【摘 要】
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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
【机 构】
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宁夏大学民族预科教育学院,宁夏大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61662059）
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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。
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