论文部分内容阅读
针对典型图像特征提取算法SURF速度偏慢的问题,深入分析该算法在运行时间、指令类型、内存访问、热点等方面的特性。在此基础上,运用重构判断逻辑、重构内存访问与数据组织形式、重构库函数实现等策略对SURF算法进行优化。并通过实验,分析各种优化策略对算法的加速作用。实验数据显示,这些优化策略可以在保证算法100%精确的前提下,有效地提高SURF算法的运行效率,最终达到2.75X的性能提升。