基于GPU的SIFT特征提取算法研究

王瑞; 梁华; 蔡宣平

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传统SIFT算法的优化和实现都是针对常用处理器(CPU)提出的,处理速度慢,实时性很难得到保证.通过实现基于NVIDIA公司CUDA架构图形处理器(GPU)的SIFT特征提取算法,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率.实验结果表明,基于GPU的SIFT特征提取算法充分利用GPU的并行处理能力,计算速度提高幅度明显,图像越大越复杂,提高的幅度越大,处理1 600×1 200图像时甚至可达近15倍的加速比,极大地提高了SIFT算法在实际应用中的实时性.

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来源
《现代电子技术》 |2010年第15期|41-4346|共4页
作者
王瑞; 梁华; 蔡宣平;
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作者单位

国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

武警兵团指挥部,第七支队,新疆,乌鲁木齐,830000;

国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
特征提取; 描述符; SIFT; SIFT GPU;

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