改进的GPU-SIFT特征提取与匹配算法

• 作者: 唐勇 张继凯 聂俊岚 陈欢欢
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 尺度不变特征变换 特征提取与匹配 GPU 二次筛选 64维描述符
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 129-132,163
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2824字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2013.02.007

摘要

针对SIFT算法得到的特征点数目太大、算法复杂耗时的问题，提出一种改进的SIFT特征提取与匹配算法并在GPU上进行了加速处理。通过分析算法的并行性，充分利用GPU多线程和存储器的优势对SIFT算法进行优化。在关键点精确定位过程中增加了第二次筛选，有效减少了特征点数量。发挥圆形具有旋转不变的优势，减少了算法的步骤同时描述符降到了64维。实验结果表明，该算法在保证匹配准确度的同时速度随图像复杂度的增强而提升，处理1600×1200图像时加速比可达2.3倍，提高了算法在实际应用中的实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐勇	燕山大学信息科学与工程学院	109	617	13.0	18.0
2	聂俊岚	燕山大学信息科学与工程学院	42	155	7.0	9.0
3	张继凯	燕山大学信息科学与工程学院	9	54	5.0	7.0
4	陈欢欢	燕山大学信息科学与工程学院	3	10	2.0	3.0