使用CUDA计算Haar小波变换

在《Haar小波变换的快速实现》一文里我们提到了Haar小波变换的计算，在这里我们使用CUDA实现文中提到的计算方式。

`01`	`__global__` `void`

`02`	`_cuda_haar(float` `A,` `float` `B,` `int` `w,` `int` `h,` `int` `b_w,` `int` `b_h,` `int` `row_scan)`

03 {

`04`	`int` `i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;`

`05`	`int` `j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;`

06

`07`	`int` `extern_w = b_w * 2;`

`08`	`int` `extern_h = b_h * 2;`

09

`10`	`if` `(j > extern_w)`

11 return;

12

`13`	`if` `(i > extern_h)`

14 return;

15

`16`	`if` `(row_scan)//行变换，因为数据为HSL格式，所以只提取L分量，即i * 3 + 2位置的数据，生成的数据只是一个L分量，并＊255量化`

17 {

`18`	`if` `(j % 2 != 0)`

19 {

`20`	`if` `(j > w)`

21 {

`22`	`B[i * extern_w + b_w + j/2] = A[(i * w + j - 1) * 3 + 2] * 255;`

23 }else

24 {

`25`	`B[i * extern_w + b_w + j/2] = (A[(i * w + j - 1) * 3 + 2] - A[(i * w + j) * 3 + 2]) * 255 * 0.5;`

26 }

27

28 }else

29 {

`30`	`if` `(j == w)`

31 {

`32`	`B[i * extern_w + j/2] = A[(i * w + j) * 3 + 2] * 255;`

33 }else

34 {

`35`	`B[i * extern_w + j/2] = (A[(i * w + j) * 3 + 2] + A[(i * w + j + 1) * 3 + 2]) * 255 * 0.5;`

36 }

37 }

38 }else

39 {

`40`	`if` `(i % 2 != 0)`

41 {

`42`	`if` `(i > h)`

43 {

`44`	`B[(i/2 + b_h) * extern_w + j] = A[(i - 1) * extern_w + j];`

45 }else

46 {

`47`	`B[(i/2 + b_h) * extern_w + j] = (A[(i - 1) * extern_w + j] - A[i * extern_w + j]) * 0.5;`

48 }

49 }else

50 {

`51`	`if` `(i == h)`

52 {

`53`	`B[i/2 * extern_w + j] = A[i * extern_w + j];`

54 }else

55 {

`56`	`B[i/2 * extern_w + j] = (A[i * extern_w + j] + A[(i + 1) * extern_w + j]) * 0.5;`

57 }

58 }

59 }

60 }

代码有点乱，本来行变换和列变换是一次完成的，中间使用一个临时全局存储空间进行存储，但发现做列变换时从全局存储空间提出的数据有一部分是“脏”的，使用_threadfence做了同步处理。问题暂时没有找到，就使用这个替代方法了：先做行变换，然后将数据拷回内存，再拷回显存，第二次调用此内核函数，做列变换。
变换结果如下：

作者：renjihe 出处：http://www.renjihe.com
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