CUDA--图像拉伸（使用纹理内存texture）

   CUDA里的图像拉伸有很多方法，比较常用的方法是将图像放大后，利用卷积对图像进行滤波处理。这种方法时间复杂度高，处理复杂。相对而言，使用纹理内存进行图像拉伸，由于纹理内存本身对传入的图像数组有线性滤波作用，所以使用纹理拾取函数从源图像纹理内存取值，赋值给输出图像，即可完成图像拉伸及图像滤波两种功能。

利用纹理内存的硬件插值功能，直接使用浮点型的坐标读取相应的源图像“像素”值，并赋值给目标图像。这里没有进行对源图像读取的越界检查，这是因为纹理内存硬件插值功能可以处理越界访问的情况，越界访问会按照事先的设置得到一个相对合理的像素颜色值，不会引起错误。

    使用cuda数组储存图像数据时，滤波效果更好。

    但是texture纹理内存做数据寄存器是不可取的，实验证明其存取速度并不高。纹理内存更适于图像放缩及图像旋转处理。

 

kernel函数如下：

// 宏：DEF_BLOCK_X 和 DEF_BLOCK_Y

// 定义了默认的线程块尺寸。

#define DEF_BLOCK_X  32

#define DEF_BLOCK_Y   8

 

// Kernel 函数：_stretchImgKer（拉伸图像）

// 根据给定的拉伸倍数 N 和 M，将输入图像拉伸，将其尺寸从 width * height 变成 

// (width * N) * (height * N)

 

// 全局变量：texRef（作为输入图像的纹理内存引用）

// 纹理内存只能用于全局变量，因此将硬件插值的旋转变换的 Kernel 函数的输入图像列

// 于此处。

static texture texRef;

 

// Kernel 函数：_StretchImgKer（拉伸图像）

static __global__ void _stretchImgKer(

        ImageCuda inimg, ImageCuda outimg, int timesWidth, int timesHeight)//拉伸倍数                                                                              //timesWidth*timesHeight

{

    // 计算当前线程的位置。

    int c = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    int r = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

 

    // 检查第一个像素点是否越界，如果越界，则不进行处理，一方面节省计算

    // 资源，另一方面防止由于段错误导致程序崩溃。

    if (r >= outimg.imgMeta.height || c >= outimg.imgMeta.width)

       return;

  

// 计算第一个输出坐标点对应的图像数据数组下标。

    int outidx = r * outimg.pitchBytes + c;

 

    // 通过目标坐标点反推回源图像中的坐标点，这一步是关键，图像的旋转处理也可使用

    float inc = c/(float)timesWidth;

    float inr = r/(float)timesHeight;

 

    // 通过上面的计算，求出了第一个输出坐标对应的源图像坐标。这里利用纹理内存的

    // 硬件插值功能，直接使用浮点型的坐标读取相应的源图像“像素”值，并赋值给目

    // 标图像。这里没有进行对源图像读取的越界检查，这是因为纹理内存硬件插值功能

    // 可以处理越界访问的情况，越界访问会按照事先的设置得到一个相对合理的像素颜

    // 色值，不会引起错误。纹理拾取同时也具有平滑滤波作用，输出图像噪声小。

    outimg.imgMeta.imgData[outidx] = tex2D(texRef,inc,inr);

}

 

主函数中进行以下处理即可：

//为CUDA数组分配内存，并将输入图像拷贝到内存

    cudaChannelFormatDesc channelDesc = cudaCreateChannelDesc(sizeof (unsigned char) * 8, 0, 0, 0, cudaChannelFormatKindUnsigned);    

 

    //纹理和数组绑定

 

errcode = cudaBindTexture2D( NULL, &texRef, inimg->imgData, &channelDesc, inimg->width, inimg->height, inimgCud->pitchBytes);

  

if (errcode != NO_ERROR)

   return errcode;

    

    // 计算调用 Kernel 函数的线程块的尺寸和线程块的数量。

    dim3 blocksize, gridsize;

    blocksize.x = DEF_BLOCK_X;

    blocksize.y = DEF_BLOCK_Y;

    gridsize.x = (outsubimgCud.imgMeta.width + blocksize.x - 1) / blocksize.x;

    gridsize.y = (outsubimgCud.imgMeta.height + blocksize.y - 1) / blocksize.y;

    

    // 调用核函数。

    _stretchImgKer<<>>(

        insubimgCud, outsubimgCud, timesWidth, timesHeight);

实验结果如下，纹理拾取处理得到的图像滤波效果还是很好的：