基于GPU的数字图像处理算法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 绪论	第8-11页
·课题研究背景、意义及研究状况	第8页
·GPU 在通用计算领域中的应用	第8-9页
·本文研究内容及主要贡献	第9-10页
·论文结构安排	第10-11页
第二章 基于图形处理器(GPU)的通用计算	第11-20页
·引言	第11页
·GPU 与CPU 的异同	第11-12页
·GPU 的发展历程	第12页
·传统GPU 和可编程GPU 的工作流程	第12-13页
·可编程GPU 的通用计算模型	第13-14页
·GPU 在通用计算的优势及处理器发展趋势	第14页
·可编程图形处理器的开发环境	第14-20页
·GPU 开发环境介绍	第14页
·CUDA 概况	第14-15页
·CUDA 硬件架构和软件环境	第15-16页
·CUDA 的编程模型	第16-18页
·CUDA 的应用领域	第18-20页
第三章 GPU 加速数字图像处理算法	第20-55页
·GPU 加速数字图像处理算法分析	第20-23页
·时域空间GPU 加速像素级图像处理	第23-41页
·直方图均衡化处理	第23-35页
·图像锐化处理	第35-38页
·图像平滑处理	第38-41页
·时域空间GPU 加速特征级图像处理	第41-48页
·角点检测算法	第41-48页
·时域空间GPU 加速目标级图像处理分析	第48页
·频域空间GPU 加速数字图像处理	第48-55页
·快速卷积运算	第48-55页
第四章 CUDA 程序优化方法	第55-58页
·CUDA 程序的优化	第55-56页
·CUDA 中存储器的优化	第56-58页
第五章 总结与展望	第58-60页
·总结	第58页
·展望	第58-60页
参考文献	第60-62页
致谢	第62-63页
个人简历	第63-64页
在学期间发表的学术论文及研究成果	第64页