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基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现
被引量：
3
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作者
许川佩
王光
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第7期1801-1806,共6页
针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（Open CL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结...
针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（Open CL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后,采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计,提高数据读取效率,降低传输延时;最后,利用Open CL语言在图形处理单元（GPU）上实现了SIFT算法的细粒度并行加速,并在中央处理器（CPU）上完成了移植。与原SIFT算法配准效果相近时,并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51~19.33和2.34~4.74倍。实验结果表明,利用Open CL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性,并能克服统一计算设备架构（CUDA）因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点。
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关键词
尺度不变特征变换算法
开放式计算语言
复用内存对象
细粒度并行
异构系统
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职称材料
题名
基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现
被引量：
3
1
作者
许川佩
王光
机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
广西自动检测技术与仪器重点实验室(桂林电子科技大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第7期1801-1806,共6页
文摘
针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（Open CL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后,采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计,提高数据读取效率,降低传输延时;最后,利用Open CL语言在图形处理单元（GPU）上实现了SIFT算法的细粒度并行加速,并在中央处理器（CPU）上完成了移植。与原SIFT算法配准效果相近时,并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51~19.33和2.34~4.74倍。实验结果表明,利用Open CL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性,并能克服统一计算设备架构（CUDA）因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点。
关键词
尺度不变特征变换算法
开放式计算语言
复用内存对象
细粒度并行
异构系统
Keywords
Scale Invariant Feature Transform（SIFT） algorithm
Open Computing Language（Open CL）
multiplexed memory object
fine-grained parallelism
heterogeneous system
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现
许川佩
王光
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
3
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