改进的GPU-SIFT特征提取与匹配算法 |
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引用本文: | 聂俊岚,陈欢欢,唐勇,张继凯.改进的GPU-SIFT特征提取与匹配算法[J].燕山大学学报,2013(2):129-132,163. |
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作者姓名: | 聂俊岚 陈欢欢 唐勇 张继凯 |
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作者单位: | 燕山大学信息科学与工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(60970073) |
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摘 要: | 针对SIFT算法得到的特征点数目太大、算法复杂耗时的问题,提出一种改进的SIFT特征提取与匹配算法并在GPU上进行了加速处理。通过分析算法的并行性,充分利用GPU多线程和存储器的优势对SIFT算法进行优化。在关键点精确定位过程中增加了第二次筛选,有效减少了特征点数量。发挥圆形具有旋转不变的优势,减少了算法的步骤同时描述符降到了64维。实验结果表明,该算法在保证匹配准确度的同时速度随图像复杂度的增强而提升,处理1600×1200图像时加速比可达2.3倍,提高了算法在实际应用中的实时性。
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关 键 词: | 尺度不变特征变换 特征提取与匹配 GPU 二次筛选 64维描述符 |
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