目前,GPU已经被用于实现SIFT(尺度不变特征变换)匹配算法。这种实现方式可以显著提高SIFT算法的速度和效能,由于GPU(图形处理单元)具备并行处理的能力、高速的计算性能,可以快速完成图像处理和特征点匹配中的大量计算工作。GPU加速的SIFT算法通过将关键的算法步骤分配到多个并行处理单元上运行来实现。这使得它对于实时应用、大...
角点检测算法,这两种算法具有旋转不变性,但不具有尺度不变性,以下图为例,在左侧小图中可以检测到角点,但是图像被放大后,在使用同样的窗口,就检测不到角点了。 所以,下面我们来介绍一种计算机视觉的算法,尺度不变特征转换即 。它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、...
SIFT 特征除具有前面所述的优点外,还具有很好的独特性,适于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配;另外,算法产生的特征点在图像中的密度很大,速度可以达到实时要求;由于SIFT 特征描述子是向量的形式,它可以与其他形式的特征向量进行联合。SIFT 的应用十分广泛,包括目标识别、机器人视觉、图像检索、图像拼接、3D 建模...
SIFT算法GPU并行化研究
本文中,我们会介绍特征提取算法如何利用现代图形硬件实现功能,以及优化各阶段算法达到加速目的。确切地说,就是在内含256MB音频存储器的NVIDIA QuadroFX 3400 GPU上利用SIFT算法[Low04a]实现新的功能,例如,动态分支、片段上多个渲染目标(MRTs)以及顶点处理器。在了解了相关工作之后,我们先简单介绍了一下算法,接着是GPU...
OpenCV集成了SIFT算子,我们可以比较容易地利用其中的函数进行特征点的检测,而由于传统的SIFT算法速度较为缓慢,检测一张图片在台式机上通常都需要100+ms,因此传统的SIFT算法很难应用在无人机这种资源紧张而且对速度要求很高的平台上。目前我们组的无人平台上主要应用过ORBSLAM和VINS。
1以GPU加速SIFT演算法 摘要 許多影像處理和電腦視覺的科技被應用於抓取圖片內容。其中 SIFT 廣泛地被各種應用方法採用,SIFT 最受歡迎的原因是其特徵描述不受尺度變換與旋轉變換影響的能力,以及不完全受到視角變換與明度變換的影響。近年來,影像處理單元因其對於大量資料強大的平行運算能力而受到相當多的注意。GPU 上的...
针对SIFT特征提取算法过程复杂且实时性低的缺陷,提出了一种基于GPU的实时尺度不变特征变换(Scale-inva-riant feature transform,SIFT)的优化算法——CUDA Optimized SIFT(CoSift)。该算法首先利用CUDA流并发构建SIFT尺度空间,在此过程中充分利用了CUDA存储器模型
目前GPU实现的sift中，changchang wu实现的SIFTGPU是挺好的，两种模式可选，GLSL和CUDA，具体的google之...
在GPU 上开发了 CUDA 版本的 SIFT 算法,满足高精度和实时计算机视觉应用的苛刻要求。 引入了两种优化(重新平衡工作负载和多粒度并行)来解决将 SIFT 移植到 GPU 平台时的负载不平衡问题。两者也适用于其他负载不平衡的图像算法。 在GPU上提出了两种高性能直方图算法(基于warp的直方图算法和无原子直方图算法)来有效地积...