我正在为图像去噪编写代码,并在处理过的图像中遇到了一个带有条纹的奇怪问题。基本上,当我计算图像的X梯度时,水平条纹出现(或Y方向垂直)Lena X gradient。 整个算法运行正常,看起来我得到了正确答案(我与C中的程序进行比较),除了那些烦人的条纹Lena result。
条纹之间的距离随着不同的块大小而变化。每次运行程序时我都会有不同的条纹位置!以下是与梯度计算相关的程序部分。我有一种感觉,我做的事情非常愚蠢:)谢谢!
#define BLKXSIZE 16
#define BLKYSIZE 16
#define idivup(a, b) ( ((a)%(b) != 0) ? (a)/(b)+1 : (a)/(b) )
void Diff4th_GPU(float* A, float* B, int N, int M, int Z, float sigma, int iter, float tau, int type)
{
float *Ad;
dim3 dimBlock(BLKXSIZE,BLKYSIZE);
dim3 dimGrid(idivup(N,BLKXSIZE), idivup(M,BLKYSIZE));
cudaMalloc((void**)&Ad,N*M*sizeof(float));
cudaMemcpy(Ad,A,N*M*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);
cudaCheckErrors("cc1");
int n = 1;
while (n <= iter) {
Diff4th2D<<<dimGrid,dimBlock>>>(Ad, N, M, sigma, iter, tau, type);
n++;
cudaDeviceSynchronize();
cudaCheckErrors("kernel");}
cudaMemcpy(B,Ad,N*M*sizeof(float),cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaCheckErrors("cc2");
cudaFree(Ad);
}
__global__ void Diff4th2D(float* A, int N, int M, float sigma, int iter, float tau, int type)
{
float gradX, gradX_sq, gradY, gradY_sq, gradXX, gradYY, gradXY, sq_sum, xy_2, Lam, V_norm, V_orth, c, c_sq, lam_t;
int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
int j = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;
int index = j + i*N;
if ((i < N) && (j < M))
{
float gradX = 0, gradY = 0, gradXX = 0, gradYY = 0, gradXY = 0;
if ((i>1) && (i<N)) {
if ((j>1) && (j<M)){
int indexN = (j)+(i-1)*(N);
if (indexN > ((N*M)-1)) indexN = (N*M)-1;
if (indexN < 0) indexN = 0;
int indexS = (j)+(i+1)*(N);
if (indexS > ((N*M)-1)) indexS = (N*M)-1;
if (indexS < 0) indexS = 0;
int indexW = (j-1)+(i)*(N);
if (indexW > ((N*M)-1)) indexW = (N*M)-1;
if (indexW < 0) indexW = 0;
int indexE = (j+1)+(i)*(N);
if (indexE > ((N*M)-1)) indexE = (N*M)-1;
if (indexE < 0) indexE = 0;
gradX = 0.5*(A[indexN]-A[indexS]);
A[index] = gradX;
}
}
}
}
答案 0 :(得分:1)
您的内核中存在竞争条件,因为A的元素在使用之前可能会被覆盖也可能不会被覆盖。
使用不同的数组进行输入和输出。