已经超越了通用的CPU，而且在并行运算中可以得到很好的结果，NVidia推出的CUDA应用程序，让显卡可以用于辅助计算。
CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux和MAC系统，可以与Visual Studio集成在一起，并且以使用C语言为基础，写出在显示芯片上执行的程序。
这种强大的处理器所用的工具集的核心是一个C语言编译器。
目前只有GT200、GF100、G80、G92、G94、G96平台（即Geforce 8~Gecorce GTX480）的NVidia显卡才能使用CUDA，G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU[7]。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。
在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而对于大规模的数据计算应用就有了一种比CPU 更加强大的计算能力。
同时它是一个完整的解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。
CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起更高效率数据密集度高的多的计算解决方案[9]。
所以与CPU相比，GPU具有以下优势：强大的并行处理能力和高效率的数据传输能力。
其中，并行性主要体现了指令级、数据级和任务级三个层次。
高效率的数据传输主要体现在两个方面：GPU与显存之间的带宽为：16GB/s；系统内存到显存的带宽为：4GB/s。
综上所述，GPU比较适合处理具有下面特性的应用程序：1、大数据量；2、高并行性；3、低数据耦合；4、高计算密度；5、与CPU交互比较少[3]。