資料介紹
針對SIFT特征提取算法過程復(fù)雜且實時性低的缺陷,提出了一種基于GPU的實時尺度不變特征變換( Scale-invariant feature transform,SIFT)的優(yōu)化算法— CUDA Optimized SIFT( Cosift)。該算法首先利用CUDA流并發(fā)構(gòu)建SIFT尺度空間,在此過程中充分利用了CUDA存儲器模型中的高速存儲器來提高數(shù)據(jù)訪問速度,并對二維高斯卷積核進行降維優(yōu)化來減少計算量,然后設(shè)計了基于warp的直方圖算法策略,重新平衡了特征描述過程中的工作負載。其與CPU版本的常用算法及GPU版本的改進算法的對比實驗表明, Cosift算法在未降低特征提取準(zhǔn)確性的前提下,極大地提高了實時性能,且對大尺寸圖像有相對更高的優(yōu)化效果,在使用單塊GTⅩ1080Ti的GPU環(huán)境下,該算法可以在7.7~8.6ms(116.28~129.87fs)內(nèi)提取出關(guān)鍵點。 Cosift算法有效降低了傳統(tǒng)SIFT算法過程的復(fù)雜性,提升了實時性能,能較妤地應(yīng)用于對SIFT算法實時性要求較高的場景。
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