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Benchmarking GPU-Based Phase Correlation for Homography-Based Registration of Aerial Imagery

机译：基于基准的GPU相位相关性用于基于航空影像的单应性配准

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Many multi-image fusion applications require fast registration methods in order to allow real-time processing. Although the most popular approaches, local-feature-based methods, have proven efficient enough for registering image pairs at real-time, some applications like multi-frame background subtraction, super-resolution or high-dynamic-range imaging benefit from even faster algorithms. A common trend to speed up registration is to implement the algorithms on graphic cards (GPUs). However not all algorithms are specially suited for massive par-allelization via GPUs. In this paper we evaluate the speed of a well-known global registration method, i.e. phase correlation, for computing 8-DOF homographies. We propose a benchmark to compare a CPU- and GPU-based implementation using different systems and a dataset of aerial imagery. We demonstrate that phase correlation benefits from GPU-based implementations much more than local methods, significantly increasing the processing speed.
机译：许多多图像融合应用程序需要快速配准方法以允许实时处理。尽管最流行的方法（基于局部特征的方法）已被证明足以实时配准图像对，但某些应用（例如多帧背景减法，超分辨率或高动态范围成像）受益于更快的算法。加快注册的一个普遍趋势是在图形卡（GPU）上实现算法。但是，并非所有算法都特别适合通过GPU进行大规模并行解析。在本文中，我们评估了用于计算8-DOF单应性的著名全局配准方法（即相位相关）的速度。我们提出了一个基准，以比较使用不同系统和航空影像数据集的基于CPU和GPU的实现。我们证明，相位相关性从基于GPU的实现中获得的收益远远超过本地方法，从而显着提高了处理速度。

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