對于圖像處理算法中的其他參數，如果數據量很小，則可以直接通過接口函數進行設置；如果參數比較多，也應該將其打包為紋理的形式傳輸給GPU。在打包的過程中應充分利用紋理圖像所具有的R、G、B、A四個通道。

計算結果的反饋、保存

　　應用程序是通過調用3D API繪制帶紋理的四邊形，激活GPU上的片段程序進行圖像處理的，而GPU片段著色器的直接渲染輸出是一個幀緩沖區，它對應著計算機屏幕上的一個窗口，傳統上用來容納要顯示到屏幕的像素，但是在GPU流式計算中可以用來保存計算結果。雖然CPU可以通過3D API直接讀寫這個幀緩沖區，將渲染處理的結果從幀緩存中復制到系統內存進行保存，但是幀緩存的大小受窗口大小限制，而且由于AGP總線的帶寬限制（2.1GB/s），從顯存到系統內存的數據回讀操作效率低下。對于大幅影像的處理應用是顯然不適合的，特別是在中間計算結果的保存反饋時，采用幀緩存方式將成為制約GPU性能發揮的最主要瓶頸。

　　針對以上問題，筆者利用離線渲染緩存Pbuffer作為輸出緩存。Pbuffer是OpenGL1.3版本的WGL_ARB_pbuffer擴展提供的輸出緩存，它通過在顯存中開辟一個不可見的數據緩沖區，取代幀緩存來保存片段處理器的輸出結果。如果這個結果只是中間計算數據，還可以采用渲染到紋理的技術，把Pbuffer中的數據綁定到一個紋理，供下一遍繪制的片段程序取用，減少數據在顯存和系統內存之間的傳輸，實現整個數據流在GPU芯片內部的流轉，顯著提高數據的反饋速度。特別是在需要GPU反復執行的情況下，可以構造兩個Pbuffer，交替的作為輸入或輸出紋理使用，產生所謂的“Ping-Pong”方法，有效避免中間計算結果的回讀操作。

圖像卷積運算的GPU并行化試驗

　　卷積運算是一種常見的數字圖像處理局部運算，通過選擇不同的卷積核，可以實現不同的圖像處理效果。圖像卷積運算定義為：

式中，為卷積運算以后的圖像；為待處理的圖像；為卷積核；T為常數，當卷積核中所有系數之和不為零時，T等于所有系數之和，否則等于1。

試驗平臺與數據

　　硬件平臺為： Intel Core 2 2.0GHz CPU，1GB系統內存，NVIDIA公司的GeForce G0 7400 GPU， 512MB顯存。

　　軟件平臺：Windows XP操作系統，CPU程序開發環境為Microsoft Visual C++2005，三維繪制接口為OpenGL及其擴展庫WGL_ARB_pbuffer，GPU程序開發語言為Cg。

　　所采用的試驗數據有兩組，如圖2所示：

　　第一組為：截取的新加坡部分地區QucikBird衛星影像，大小為（像素）；

　　第二組為：截取的黃河小浪底部分地區Spot4衛星影像，大小為（像素）。

試驗步驟與數據記錄

　　為了進行多組數據的對比試驗，首先對原始圖像數據進行預處理，通過裁減獲得大小分別為2048×2048、1024×1024、521×512、256×256、128×128的試驗數據。

　　以經過預處理的10幅不同大小的圖像進行卷積運算對比試驗，分別運行卷積平滑和卷積銳化的CPU和GPU程序，并記錄處理時間。試驗所用的平滑卷積核h1為式(2)，銳化卷積核h2為式(3)：

　　圖3所示為圖像數據二512×512的平滑和銳化試驗的處理結果，圖4為GPU加速效率對比圖。