基于GPU的特征点提取与匹配算法比较

• 作者: 刘鑫 许华荣
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: GPU SIFT 特征点提取与匹配 KD树
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1496-1502
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3756字
• 语种: 中文

摘要

判断一种算法的GPU实现是否和CPU实现一样可靠、算法的GPU实现是否能够被安全地使用,是GPU实现能否进一步推广的关键问题.文中以SIFT和KD树搜索这2个被广泛使用的算法为例,对其GPU实现和CPU实现进行了系统的实验分析和比较测试.此外,针对高分辨率图像,给出了基于GPU的SIFT算法和KD树搜索算法的设计与实现.实验结果表明,基于GPU的实现和CPU的实现能提取出95％左右的相似特征点;2种算法实现的特征点重复率和匹配率相当,但GPU实现可获得高达13X(特征提取)和43X(特征匹配)的加速比,因此基于GPU的实现在具体应用中完全可以被安全地使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘鑫	中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室	76	880	15.0	27.0
2	许华荣	厦门理工学院计算机科学与技术系	26	57	5.0	6.0