專利名稱：基于gpu的二維地震圖像的快速縮放方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種基于GPU的二維地震圖像的快速縮放方法。
背景技術：
圖像信息是人類傳遞視覺信息的主要媒介，圖像給人們直觀而具體的物體形象，這是聲音、語言和文字所不能比擬的。在地質勘探中，通過地質解釋軟件得到的大量二維圖像如二維地震剖面圖等信息，為勘探工作提供了諸多便利，二維地震圖像信息準確性的高低，決定了地質解釋軟件的作用效果。在地質勘探領域，因為其處理的二維地震剖面道數(shù)經常是幾萬道的數(shù)量級，數(shù)據(jù)量非常之大，具有海量性，并且圖像操作交互的實時性，大規(guī)模數(shù)據(jù)圖形圖像實時繪制在這一領域就顯得尤其重要。在對圖像的處理和交互操作中，圖像的放大和縮小作為一種基本 的圖像處理技術，在大規(guī)模數(shù)據(jù)圖像的實時繪制中，作為一種常見的操作，在實際應用中具有重要的作用。圖像放縮所用數(shù)學模型的優(yōu)劣，通常會直接影響用戶觀看圖像的質量和速度。在地質解釋軟件中，由于地震數(shù)據(jù)的海量性和交互的實時性，就要求對地質圖像既有高質量的縮放也要有快速顯示的效果。因此，要做到二維地震圖像的快速縮放，需要三個關鍵步驟第一，把海量數(shù)據(jù)分塊成合適大小的小塊數(shù)據(jù)進行處理。第二，選擇一個算法，確保地震剖面圖像能有高質量的縮放效果。第三，這個算法時間復雜度小，能使二維地震圖像數(shù)據(jù)經分塊后形成的合適大小的小塊數(shù)據(jù)能實時處理。地震剖面數(shù)據(jù)的一個最大的特點是數(shù)據(jù)量大，通常的情況下都有一兩百兆，而且經常會有幾個G的數(shù)據(jù)。面對如此龐大的數(shù)據(jù)，要進行快速縮放是非常困難的。這對計算機硬件和應用軟件都提出了非常高的要求。對于海量地震圖像數(shù)據(jù)處理來說，最大的問題是圖像數(shù)據(jù)經常會比計算機的內存大。地震剖面數(shù)據(jù)還有一個很明顯的特點就是它是一道一道的數(shù)據(jù)，可以按道存取。所以，對海量的地震剖面數(shù)據(jù)，可以先按要顯示的道獲取顯示起始道和顯示終止道的數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)一般會有100M左右，為中等合適大小的數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)分塊好之后，對于合適大小的數(shù)據(jù)塊，就需要選擇一個能有高質量縮放效果的算法。數(shù)字圖像是離散化的點陣數(shù)據(jù)。要對數(shù)字圖像進行縮放，就必須利用已知的資料和先驗知識對未知采樣點進行估計。數(shù)字圖像的縮放通常借助圖像插值來實現(xiàn)。插值算法的好壞將直接關系到圖像的失真程度。理論上，圖像縮放可以看作一個二元函數(shù)重構與重采樣的問題。若圖像上像素(i，j)處的顏色值為fu，圖像大小為MXN，現(xiàn)要將圖像縮放至PXQ，則圖像縮放可以描述如下假設f(x，y)是定義在二維區(qū)域上的一個函數(shù)，首先根據(jù)像素點處的離散顏色值{匕} (i=0，1，... M-l; j=0, I, . . . N-l)重構函數(shù) f(x，y)，使得 f(i，j)=匕，其中(x, y) e
X
;如果源圖像為灰度圖，那么f(x，y)為標量函數(shù)；如果源圖像為彩色圖像，那么f(x，y)為矢量函數(shù)；然后在
X
上按照適當?shù)囊?guī)則對f(x, y)進行重采樣，結果即為縮放后的目標圖像。當P〈M且Q〈N時，為圖像縮??；iP>M且Q>N時為圖像放大。作為圖像處理中的基本操作，對圖像縮放已有較多的研究，其中最主要的是基于插值核函數(shù)的方法。這類插值算法屬于傳統(tǒng)的線性插值算法，并與傳統(tǒng)的圖像縮放理論中“采用一個連續(xù)函數(shù)來描述離散圖像”的理論相吻合。設(x，y)為目標圖像T中的當前處理像素，該類方法的一般步驟是首先將(x，y)向前映射到源圖像S中的(i+u，j+v)，其中(O彡u彡1，0彡V彡1)，然后采用像素(i，j)周圍一定領域范圍內的像素作為采樣點，根據(jù)某種線性插值方法來得到所求像素(x，y)，可用公式表示為T (λ-, y) = Xlo Σ% sijf(x-i^y-j)(1)式中Sij取自源圖像S的采樣點；f(x-i，y-j)為插值核函數(shù)，為了減少運算量，往往選擇線性的核函數(shù)，即f(x，y)=f(x)f(y)。 該類算法與傳統(tǒng)插值算法原理基本相同，算法之間的區(qū)別在于所利用的采樣點范圍以及插值核函數(shù)的不同。下面列舉了其中一些常見形式。它們具有不同的優(yōu)缺點。I)最近鄰域插值法(Nearest)這是圖像縮放里的最簡單的算法，因其插值核函數(shù)為零階函數(shù)，也叫零階插值，其核心是簡單的像素復制。該算法利用的采樣點區(qū)間為1X1，即T(x，y)=S(i，j)。該算法簡單、直觀、高效，但是在圖像放大時會產生明顯的鋸齒現(xiàn)象，難以得到視覺上高質量的目標圖像。該方法精度不高，但速度快，可以用在瀏覽等不重要但要求速度快的場合。2)雙線性插值法(Bilinear)雙線性插值也叫一階插值，該算法通過對S(i，j)周圍相鄰的4個像素在兩個方向分別作線性插值來決定新像素的值，采樣點區(qū)間為2X2，所對應的4個采樣點分別為S (i, j)、S (i+1, j)、S (i, j+1)和 S (i+1, j+1)，即:T (x, y) =S (i+u, j+v) = (l_u) ( 1-v) f (i, j) + (l~u) vf (i, j + 1) +u (l_v)f (i+1, v) +uvf (i+1, j+1)雙線性內插法的計算比最近鄰域插值法復雜些,計算量較大。但沒有灰度不連續(xù)性的缺點，結果令人滿意。它具有低通濾波性質，但該方法會使高頻分量受損，圖像輪廓有一定模糊。主要缺點為既平滑了圖像高頻分量又使低頻分量產生了混疊。3)雙三次插值法(Bicubic)雙三次插值算法的采樣點區(qū)間為4X4，利用了 S(i，j)周圍16個像素的信息。該插值核函數(shù)一般采用理想插值函數(shù)sine (X) =sin (X)/x的理論上的最佳逼近。雙立方插值可以通過拉格朗日多項式、三次樣條函數(shù)或者三次卷積算法實現(xiàn)。三次樣條函數(shù)就是理想的插值函數(shù)sine (X)=Sin(X) Λ的理論上的最佳逼近。拉格朗日多項式最易實現(xiàn)。雙三次插值消除了最近鄰域插值法的鋸齒走樣問題和“馬賽克”問題，也解決了雙二次插值的邊緣模糊問題，內插效果最好，精度最高，具有較好的視覺效果，但計算量較大，復雜度較高。由于地質勘探領域里的特殊性，既要求效果好，精度高，又要求縮放實時交互。所以本發(fā)明既需要達到雙三次方插值的效果，又要使交互達到實時的效果。對于地震數(shù)據(jù)圖像來說，因為數(shù)據(jù)的海量性，分塊成合適大小的數(shù)據(jù)，每一小塊數(shù)據(jù)也有100Μ左右，如果直接使用傳統(tǒng)的雙三次方插值，雖然可以達到精度高的理想效果，但是要經過相對漫長的等待時間，交互效果較差。要解決雙三次方插值處理時間長的問題，需要快速實現(xiàn)雙三次方插值。這可以通過借用GPU加速并行計算來實現(xiàn)。目前圖形硬件中的圖形處理器(GPU)計算能力的增長速度已經超過了中央處理器(CPU)計算能力的增長速度，主流圖形硬件制造商聲稱，現(xiàn)在每隔I年GPU的性能就會增長I倍。圖形硬件技術一個最主要的突破就是在圖形硬件中引入了可編程功能，該功能允許用戶編制自定義的著色器程序(Shader program)來替換原來固定流水線中的某些功能模塊，使得GPU在功能上更像一個通用處理器。雖然GPU具有非常高的計算速度，但并不能直接將以前在CPU中實現(xiàn)的算法照搬到GPU中來執(zhí)行，這是因為GPU的指令執(zhí)行方式和CPU不一樣，GPU的體系結構是一種高度并行的單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)指令執(zhí)行體系。所以要基于可編程圖形硬件實現(xiàn)一些在CPU中效率較低的算法，就必須重新組織算法實現(xiàn)的 數(shù)據(jù)結構和步驟，以充分利用GPU并行處理體系結構帶來的性能優(yōu)勢。與本發(fā)明相關的現(xiàn)有技術包括目如,與本發(fā)明相關的現(xiàn)有技術，有夏海宏等提出的“基于GPU的雙_■次B樣條圖像縮放”(Journal of Mechanical & Electrical Engineering 2010)等。這些算法或文章有的只是利用了雙三次方插值但并沒有改進，如張阿珍等提出的“基于雙三次插值算法的圖像縮放引擎的設計”(微電子學與計算機2007);有的通過GPU加速雙三次方，但是加速的是雙三次B樣條縮放，如桂葉晨等提出的“基于CUDA的雙三次B樣條縮放方法”(ComputerEngineering and Application 2009)。

以上各種圖像縮放算法存在如下缺陷第一，只是針對普通大小圖像的縮放，都沒有應用到二維地震圖像縮放的具體領域里。第二，大部分是通過直接提出一個三次樣條函數(shù)來實現(xiàn)雙三次方插值，但并不是完全意義上的雙立方插值。第三，圖像數(shù)據(jù)縮放處理完后，并沒有對顯示過程作出改進，以加速顯示。在地質勘探領域，地震數(shù)據(jù)的彩色圖顯示作為地質解釋軟件的一個最基本的功能，其顯示的效果的好差首要地決定了地質解釋后續(xù)流程的效果。現(xiàn)有的地質解釋軟件中，大多數(shù)的彩色圖縮放都是用openGL或Qt中的雙線性插值實現(xiàn)的。雖然縮放速度快，但是放大后的圖像有一定模糊，圖像不美觀，縮放效果不好。僅有的地質解釋軟件如SMT雖然縮放可以達到雙立方插值的效果，但是縮放速度慢，當?shù)卣鹌拭鏀?shù)據(jù)超過內存容量即到達海量級數(shù)據(jù)時，絕大多數(shù)軟件就不能顯示或實時顯示，實時縮放就完全不能實現(xiàn)。

發(fā)明內容
為了克服現(xiàn)有技術的上述缺點，本發(fā)明提供了一種基于GPU的二維地震圖像的快速縮放方法，在確保地震海量數(shù)據(jù)剖面彩色圖縮放效果的前提下，實現(xiàn)了海量地震剖面圖像縮放交互的實時性。本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是一種基于GPU的二維地震圖像的快速縮放方法，包括如下步驟步驟一、海量地震剖面數(shù)據(jù)的分塊建立前、后臺兩個數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，其中前臺緩沖區(qū)直接服務于圖形圖像顯示，后臺緩沖區(qū)則對應于硬盤操作，并通過多線程技術實現(xiàn)前、后臺兩個數(shù)據(jù)緩沖區(qū)之間數(shù)據(jù)內容的交換；步驟ニ、采用雙立方插值算法來實現(xiàn)縮放；步驟三、CUDA框架下的GPU并行計算；步驟四、GPU加速實現(xiàn)雙立方插值( I)檢測GPU性能參數(shù)；(2)初始化顯示窗ロ；(3)為測量創(chuàng)建定時器；(4)獲取分塊后的圖片數(shù)據(jù)； (5)分配CUDA數(shù)組，復制圖像數(shù)據(jù)到數(shù)組；(6 )設置并綁定CUDA紋理參數(shù)到CUDA數(shù)組；(7)創(chuàng)建像素緩沖區(qū)對象；(8)注冊顯存緩沖對象；(9)創(chuàng)建顯示紋理；(10)插值渲染；步驟五、CUDA和openGL互操作加速顯示使用CUDA生成數(shù)據(jù)，然后使用OpenGL在屏幕上繪制出數(shù)據(jù)所表示的圖形。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的積極效果是( I)將GPU加速的雙立方插值算法引入到地震彩色圖縮放的應用中，提升了縮放和交互效果。(2)將CUDA和openGL互操作技術引入到彩色圖縮放算法中，加速縮放后彩色圖的
顯不O(3)將數(shù)據(jù)分塊技術應用到地震剖面彩色圖顯示中，能解決海量地震剖面數(shù)據(jù)的顯示和縮放問題。(4)具有雙立方插值的最優(yōu)效果，沒有馬賽克，邊緣過渡平緩。(5)保證了海量數(shù)據(jù)也能實時縮放，且縮放速度快本發(fā)明是在嚴格仿真測試后得出的測試數(shù)據(jù)，這些圖像數(shù)據(jù)都是在海量數(shù)據(jù)分塊后，根據(jù)窗ロ大小獲得的相應的數(shù)據(jù)，縮放系數(shù)為2，放大2倍。雙立方插值算法與本專利算法的測試數(shù)據(jù)如下表
權利要求
1.一種基于GPU的二維地震圖像的快速縮放方法，其特征在于包括如下步驟 步驟一、海量地震剖面數(shù)據(jù)的分塊建立前、后臺兩個數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，其中前臺緩沖區(qū)直接服務于圖形圖像顯示，后臺緩沖區(qū)則對應于硬盤操作，并通過多線程技術實現(xiàn)前、后臺兩個數(shù)據(jù)緩沖區(qū)之間數(shù)據(jù)內容的交換； 步驟二、采用雙立方插值算法來實現(xiàn)縮放； 步驟三、CUDA框架下的GPU并行計算； 步驟四、GPU加速實現(xiàn)雙立方插值 (1)檢測GPU性能參數(shù)； (2)初始化顯示窗口； (3)為測量創(chuàng)建定時器； (4)獲取分塊后的圖片數(shù)據(jù)； (5)分配CUDA數(shù)組，復制圖像數(shù)據(jù)到數(shù)組； (6)設置并綁定CUDA紋理參數(shù)到CUDA數(shù)組； (7)創(chuàng)建像素緩沖區(qū)對象； (8)注冊顯存緩沖對象； (9)創(chuàng)建顯示紋理； (10)插值渲染； 步驟五、CUDA和openGL互操作加速顯示使用CUDA生成數(shù)據(jù)，然后使用OpenGL在屏幕上繪制出數(shù)據(jù)所表示的圖形。
2.根據(jù)權利要求I所述的基于GPU的二維地震圖像的快速縮放方法，其特征在于CUDA和OpenGL之間的互操作是通過OpenGL的PBO對象實現(xiàn)的，在OpenGL中首先創(chuàng)建PBO對象并把數(shù)據(jù)傳送到對應的PBO中，CUDA使用PBO數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權利要求2所述的基于GPU的二維地震圖像的快速縮放方法，其特征在于所述CUDA使用PBO數(shù)據(jù)的流程為 (1)獲得數(shù)據(jù)的控制權； (2)修改數(shù)據(jù)； (3)將控制權交回OpenGL進行繪制。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于GPU的二維地震圖像的快速縮放方法，通過將GPU加速的雙立方插值算法引入到地震彩色圖縮放的應用中，提升了縮放和交互效果；將CUDA和openGL互操作技術引入到彩色圖縮放算法中，加速縮放后彩色圖的顯示；將數(shù)據(jù)分塊技術應用到地震剖面彩色圖顯示中，能解決海量地震剖面數(shù)據(jù)的顯示和縮放問題；具有雙立方插值的最優(yōu)效果，沒有馬賽克，邊緣過渡平緩；保證了海量數(shù)據(jù)也能實時縮放，且縮放速度快；本發(fā)明算法的內存限制遠比普通雙三次方插值的內存限制小得多，適合用于處理大數(shù)據(jù)量的地震剖面圖像。
文檔編號G06T3/40GK102831577SQ201210312729
公開日2012年12月19日 申請日期2012年8月29日 優(yōu)先權日2012年8月29日
發(fā)明者姚興苗, 吳凡賢, 胡光岷 申請人:電子科技大學