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基于CUDA的动态视觉测量像面特征点中心快速定位算法

         

摘要

数字相机分辨率的提升对视觉测量中精度的提高有很大的促进作用,但是高分辨率图像同时也会带来更大的数据量和计算量的问题.在CPU上应用传统的串行特征点中心定位算法耗时较大,无法满足动态测量的要求.针对此提出了CUDA架构下的并行像面特征点中心快速定位算法.经过分析发现,当大于10 000个点时串行特征点中心定位算法在图像预处理、区域约束判断和点中心计算消耗的时间在90%以上,因此主要对这三个最耗时的部分展开重点研究,分析每部分的并行性,然后实现基于CUDA的特征点中心定位并行算法.实验结果表明,在点中心定位精度没有损失的前提下,提取35 000个点坐标时在CUDA上比传统的串行实现的处理速度提高了11.5倍,并且随着特征点数量的增加加速比还有显著的提高.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与科学》 |2014年第12期|2378-2385|共8页
  • 作者单位

    北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室;

    北京100192;

    北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室;

    北京100192;

    北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室;

    北京100192;

    北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室;

    北京100192;

    北京邮电大学信息光子学与光通讯研究院;

    北京100876;

    北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室;

    北京100192;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 模式识别与装置;
  • 关键词

    特征点中心定位; 高分辨率; CUDA; 动态视觉测量;

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