基于双线性插值的图像缩放在GPU上的实现

王平; 全吉成; 赵柏宇

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基于双线性插值的图像缩放在GPU上的实现

更新时间：2026-09-04

- 基于双线性插值的图像缩放在GPU上的实现
- Realization of Image Zooming in GPU Based on Bilinear Interpolation
- 微电子学与计算机 2016年33卷第11期页码：129-132
- 作者机构：
  
  空军航空大学航空航天情报系,吉林,长春,130022
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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王平, 全吉成, 赵柏宇. 基于双线性插值的图像缩放在GPU上的实现[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(11): 129-132.

WANG Ping, QUAN Ji-cheng, ZHAO Bo-yu. Realization of Image Zooming in GPU Based on Bilinear Interpolation[J]. 2016, 33(11): 129-132.
王平, 全吉成, 赵柏宇. 基于双线性插值的图像缩放在GPU上的实现[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(11): 129-132. DOI：

WANG Ping, QUAN Ji-cheng, ZHAO Bo-yu. Realization of Image Zooming in GPU Based on Bilinear Interpolation[J]. 2016, 33(11): 129-132. DOI：

摘要

针对传统的在CPU上实现的基于双线性插值的图像缩放存在速度慢等问题

利用GPU高性能并行计算优势

实现了在GPU上基于双线性插值的快速缩放.此算法将目标图像的每个像素分配给GPU中每个线程同时执行

提高插值效率.从实验结果可以看出

此算法在放大图像时

随着图像分辨率的增大

GPU的插值速度相对CPU单线程和多线程的插值速度显著提高

能很好达到实时缩放图像的效果.

Abstract

The traditional image scaling algorithm in CPU based on bilinear interpolation has to confront with the problem of slow scaling. In this paper

GPU as a burgeoning high performance computing technique

implemented fast zooming on the GPU based on bilinear interpolation. In this algorithm

each pixel of the target image is allocated to each thread in GPU

and the interpolation efficiency is improved. The experimental results show that compared with the CPU single thread and multi thread

this algorithm significantly improved the interpolation speed of GPU

with the increase of the image resolution

and can achieve the effect of real-time image zooming.

关键词

Keywords

references

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