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基于CUDA加速的SIFT特征提取

来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2013年第2期

论文作者:王蓓蕾 朱志良 孟琭

文章页码:200 - 204

关键词:CUDA加速;尺度不变特征变换;图像特征;特征描述符;图像处理单元;

摘    要:提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)加速的尺度不变特征变换(SIFT)快速计算方法,用以解决SIFT特征提取计算过程耗时过长的问题.该方法充分利用图像处理单元(GPU)在并行计算、浮点计算、内存管理等方面的优势,合理分配主机端和设备端的资源及其在SIFT特征计算中所承担的角色.实验表明,与CPU架构下的SIFT特征提取算法相比,本文算法可以大幅度加快SIFT特征提取的计算速度,其加速比随着SIFT特征点数目的增加而增加,在本文实验中最大加速比可达19.54.

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基于CUDA加速的SIFT特征提取

王蓓蕾1,朱志良1,孟琭2

1. 东北大学软件学院2. 东北大学信息科学与工程学院

摘 要:提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)加速的尺度不变特征变换(SIFT)快速计算方法,用以解决SIFT特征提取计算过程耗时过长的问题.该方法充分利用图像处理单元(GPU)在并行计算、浮点计算、内存管理等方面的优势,合理分配主机端和设备端的资源及其在SIFT特征计算中所承担的角色.实验表明,与CPU架构下的SIFT特征提取算法相比,本文算法可以大幅度加快SIFT特征提取的计算速度,其加速比随着SIFT特征点数目的增加而增加,在本文实验中最大加速比可达19.54.

关键词:CUDA加速;尺度不变特征变换;图像特征;特征描述符;图像处理单元;

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