高分辨率遥感图像配准并行加速方法
基于SIFT算法的遥感图像配准精度高,稳定性强,但由于图像幅宽大、提取特征点数量多,使得配准过程耗时长.本文提出了一种高分辨率遥感图像配准的并行加速方法.该方法在特征点提取时利用GPU实现了高斯金字塔建立过程中的并行加速,并对提取出的大量特征点使用共享内存进行了局部极值高速缓存,降低了特征点提取所需的运算时间;同时通过分块处理以及OpenMP多线程技术实现了特征点匹配及仿射模型计算过程的CPU并行处理.实验表明:本方法相对于传统的SIFT算法平均加速3倍,并且对于固定大小的图像,特征点提取时间和特征点个数具有线性关系,加速比随着提取出特征点数量的增加而增大.
遥感图像 配准方法 并行加速
郝昀超 王显珉
北京航空航天大学计算机学院数字媒体北京市重点实验室,北京市 中国 100191
国内会议
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2014-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）