| 基于CUDA加速的图像配准算法 |
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| 引用本文： | 牛彤,刘立东,武忆涵.基于CUDA加速的图像配准算法[J].计算机系统应用,2023,32(1):146-155. |
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| 作者姓名： | 牛彤 刘立东 武忆涵 |
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| 作者单位： | 长安大学 信息工程学院, 西安 710064 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基金(2020JM-220) |
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| 摘 要： | 针对传统图像拼接算法速度较慢,难以满足获取大分辨率全景图像的实时性要求,本文提出一种基于CUDA的快速鲁棒特征(speeded-up-robust features, SURF)图像配准算法,从GPU线程执行模型、编程模型和内存模型等方面,对传统SURF算法特征点的检测和描述进行CUDA并行优化;基于FLANN和RANSAC算法,采用双向匹配策略进行特征匹配,提高配准精度.结果表明,相对串行算法,本文并行算法对不同分辨率的图像均可实现10倍以上的加速比,而且配准精度较传统配准算法提高17%,精度最优可高达96%.基于CUDA加速的SURF算法可广泛应用于安防监控领域,实现全景图像的实时配准.
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| 关 键 词： | 快速鲁棒特征 统一计算设备架构 并行加速 快速最近邻搜索算法 RANSAC 双向匹配 图像配准 |
| 收稿时间： | 2022/4/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/6/1 0:00:00 |
Image Registration Algorithm Based on CUDA Acceleration |
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| NIU Tong,LIU Li-Dong,WU Yi-Han.Image Registration Algorithm Based on CUDA Acceleration[J].Computer Systems& Applications,2023,32(1):146-155. |
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| Authors: | NIU Tong LIU Li-Dong WU Yi-Han |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | speeded-up-robust features (SURF) computing unified device architecture (CUDA) parallel acceleration fast library for approximate nearest neighbors (FLANN) RANSAC bidirectional matching image registration |
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