基于OpenCL的图像灰度化并行算法研究
【摘要】 随着图像数据量的增加，传统单核处理器或多处理器结构的计算方式已无法满足图像灰度化实时)的处理需求通过分析加权平均图像灰度化数据处理的并行性，对任务进行了层次化分解，设计图像灰度化并行算法实验结果显示:图像灰度化并行算法在了并行算法的性能分该文提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性得到)在异构并行计算的优势，提出了基于开放式计算语言(级并行的并行算法并映射到计算平台上相比串行算法异构计算平台上“CPU+GPU”并行算法和多核、架构下OpenCLCUDAGPUCPU2..、4.9627.04NVIDIAGPU倍倍和OpenCL别获得了了验证
