共 6 条
- [5] Distinctive image features from scale-invariant keypoints[J]. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2004, 60 (02) : 91 - 110Lowe, DG
- [6] General-purpose computation on GPUs. GPGPU. http://www.gpgpu.org . 2010
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：
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
收藏
页码：41 / 43+46
+46
页数：4
相关论文