中国科技论文
中國科技論文
중국과기논문
China Sciencepaper
2015年
20期
2382-2385,2394
,共5页
罗勇%叶正源%陈远知
囉勇%葉正源%陳遠知
라용%협정원%진원지
高斯滤波%尺度不变特征变换%多核处理器%并行技术
高斯濾波%呎度不變特徵變換%多覈處理器%併行技術
고사려파%척도불변특정변환%다핵처리기%병행기술
Gaussian filters%SIFT%multi-core processor%parallel technology
针对传统尺度不变特征变换 scale invariant feature transform（SIFT）算法中计算复杂度高、实时性差的问题，提出一种基于多核处理器的数据级并行递归高斯-尺度不变特征变换（recursive Gaussian filter-scale invariant feature transform，RGF-SIFT）算法。利用四阶递归高斯滤波逼近尺度不变特征变换算法中的线性高斯滤波，通过 EDMA 数据传输技术，将图像数据分割为多块，分配到多个 DSP 核并行处理。实验结果表明：并行递归高斯-尺度不变特征变换算法的特征点重复率比 SIFT 算法的高；在图像特征点个数小于或等于500的情况下，多核并行递归高斯-尺度不变特征变换算法的平均加速比为17．97倍。
針對傳統呎度不變特徵變換 scale invariant feature transform（SIFT）算法中計算複雜度高、實時性差的問題，提齣一種基于多覈處理器的數據級併行遞歸高斯-呎度不變特徵變換（recursive Gaussian filter-scale invariant feature transform，RGF-SIFT）算法。利用四階遞歸高斯濾波逼近呎度不變特徵變換算法中的線性高斯濾波，通過 EDMA 數據傳輸技術，將圖像數據分割為多塊，分配到多箇 DSP 覈併行處理。實驗結果錶明：併行遞歸高斯-呎度不變特徵變換算法的特徵點重複率比 SIFT 算法的高；在圖像特徵點箇數小于或等于500的情況下，多覈併行遞歸高斯-呎度不變特徵變換算法的平均加速比為17．97倍。
침대전통척도불변특정변환 scale invariant feature transform（SIFT）산법중계산복잡도고、실시성차적문제，제출일충기우다핵처리기적수거급병행체귀고사-척도불변특정변환（recursive Gaussian filter-scale invariant feature transform，RGF-SIFT）산법。이용사계체귀고사려파핍근척도불변특정변환산법중적선성고사려파，통과 EDMA 수거전수기술，장도상수거분할위다괴，분배도다개 DSP 핵병행처리。실험결과표명：병행체귀고사-척도불변특정변환산법적특정점중복솔비 SIFT 산법적고；재도상특정점개수소우혹등우500적정황하，다핵병행체귀고사-척도불변특정변환산법적평균가속비위17．97배。
A parallel RGF-SIFT algorithm is proposed to solve the problem of SIFT algorithm on high computational complexity and poor real-time,exploiting multi-core processor.Fourth-order recursive Gaussian filter is applied to approach linear Gaussian filtering of SIFT algorithm.Then image data are cut multi-block to allocate to multi-core for parallel processing through EDMA data transmission technology.The experimental results show parallel RGF-SIFT algorithm presents higher repetition rate.In the case of feature points less than or equal to five hundred,execution time of parallel RGF-SIFT algorithm accelerated ratio is 17.97 on average.
