基于GPU的视觉系统的并行加速设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·目立体视觉理论 | 第9页 |
| ·GPU发展现状 | 第9-12页 |
| ·本文结构 | 第12-13页 |
| 2 双目立体视觉系统流程 | 第13-23页 |
| ·摄像机标定 | 第13-16页 |
| ·摄像机成像模型 | 第13-14页 |
| ·坐标系系统与转换 | 第14-16页 |
| ·图像预处理 | 第16-20页 |
| ·中值滤波 | 第16-17页 |
| ·灰度均衡 | 第17页 |
| ·数字剪影 | 第17页 |
| ·图像分割 | 第17-18页 |
| ·去干扰点及图像处理实验结果 | 第18-20页 |
| ·图像匹配 | 第20页 |
| ·三维坐标恢复 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于GPU的视觉系统模型的构建 | 第23-33页 |
| ·GPU架构和编程模型的分析 | 第23-25页 |
| ·GPU架构和编程模型的选取 | 第25-26页 |
| ·基于OpenCL的计算机视觉系统的模型构建 | 第26-32页 |
| ·系统平台 | 第26-27页 |
| ·内存管理 | 第27-30页 |
| ·执行方式 | 第30-31页 |
| ·编程模型 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 匹配算法的改进与并行化 | 第33-40页 |
| ·匹配算法的设计 | 第33-35页 |
| ·匹配算法的实现 | 第35-37页 |
| ·匹配算法的并行化及初步的实现 | 第37-39页 |
| ·本章小节 | 第39-40页 |
| 5 并行视觉系统的优化 | 第40-58页 |
| ·GPU优化方法介绍 | 第40页 |
| ·基于GPU的并行算法的优化及实现 | 第40-54页 |
| ·访存优化与实现 | 第40-44页 |
| ·Local Memory的使用 | 第44-46页 |
| ·缓存访问中的Bank Conflict问题 | 第46-50页 |
| ·代码优化 | 第50-54页 |
| ·引入多核的并行视觉系统 | 第54-57页 |
| ·系统引入多核CPU的可行性分析 | 第54-56页 |
| ·利用多核CPU再次加速的实现 | 第56-57页 |
| ·本章小节 | 第57-58页 |
| 6 实验结果和分析 | 第58-62页 |
| ·访存优化与系统资源优化实验结果 | 第58页 |
| ·Local Memory使用后的优化实验结果 | 第58-59页 |
| ·Bank Conflict优化实验结果 | 第59-60页 |
| ·代码优化实验结果 | 第60页 |
| ·加入多核CPU后的实验结果 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
