【摘 要】
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近些年来,随着显卡技术的高速发展以及性价比的提升,将GPU用于通用计算逐渐成为国内外研究的热点。早期的GPGPU开发使用GPU的图形学接口,开发难度大、成本高。NVIDIA公司推出
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近些年来,随着显卡技术的高速发展以及性价比的提升,将GPU用于通用计算逐渐成为国内外研究的热点。早期的GPGPU开发使用GPU的图形学接口,开发难度大、成本高。NVIDIA公司推出的CUDA技术是一种GPU通用计算编程模型,该模型提供了一个类似C语言的编程环境,使得研发人员可以更为简便地利用GPU庞大的并行计算资源。尺度不变特征变换算法(SIFT)被广泛应用于图像特征的检测,该算法在图像发生平移、旋转、仿射变换情况下依然能够获得较稳定的特征点。与SIFT算法相比,主成分不变特征算法PCA-SIFT检测出的特征点的描述信息具有较少的维度,从而可以加快匹配速度和节约存储空间。本文详细描述了CUDA的编程模型、线程组织和存储器结构,并深入分析了SIFT特征检测算法和PCA-SIFT特征检测算法的具体实现步骤,揭示了SIFT和PCA-SIFT算法之间的联系。在上述研究工作基础上,提出了一种基于CUDA的并行PCA-SIFT特征检测算法,并对该算法进行了实验验证。实验结果表明,本文所设计的算法能够保证特征检测与特征描述的准确性,并且在实时性方面有3-5倍的提高。
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