快速鲁棒特征算法的CUDA加速优化

• 作者: 刘金硕 曾秋梅 江庄毅 邓娟 邹斌
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 快速鲁棒特征 CUDA 特征提取 影像匹配
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 24-27,43
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3627字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的快速鲁棒特征(Speed-up Robust Feature,SURF)图像匹配算法.分析了SURF算法的并行性,在图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的线程映射和内存模型方面对算法的构建尺度空间、特征点提取、特征点主方向的确定、特征描述子的生成及特征匹配5个步骤进行CUDA加速优化.实验表明,相比适用于CPU的SURF算法,文中提出的适用于GPU的SURF算法在处理30MB的图片时性能提高了33倍.适用于GPU的SURF算法拓展了SURF算法在遥感等领域的快速应用,尤其是大影像的快速配准.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓娟	武汉大学国际软件学院	25	228	9.0	14.0
2	刘金硕	武汉大学计算机学院	19	109	6.0	10.0
3	江庄毅	武汉大学计算机学院	3	19	2.0	3.0
4	邹斌	武汉大学计算机学院	2	45	2.0	2.0
5	曾秋梅	武汉大学计算机学院	2	46	2.0	2.0