基于近似最近邻搜索的并行光流计算

• 作者: 姜精萍 杨昕欣
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 光流 块匹配 并行加速
• 年，卷（期）: 2018,（18）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 201-207
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1705-0391

摘要

Barnes近似最近邻算法是当前匹配性能优秀的近似块匹配算法,将其应用于稠密光流的计算中,并与OpenCV中实现的两种稠密光流算法进行对比.针对Barnes算法不易并行化的不足,对Barnes算法中的传播过程进行修改,使其易于在GPU上实现并行加速.实验表明,经并行加速后的光流算法比原算法快两倍以上,而在精确度上与原算法接近,并且都优于OpenCV实现的两种稠密光流算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨昕欣	北京航空航天大学电子信息工程学院	19	49	4.0	5.0
2	姜精萍	北京航空航天大学电子信息工程学院	1	1	1.0	1.0