点云重建的并行算法

• 作者: 吴素萍 杨捷
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 点云重建 并行算法 异构计算 图形处理器(GPU) 多核CPU
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 213-219
• 页数: 7页
• 分类号: TP312
• 字数: 6652字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0413

摘要

在三维重建问题中,为了提高重建模型的精确度和完整性,需要增大三维重建的数据量,由此会增加重建的计算量和运行时间.针对该问题,对点云重建过程进行并行设计,降低耗时、提高三维重建的效率,提出在多核CPU、GPU架构和CPU/GPU异构环境下点云重建的并行算法,并在不同实验平台上对Kermit和hallFeng数据集进行了点云重建的并行实验.实验结果表明,相比于串行的点云重建算法,点云重建并行算法在保证重建精度的条件下,取得了较好的加速比,并且并行算法具有实验平台和数据规模的可扩展性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴素萍	宁夏大学信息工程学院	87	691	15.0	21.0
2	杨捷	宁夏大学民族预科教育学院	8	10	2.0	3.0