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摘要：本发明公开了一种基于GPU并行加速的超分辨SIM‑FRET图像重构方法，包括步骤：利用采集卡采集FRET原始图像并存储；进行程序初始化；获取FRET单通道原始图像异步传输到GPU全局内存；通过GPU对FRET单通道原始图像组进行并行图像预处理；归一化分离图像通过CPU与GPU的异构计算进行迭代互相关参数估计，估计出照明光向量的调制强度和初始相位；GPU并行SR‑SIM线性维纳重建；获取超分辨FRET三通道图像；通过GPU对FRET三通道超分辨图像进行基于通道敏化强度测量法E‑FRET数据处理。本发明通过改进适合GPU加速的并行算法结构，对无法完全并行化的迭代互相关参数估计算法采用CPU与GPU进行异构计算，改进了生物图像的GPU直方图统计算法，提高了超分辨SIM‑FRET图像重构的时间分辨率。

主权项：1.一种基于GPU并行加速的超分辨SIM-FRET图像重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、利用采集卡以单张图像为单位采集经过结构光调制的FRET原始图像并存储；S102、进行程序初始化，包括CPU端程序申请内存以及GPU端CUDA环境初始化；S103、获取FRET单通道原始图像异步传输到GPU全局内存；其中，FRET单通道为供体激发供体发射通道DD、供体激发受体发射通道DA以及受体激发受体发射通道AA，这三种通道其中一种；S104、通过GPU对FRET单通道原始图像组进行并行图像预处理；对FRET单通道原始图像先进行二维傅里叶变换，再按照相位差分离得到分离图像，并对分离图像进行归一化处理，得到归一化分离图像；S105、归一化分离图像通过CPU与GPU的异构计算进行迭代互相关参数估计，估计出照明光向量的调制强度和初始相位；S106、GPU并行SR-SIM线性维纳重建；GPU根据估计出的初始相位进行并行分解FRET单通道频谱得到分解图像，然后GPU根据估计的照明光向量对分解图像进行频率移动得到频率移动图像，且并行生成对应频率移动的光学传递函数，GPU再根据得到的结果进行线性维纳滤波计算，得到FRET单通道超分辨图像；S107、若完成FRET三通道超分辨图像重构，则进入步骤S108，否则，循环重复步骤S103-S106；S108、获取超分辨FRET三通道图像；S109、通过GPU对FRET三通道超分辨图像进行基于通道敏化强度测量法E-FRET数据处理。

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百度查询： 华南师范大学 一种基于GPU并行加速的超分辨SIM-FRET图像重构方法