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改进的尺度不变特征变换算法并行加速双目测距系统及其实现
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文件大小: 7mb
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上传时间: 2021-02-22
详细说明：在数字图像处理领域中,尺度不变特征变换(SIFT)算法是特征点识别的代表性算法。以开放运算语言(OpenCL)并行计算为加速手段,建立了基于改进的SIFT算法的双目测距系统,深入研究了如何加快SIFT算法的运算速度。在加快SIFT算法方面,选取了积分均值模糊,并利用OpenCL对其进行并行加速,对算法进行并行优化后,使之能够在NVIDIA GPU硬件平台上进行实现。在获取精确视差方面,对原SIFT匹配方法进行了改进,极大地提高了匹配效率。此外,构建了双目测距异构计算实验平台,并进行实验。实验平台对采集的图像进行了实时处理,验证了基于SIFT算法的并行加速计算的可行性,同时可以直观地看到中间计算过程和测距的结果。实验结果表明,本文方法与已有的加速优化工作相比,计算时间消耗比原方案要少得多。
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