文件名称：GPU-non-local-means:GPU加速的非本地均值（CUDA）
文件大小：53.34MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-04 02:58:35
C
GPU加速的非本地均值（CUDA） 该项目是Virginia Tech的课程的一部分，已完成。 在此项目中，开发了GPU加速版本的“ 。 该项目是使用Nvidia CUDA框架，C ++和Matlab开发的。 先决条件 Nvidia GPU（计算能力≥5.0） Matlab 2015a或更高版本（图像预处理） Visual Studio 2017（用于构建和运行实验） Windows 10（源代码与Windows 10兼容） Nsight Visual Studio插件 图形和可视化 可视化3D MR图像的51个切片 CPU与GPU执行时间 建立项目并开始。 这些说明将帮助您在本地系统中启动和运行项目。 请确保满足上述先决条件。 首先转到您的目录 在该文件夹内，在Matlab中运行脚本 。 该脚本将读取文件并添加高斯白噪声 该脚本将生成二进制文件。 生成的二进制文件将
【文件预览】：
GPU-non-local-means-master
----ProjectFiles()
--------input.bin(8.1MB)
--------plot_side_by_side.m(145B)
--------data_transform.m(547B)
--------view_data.m(293B)
--------ms_lesions.mat(5.72MB)
--------t1_ai_msles2_1mm_pn0_rf20.rawb(6.78MB)
--------normal_brain.mat(5.72MB)
--------benchmark.csv(2KB)
--------severe_ms_lesions_reduced.rawb(767KB)
--------output_gpu.bin(7.64MB)
--------crunch_data.m(2KB)
--------benchmark.txt(2KB)
--------t1_icbm_normal_1mm_pn0_rf20.rawb(6.78MB)
--------output_cpu.bin(7.64MB)
--------severe_ms_lesions.mat(5.91MB)
--------mse_psnr.m(301B)
--------severe_ms_lesions.rawb(6.78MB)
----Non Local Means Paper.pdf(289KB)
----NLM_Cuda()
--------NLM_Cuda()
--------NLM_Cuda.sln(1KB)
----README.md(4KB)
----APC Project Report.pdf(921KB)
----.gitignore(5KB)
----Extras()
--------myfile.gif(2.27MB)
--------GPU_vs_CPU.png(13KB)