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基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现

         
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针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言(OpenCL)并行优化的SIFT算法.首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后,采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计,提高数据读取效率,降低传输延时;最后,利用OpenCL语言在图形处理单元(GPU)上实现了SIFT算法的细粒度并行加速,并在中央处理器(CPU)上完成了移植.与原SIFT算法配准效果相近时,并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51～19.33和2.34～ 4.74倍.实验结果表明,利用OpenCL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性,并能克服统一计算设备架构(CUDA)因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点.

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