SURF算法在通用GPU和OpenCL的优化与实现

来源 :电子测试 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sgzhou22

【摘要】

：

Speeded Up Robust Feature(SURF)算法是在计算机视觉领域得到广泛应用的一种图像兴趣点检测和匹配方法。开放计算语言(OpenCL)提供了一个在异构体系结构上,包括GPU,CPU及其他类型处理器,编写并行程序的框架。本文介绍了如何在通用GPU和OpenCL平台上,对SURF算法进行优化与实现。本文对其中一些优化方法,例如kernel线程的配置,局部内存的使用方法等,进行了详

【作者】

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王艳梅史晓华于湛麟

【机构】

：

渤海大学高职学院,北京航空航天大学计算机学院

【出处】

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电子测试

【发表日期】

：

2013年23期

【关键词】

：

SURF算法 OpenCL语言 GPGPU kernel线程匹配图像 SURFOpenCLGPGPUkernelmatchimage

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(No.61073010)

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