1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 东北电力设计研究院, 吉林 长春 130021
Canny算法在PC机上的执行速度较慢, 这极大地限制了其实用性。本文在前人的研究基础上对算法进行更深的优化和改进。首先在VS2012开发环境下利用数字图像处理技术对原算法进行原理上的改进, 再利用GPU流处理器数量众多的优势以及强大的多线程并发执行能力对Canny算法进行并行加速。在500 pixel×500 pixel的图片上, 对本文算法和原Canny算法进行了实验验证。实验结果表明, 在4 096 pixel×4 096 pixel大小的图片上采用本文的GPU移植算法处理后, 执行速度从80 ms降到了6 ms以内。在不影响边缘检测效果的前提下极大地提高了算法的实用性。
边缘检测 并行处理 连通域提取 edge detection GPU GPU parallel processing connected component extraction
