一种电脑显卡及其图像处理方法
【专利摘要】本发明公开了一种电脑显卡，包括第一过滤模块、第二过滤模块、第三过滤模块，以及分别和第一过滤模块、第二过滤模块、第三过滤模块相连的第一缓冲区、第二缓冲区和第三缓冲区，第一缓冲区和第二缓冲区共同连接至第一GPU，第一GPU和第三缓冲区共同连接至第二GPU，第二GPU连接至第三GPU，第三GPU连接至第四缓冲区。本发明还公开了一种使用上述电脑显卡进行图像处理的方法。本发明能够改进现有技术的不足，通过改进显卡结构和处理方法，在使用相同硬件的前提下，提高显卡图像处理能力。
【专利说明】一种电脑显卡及其图像处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理显示【技术领域】，尤其是一种电脑显卡及其图像处理方法。
【背景技术】
[0002] 随着技术的发展，电脑对图像的处理能力快速增强。电脑对图像处理的核心是电 脑显卡。为了达到提高电脑显卡的处理能力的目的，现有技术都是通过增加显存数量或者 提高显卡运算速度而实现的。这种一味通过提升硬件性能的方式存在成本增加较多，硬件 技术瓶颈直接影响显卡处理能力的问题。
【发明内容】
[0003] 本发明要解决的技术问题是提供一种电脑显卡及其图像处理方法，能够解决现有 技术的不足，通过改进显卡结构和处理方法，在使用相同硬件的前提下，提高显卡图像处理 能力。
[0004] 为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
[0005] -种电脑显卡，包括第一过滤模块、第二过滤模块、第三过滤模块，以及分别和第 一过滤模块、第二过滤模块、第三过滤模块相连的第一缓冲区、第二缓冲区和第三缓冲区， 第一缓冲区和第二缓冲区共同连接至第一GPU，第一GPU和第三缓冲区共同连接至第二 GPU，第二GPU连接至第三GPU，第三GPU连接至第四缓冲区。
[0006] 作为优选，所述第一缓冲区、第二缓冲区和第三缓冲区的储存格式相同，均以数据 块的形式使用堆栈格式储存，每个数据块设置有一个特征标记。
[0007] 作为优选，所述第四缓冲区的储存格式为矩阵格式，第四缓冲区与第三GPU之间 通过双向读写通路连接。
[0008] -种使用上述电脑显卡的图像处理方法，包括以下步骤：
[0009]A、图像数据依次经过第一过滤模块、第二过滤模块和第三过滤模块，第一过滤模 块将图像数据中的结构特征数据储存入第一缓冲区，第二过滤模块将图像数据中的颜色 特征数据储存入第二缓冲区，第三过滤模块将图像数据中的渲染特征数据储存入第三缓冲 区；
[0010]B、第一GPU将结构特征数据和颜色特征数据进行整合处理，形成图像第一中间 体；
[0011]C、第二GPU将图像第一中间体与渲染特征数据进行整个处理，形成图像第二中间 体；
[0012]D、第三GPU将图像第二中间体进行均化处理，然后进行边缘修复处理。
[0013] 作为优选，步骤A中，同一图像块的结构特征数据和颜色特征数据之间，以及颜色 特征数据和渲染特征数据之间设置有唯一的位置坐标联系表。
[0014] 作为优选，步骤B中，首先将结构特征数据进行组合，形成完整的图像块；然后将 颜色特征数据根据位置坐标联系表对图像块中的结构特征数据进行替换，每个颜色特征数 据包的覆盖范围大于相对应的结构特征数据包；最后，将重叠部分的两个颜色特征数据的 色度和灰度进行加权平均处理。
[0015] 作为优选，步骤C中，使用渲染特征数据按照位置坐标联系表的标记位置对颜色 特征数据进行渲染；渲染过程中，首先随机抽取若干个颜色特征数据进行渲染，然后以已经 渲染的染色特征的位置为圆心，向外逐步渲染，直至全部颜色数据渲染完毕。
[0016] 作为优选，步骤D中，对图像第二中间体进行均化处理的步骤包括，
[0017] D11、对图像第二中间体按照像素进行逐行扫描，分别设定检测距离和检测阈值， 将扫描出的在检测距离内像素的色度或者灰度大于检测阈值的位置进行标记；
[0018] D12、将标记的位置上对应的原始的结构特征数据和颜色特征数据重新进行提取， 然后根据结构数据特征确定颜色结构特征的位置分布，将位置上相邻的颜色特征数据包进 行平均化，使用平均化后的颜色特征数据与结构数据特征进行整合处理，形成均化第一中 间体；
[0019] D13、使用均化第一中间体与步骤Dll中标记的位置进行加权平均。
[0020] 采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明改变了现有技术中对图像进行 一次性直接处理的模式，通过将图像数据分为三个部分，并对其进行适当的联系，减小了数 据处理过程中的重复运算，提高了处理速度。另外，通过利用三层的数据结构，可以进一步 对图像的显示质量进行进一步优化，这种优化由于是基于上述的数据结构，所以增加的运 算量极小，不会给系统带来额外的运算负担。
【专利附图】
【附图说明】
[0021] 图1是本发明一个【具体实施方式】中硬件结构的示意图。
[0022] 图中：1、第一过滤模块；2、第二过滤模块；3、第三过滤模块；4、第一缓冲区；5、第 二缓冲区；6、第三缓冲区；7、第一GPU;8、第二GPU;9、第三GPU;10、第四缓冲区；11、双向读 与通路。
【具体实施方式】
[0023] 本发明中使用到的标准零件均可以从市场上购买，异形件根据说明书的和附图的 记载均可以进行订制，各个零件的具体连接方式均采用现有技术中成熟的螺栓、铆钉、焊 接、粘贴等常规手段，在此不再详述。
[0024] 参照图1，本发明一个【具体实施方式】包括第一过滤模块1、第二过滤模块2、第三过 滤模块3,以及分别和第一过滤模块1、第二过滤模块2、第三过滤模块3相连的第一缓冲区 4、第二缓冲区5和第三缓冲区6,第一缓冲区4和第二缓冲区5共同连接至第一GPU7,第一 GPU7和第三缓冲区6共同连接至第二GPU8,第二GPU8连接至第三GPU9,第三GPU9连接至 第四缓冲区10。
[0025] 值得注意的是，所述第一缓冲区4、第二缓冲区5和第三缓冲区6的储存格式相同， 均以数据块的形式使用堆栈格式储存，每个数据块设置有一个特征标记。
[0026] 值得注意的是，所述第四缓冲区10的储存格式为矩阵格式，第四缓冲区10与第三 GPU9之间通过双向读写通路11连接。
[0027] 一种使用上述电脑显卡的图像处理方法，包括以下步骤：
[0028] A、图像数据依次经过第一过滤模块1、第二过滤模块2和第三过滤模块3,第一过 滤模块1将图像数据中的结构特征数据储存入第一缓冲区4,第二过滤模块2将图像数据中 的颜色特征数据储存入第二缓冲区5,第三过滤模块3将图像数据中的渲染特征数据储存 入第三缓冲区6;
[0029] B、第一GPU7将结构特征数据和颜色特征数据进行整合处理，形成图像第一中间 体；
[0030] C、第二GPU8将图像第一中间体与渲染特征数据进行整个处理，形成图像第二中 间体；
[0031] D、第三GPU9将图像第二中间体进行均化处理，然后进行边缘修复处理。
[0032] 步骤A中，同一图像块的结构特征数据和颜色特征数据之间，以及颜色特征数据 和渲染特征数据之间设置有唯一的位置坐标联系表。
[0033] 步骤B中，首先将结构特征数据进行组合，形成完整的图像块；然后将颜色特征数 据根据位置坐标联系表对图像块中的结构特征数据进行替换，每个颜色特征数据包的覆盖 范围大于相对应的结构特征数据包；最后，将重叠部分的两个颜色特征数据的色度和灰度 进行加权平均处理，其中色度占70 %的权重，灰度占30 %的权重。
[0034] 步骤C中，使用渲染特征数据按照位置坐标联系表的标记位置对颜色特征数据进 行渲染；渲染过程中，首先随机抽取若干个颜色特征数据进行渲染，然后以已经渲染的染色 特征的位置为圆心，向外逐步渲染，直至全部颜色数据渲染完毕。
[0035] 步骤D中，对图像第二中间体进行均化处理的步骤包括，
[0036] D11、对图像第二中间体按照像素进行逐行扫描，分别设定检测距离和检测阈值， 将扫描出的在检测距离内像素的色度或者灰度大于检测阈值的位置进行标记；其中，检测 距离为10个像素距离，检测阈值为大小两个极值的比值为2 : 1;
[0037] D12、将标记的位置上对应的原始的结构特征数据和颜色特征数据重新进行提取， 然后根据结构数据特征确定颜色结构特征的位置分布，将位置上相邻的颜色特征数据包进 行平均化，使用平均化后的颜色特征数据与结构数据特征进行整合处理，形成均化第一中 间体；
[0038] D13、使用均化第一中间体与步骤Dll中标记的位置进行加权平均，首先使用1 : 1 的比例进行加权平均，然后再次进行检测，如果仍然超出检测阈值，则根据变化趋势对加权 比例进行调整，重复上述过程，直至结果落入检测阈值之内。
[0039] 步骤D中，对图像第二中间体进行边缘修复处理的步骤包括，
[0040] D21、对图像边缘进行采样处理，每个位于边缘的结构特征数据包至少包括一个采 样点；
[0041] D22、对采样点的图像第一中间体和图像第二中间体的图像进行读取，对两个图像 点的色度和灰度进行对比，若一致性均大于70%，则标记为正确点，否则标记为错误点；
[0042] D23、将正确点进行线性回归，回归目标方程为ax2+bx+(cx/x)+d=y，其中参数a、 b、c、d通过线性回归算法确定。
[0043] D24、使用计算出的线性回归方程对图像边缘进行重新计算，得出最终结果。
[0044] 最终，第四缓冲区10对处理结果进行输出。
[0045] 将市场上销售的NVIDIA品牌的GTX650显卡与采用与GTX650相同硬件封装而成 的本实施例的显卡进行对比，对比过程使用同一图像和同一图像输出质量作为标准，两个 显卡各进行了 100次试验，求得的平均处理速度为：
[0046]
【权利要求】
1. 一种电脑显卡，其特征在于：包括第一过滤模块（I)、第二过滤模块（2)、第三过滤模 块（3)，以及分别和第一过滤模块（1)、第二过滤模块（2)、第三过滤模块（3)相连的第一缓 冲区（4)、第二缓冲区（5)和第三缓冲区￠)，第一缓冲区（4)和第二缓冲区（5)共同连接 至第一 GPU (7)，第一 GPU (7)和第三缓冲区（6)共同连接至第二GPU (8)，第二GPU (8)连接 至第三GPU(9)，第三GPU(9)连接至第四缓冲区（10)。
2. 根据权利要求1所述的电脑显卡，其特征在于：所述第一缓冲区（4)、第二缓冲区 (5)和第三缓冲区￠)的储存格式相同，均以数据块的形式使用堆栈格式储存，每个数据块 设置有一个特征标记。
3. 根据权利要求1所述的电脑显卡，其特征在于：所述第四缓冲区（10)的储存格式为 矩阵格式，第四缓冲区（10)与第三GPU(9)之间通过双向读写通路（11)连接。
4. 一种使用上述任意一项中的电脑显卡的图像处理方法，其特征在于包括以下步骤： A、 图像数据依次经过第一过滤模块（1)、第二过滤模块（2)和第三过滤模块（3)，第一 过滤模块（1)将图像数据中的结构特征数据储存入第一缓冲区（4)，第二过滤模块（2)将图 像数据中的颜色特征数据储存入第二缓冲区（5)，第三过滤模块（3)将图像数据中的渲染 特征数据储存入第三缓冲区（6); B、 第一 GPU(7)将结构特征数据和颜色特征数据进行整合处理，形成图像第一中间体； C、 第二GPU(S)将图像第一中间体与渲染特征数据进行整个处理，形成图像第二中间 体； D、 第三GPU(9)将图像第二中间体进行均化处理，然后进行边缘修复处理。
5. 根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于：步骤A中，同一图像块的结构特 征数据和颜色特征数据之间，以及颜色特征数据和渲染特征数据之间设置有唯一的位置坐 标联系表。
6. 根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于：步骤B中，首先将结构特征数据 进行组合，形成完整的图像块；然后将颜色特征数据根据位置坐标联系表对图像块中的结 构特征数据进行替换，每个颜色特征数据包的覆盖范围大于相对应的结构特征数据包；最 后，将重叠部分的两个颜色特征数据的色度和灰度进行加权平均处理。
7. 根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于：步骤C中，使用渲染特征数据按 照位置坐标联系表的标记位置对颜色特征数据进行渲染；渲染过程中，首先随机抽取若干 个颜色特征数据进行渲染，然后以已经渲染的染色特征的位置为圆心，向外逐步渲染，直至 全部颜色数据渲染完毕。
8. 根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于：步骤D中，对图像第二中间体进 行均化处理的步骤包括， D11、对图像第二中间体按照像素进行逐行扫描，分别设定检测距离和检测阈值，将扫 描出的在检测距离内像素的色度或者灰度大于检测阈值的位置进行标记； D12、将标记的位置上对应的原始的结构特征数据和颜色特征数据重新进行提取，然 后根据结构数据特征确定颜色结构特征的位置分布，将位置上相邻的颜色特征数据包进行 平均化，使用平均化后的颜色特征数据与结构数据特征进行整合处理，形成均化第一中间 体； D13、使用均化第一中间体与步骤Dll中标记的位置进行加权平均。
【文档编号】G06T1/20GK104318511SQ201410572961
【公开日】2015年1月28日 申请日期:2014年10月24日 优先权日:2014年10月24日
【发明者】梁小江, 苏攀, 王雪松, 游平 申请人:江西创成电子有限公司