基于GPU的SIFT特征提取算法研究

被引：16

作者：

王瑞 ^{[1
,2
]}

梁华 ^{[1
]}

蔡宣平 ^{[1
]}

机构：

[1] 国防科学技术大学电子科学与工程学院

[2] 武警兵团指挥部第七支队

来源：

现代电子技术 | 2010年 / 33卷 / 15期

关键词：

特征提取; 描述符; SIFT; SIFT GPU;

D O I：

10.16652/j.issn.1004-373x.2010.15.052

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

传统SIFT算法的优化和实现都是针对常用处理器(CPU)提出的,处理速度慢,实时性很难得到保证。通过实现基于NVIDIA公司CUDA架构图形处理器(GPU)的SIFT特征提取算法,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率。实验结果表明,基于GPU的SIFT特征提取算法充分利用GPU的并行处理能力,计算速度提高幅度明显,图像越大越复杂,提高的幅度越大,处理1600×1200图像时甚至可达近15倍的加速比,极大地提高了SIFT算法在实际应用中的实时性。

引用

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页数：4

共 6 条

[1] 基于GPU的快速Sobel边缘检测算法 [J].