移动智能终端的SIFT特征检测并行算法

• 作者: 张素文 李怡凡 甘威 雷震
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: SIFT OpenCL GPU 特征检测
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与图像处理
• 页码范围: 165-167
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3049字
• 语种: 中文

摘要

特征的检测和匹配在计算机视觉应用中是一个重要的组成部分,如图像匹配、物体识别和视频跟踪等.SIFT算法以其尺度不变性和旋转不变性在图像配准领域得到了广泛应用.传统的SIFT算法效率低,因此提出一种在移动智能终端上实现的高效方法.在Android平台利用OpenCL框架实现了移动智能终端的SIFT算法,通过计算任务的重新分配,优化SIFT算法在移动GPU上的并行实现.实验结果表明,移动平台的SIFT算法充分利用了GPU并行计算能力,大大提高了SIFT算法的执行效率,实现了高效的特征检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张素文	武汉理工大学自动化学院	53	206	8.0	12.0
2	甘威	武汉理工大学自动化学院	1	3	1.0	1.0
3	雷震	武汉理工大学自动化学院	1	3	1.0	1.0
4	李怡凡	武汉理工大学自动化学院	1	3	1.0	1.0