基于CUDA架构的FDK算法的研究.pdfVIP

2015年第6期 工业仪表与 自动化装置 ·3 · 基于CUDA架构的FDK算法的研究 骆岩红，王建华 (西北民族大学 电气工程学院，兰州 730030) 摘要：该文研究了一种利用 GPU并行架构的CUDA来完成 FDK三维图像重建算法的加速。 分析了FDK三维图像重建算法的可并行性特点，设计了适合CUDA的并行方法，分别在算法加权、 滤波和反投影3个阶段，实现 FDK的加速。经过实验验证，该文提出的方法与算法与CPU单独实 现图像重建相比，不仅获得了150倍以上的加速效果，并且两种方式完成的重建图像，质量接近，平 均误差小于10一。由此可得出结论，利用GPU的三维锥束CT图像重建能够得到较满意的结果。 关键词：三维锥束CT；FDK算法；图像处理器；CUDA 中图分类号：TP391 文献标志码 ：A 文章编号：1000—0682(2015)06—0003—05 ResearchofFDK algorithm basedonCUDA architecture LUOYanhong，WANG Jianhua (SchoolofElectricalEngineering，NorthwestUniversityforNationalities，Lanzhou730030，China) Abstract：ThispaperstudiesakindofusingCUDA GPU parallelarchitecturetocompletetheFDK three—dimensionalimagereconstructionalgorithm acceleration．Inthispaper，itanalyzedtheFDK algo— rithm parallelism characteristics，itdesignedforCUDA parallelmethodinweighted，filteringalgorithm andtheprojectionthreephases．ItrealizedtheFDKacceleration．Throughexperimentcomparedwiththe algorithm implementationalonebyCPU imagereconstruction，itnotonlywonmorethan150timesspeed- up．butalsogotbetterqualityoftheimage．Theaverageerrorislessthan10一．Soitconcludedthatuse ofGPU 3D conebeam CT imagereconstructioncanobtainsatisfiedresults． Keywords：3D conebeam CT；FDK algorithm ；GPU；CUDA 多种FDK重建加速方法，例如几何参数法、对称法、 0 引言 采用DSP的加速方法以及采用 FPGA的加速方法 锥束CT技术的迅速发展与重建算法的发展是 等 J。随着图像处理器GPU硬件的加速发展，如 分不开的，由于FDK算法实现方法简单，所以得到 何利用该硬件的可编程和并行性来实现 FDK的复 了广泛的应用。但是利用该算法完成图像的重建是 杂计算，已成为当前热点研究之一。 十分耗时的，这样就极大地限制 了它的实际应用及 GPU是一种大规模并行计算的多核处理器体 商业化生产。因此，如何提高 CT图像重建速度是 系结构，它拥有高度的并行性、强大的计算能力及超 一 个亟待解决的问题，它也吸引了很多学者致力于 大的存储带宽。很多学者利用它在图像重建的加速 这方面的研究