基于GPU的自動(dòng)3D分割技術(shù)的研究

【摘 要】在現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展中，圖像處理技術(shù)以人為對(duì)象，改善人們視覺感官為目的，為生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)、 通信及文化藝術(shù)等領(lǐng)域，提供了科學(xué)依據(jù)，因此，關(guān)于圖像處理和分析技術(shù)一直都是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的焦點(diǎn)，鑒于此本文對(duì)基于GPU的自動(dòng)3D分割技術(shù)進(jìn)行深入研究，試圖為之提供行之有效的可行性建議。

【關(guān)鍵詞】GPU；圖像分割；3D技術(shù)

近年來(lái)，圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）在各領(lǐng)域中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，從最初簡(jiǎn)單的圖形處理功能，發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到現(xiàn)在可以進(jìn)行編程計(jì)算。針對(duì)GPU高級(jí)編程語(yǔ)言，可以對(duì)其進(jìn)行編程控制從而帶來(lái)更加方便快捷的用戶體驗(yàn)，并應(yīng)用在渲染之外的通用計(jì)算方法。與中央處理器（（CentralproeessingUni，CPU）的計(jì)算模式不同，GPU是一種高度并行的流處理器，浮點(diǎn)計(jì)算能力更強(qiáng)，在信號(hào)模擬以及分析等許多領(lǐng)域，具有非常優(yōu)越的實(shí)用性，可以通過(guò)編程在GPU中進(jìn)行分析計(jì)算，尤其可以解決三維圖像處理中的難題，而且提高算法的執(zhí)行效率也是一個(gè)十分有應(yīng)用價(jià)值的研究?jī)?nèi)容，下面就對(duì)基于GPU的自動(dòng)3D分割技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行深入研究。

一、GPU的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）是利用計(jì)算機(jī)軟件對(duì)系統(tǒng)信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換驅(qū)動(dòng)，然后向顯示器提供行掃描信號(hào)并進(jìn)行正確顯示，可以說(shuō)GPU 是實(shí)現(xiàn)“人機(jī)對(duì)話”的核心環(huán)節(jié)。顯卡作為電腦主機(jī)里的一個(gè)重要組成部分，承擔(dān)輸出顯示圖形的任務(wù)，對(duì)于從事專業(yè)圖形設(shè)計(jì)的人來(lái)說(shuō)顯卡非常重要。GPU的微架構(gòu)是面向適合于矩陣類型的數(shù)值計(jì)算而設(shè)計(jì)的，其內(nèi)部擁有大量重復(fù)設(shè)計(jì)的計(jì)算單元，這些計(jì)算單元可以分成眾多獨(dú)立的數(shù)值計(jì)算，即大量數(shù)值運(yùn)算的線程，而且數(shù)據(jù)之間沒有像程序執(zhí)行的那種邏輯關(guān)聯(lián)性。

利用GPU做通用計(jì)算的主要目的是為了提升運(yùn)算速度，在并行性方面，GPU中有1～30個(gè)流多重處理器，可在多個(gè)流多重處理器間進(jìn)行粗粒度的任務(wù)級(jí)或數(shù)據(jù)級(jí)并行，或在流多重處理器內(nèi)部進(jìn)行細(xì)粒度數(shù)據(jù)并行。相對(duì)于計(jì)算機(jī)集群，GPU為很多應(yīng)用提供了一個(gè)十分廉價(jià)的并行方案，特別是對(duì)于圖形本身的應(yīng)用而言。在高密集的運(yùn)算方面，GPU有多個(gè)存儲(chǔ)器控制單元，如GIX28O就有8個(gè)，每個(gè)控制器控制兩個(gè)位寬32bit的顯存，使總的存儲(chǔ)器位寬達(dá)到512bit，更適合于大塊數(shù)據(jù)傳輸。GPU緩存主要功能是用于過(guò)濾對(duì)存儲(chǔ)器的請(qǐng)求，減少對(duì)顯存的訪問(wèn)，這些優(yōu)勢(shì)使得它比CPU更適合于流處理計(jì)算，處理邏輯分支簡(jiǎn)單的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行任務(wù)，使應(yīng)用得到加速。

二、基于GPU的自動(dòng)3D分割技術(shù)的應(yīng)用

圖像分割技術(shù)是圖像處理和分析的關(guān)鍵技術(shù)之一，本文研究的基于GPU的自動(dòng)3D分割技術(shù)，就是將原始的3D圖像劃分成不同性質(zhì)的區(qū)域，然后再將目標(biāo)圖像提取并顯示出來(lái)。在各領(lǐng)域中，3D分割技術(shù)的應(yīng)用十分廣泛，以醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔涸谂R床診斷、患者的病理分析以及后期治療過(guò)程中都有涉及。

臨床醫(yī)療使用的圖像本質(zhì)上都是模糊的，這些圖像的紋理、灰度以及區(qū)域邊界給圖像分割技術(shù)造成了極大的困擾。近年來(lái)，Graph Cuts 算法框架得到了普遍的關(guān)注，其應(yīng)用領(lǐng)域包括圖像復(fù)原、多目視覺、圖像分割等計(jì)算機(jī)視覺研究的各個(gè)方面?；?Graph Cuts 的圖像分割算法，可以求出全局最優(yōu)解，可以輕易的從二維擴(kuò)展到三維甚至更高維的圖像分割上，因而具有良好的效果和廣闊的應(yīng)用前景。

在基于GPU的自動(dòng)3D分割技術(shù)的研究中，主要針對(duì)非剛性圖像配準(zhǔn)，而且采用正則化梯度流的方法，使得兩幅圖像之間的能量函數(shù)沿著規(guī)則化梯度方向遞減至最小值，達(dá)到配準(zhǔn)目的。該方法沒有采用循環(huán)搜索策略，而是通過(guò)在GPU中求解變分偏微分方程，以數(shù)據(jù)流的形式進(jìn)行并行處理。利用GPU對(duì)三維數(shù)據(jù)進(jìn)行投影，并通過(guò)投影數(shù)據(jù)之間的相似度求解配準(zhǔn)參數(shù)。隨著圖形硬件在性能和可編程性等方面的改進(jìn)，使得圖像配準(zhǔn)算法在GPU中的實(shí)現(xiàn)變得更加方便和快捷，根據(jù)GPU的新特性本文提出了新加速策略，實(shí)現(xiàn)快速基于互信息的三維醫(yī)學(xué)圖像剛性配準(zhǔn)算法。

本文研究的基于GPU的自動(dòng)3D分割技術(shù)包括較多的判斷語(yǔ)句以及各搜索方向之間的相互承接，屬于計(jì)算量小但控制復(fù)雜的運(yùn)行模式，采用普通的CPU編程模式比較容易實(shí)現(xiàn)。以空間變換參數(shù)為變量的互信息計(jì)算在優(yōu)化搜索過(guò)程中需要反復(fù)執(zhí)行數(shù)百次甚至更多才能完成一次配準(zhǔn)過(guò)程，因此提高互信息值的計(jì)算速度將能從根本上縮短圖像配準(zhǔn)時(shí)間?；バ畔⒌挠?jì)算過(guò)程可以分為兩個(gè)步驟，第一步執(zhí)行3D空間變換和三線性插值，第二步計(jì)算兩幅圖像之間的聯(lián)合直方圖，并由聯(lián)合直方圖計(jì)算聯(lián)合墑、邊緣墑，進(jìn)而得到互信息值。這些理論研究成果，經(jīng)過(guò)實(shí)踐測(cè)試后，有著非常顯著的圖像處理效果，因此基于GPU的自動(dòng)3D分割技術(shù)將是未來(lái)醫(yī)院圖像處理領(lǐng)域主要的研究方向。

結(jié)論

綜上所述，利用目前GPU的可編程能力以及高強(qiáng)度并行計(jì)算能力，在進(jìn)行圖像分割過(guò)程中有非常顯著的效果。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，超級(jí)計(jì)算機(jī)、地震勘探、醫(yī)療設(shè)備等產(chǎn)生了大量的三維體數(shù)據(jù)，有效的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為迫切需要解決的問(wèn)題。在過(guò)去的十年中可視化技術(shù)始終是科學(xué)研究的一個(gè)熱點(diǎn)。體繪制可視化技術(shù)可以基于體素顯示具有半透明效果的真實(shí)三維物體，目前，已經(jīng)逐漸成為主要的體數(shù)據(jù)分析手段。然而要獲得體數(shù)據(jù)中隱藏的重要信息，除了能夠產(chǎn)生高質(zhì)量的繪制圖像，體繪制技術(shù)還必須具有很好的交互性能。因此，高質(zhì)量的體繪制技術(shù)和高性能的交互分析工具的研究對(duì)科學(xué)計(jì)算和醫(yī)學(xué)研究等眾多領(lǐng)域具有重要意義。

作者簡(jiǎn)介：鄧惠?。?978-），女，安徽無(wú)為縣人，萬(wàn)博科技職業(yè)學(xué)院講師，碩士，研究方向：計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)， 計(jì)算機(jī)可視化，網(wǎng)絡(luò)安全。

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