convolutionseparable_gold.cpp

可分离据卷积,在GPU上实现并行运算

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// CPU下行卷积滤波
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
extern "C" void convolutionRowCPU(
    float *h_Result,
    float *h_Data,
    float *h_Kernel,
    int dataW,
    int dataH,
    int kernelR
)
{
    int x, y, k, d;
    float sum;
    for(y = 0; y < dataH; y++)
        for(x = 0; x < dataW; x++)
		{
            sum = 0;
            for(k = -kernelR; k <= kernelR; k++)
			{
                d = x + k;
                if(d >= 0 && d < dataW)
                    sum += h_Data[y * dataW + d] * h_Kernel[kernelR - k];
            }
            h_Result[y * dataW + x] = sum;
        }

}

           

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//CPU下列卷积滤波
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
extern "C" void convolutionColumnCPU(
    float *h_Result,
    float *h_Data,
    float *h_Kernel,
    int dataW,
    int dataH,
    int kernelR
){
    int x, y, k, d;
    float sum;

    for(y = 0; y < dataH; y++)
        for(x = 0; x < dataW; x++)
		{
            sum = 0;
            for(k = -kernelR; k <= kernelR; k++){
                d = y + k;
                if(d >= 0 && d < dataH)
                    sum += h_Data[d * dataW + x] * h_Kernel[kernelR - k];
            }
            h_Result[y * dataW + x] = sum;
        }
}