CUDA NPP库使用问题记录-nppiFilterMedian_16u_C1R

作者使用NPP库进行GPU平台的图像处理，在测试中值滤波时始终报错，通过阅读文档和网上查询找到了问题的关键：

1）通过nppiFilterMedianGetBufferSize_16u_C1R得到的buffersize始终为0，这其实不影响程序运行；

2）如果源图像和SizeROI（含义见滤波函数参数说明）具有相同尺寸，那么在进行卷积运算时，对于边缘像素计算时会出现内存访问越界，需要人为处理。不过这很好理解，即使在CPU下计算，也需要考虑图像边缘填充的问题。

解决方法：

1）作者使用nppiCopyConstBorder_16u_C1R将原图像拷贝到另一块内存，该函数的作用就是边界填充；

2）【关键步骤】给nppiFilterMedian_16u_C1R在传递输入图像数据地址的时候，由于边界填充的存在，需要考虑行偏移和列偏移量（作者16位源图像，这里的输入图像地址为：pSrcImgDeviceWithBorderFill+oAnchor.y*nSrcPitchDeviceWidthBorderFill/sizeof(Npp16u)+oAnchor.x），【以保证该地址指向的像素逻辑上也是原始输入图像（未经过边界填充）的第一个像素】；

3）经过上述两个步骤，则能保证所有的像素均能正确处理，否则的话，存在无法处理的边界或函数运行报错。

总结来说，上述问题是调用NPP库包含Neighborhood Operations操作的所有函数均需要考虑的问题，包含所有的滤波和形态学算法（Filtering Functions and Morphological Operations ）。

参考：

1）https://stackoverflow.com/questions/38749362/cuda-npp-median-filter-for-16-bit-images，这里说的基本明白，但没有最终解决。

2）https://docs.nvidia.com/cuda/npp/nppi_conventions_lb.html#image_data_error_codes，这里介绍了Neighborhood Operations操作是如何导致越界的。