| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 数字图像相关法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 数字体图像相关法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 图像特征提取技术 | 第16-18页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 相关技术和理论 | 第20-28页 |
| 2.1 CPU/GPU编程模型 | 第20-25页 |
| 2.1.1 CPU/GPU体系结构及特点 | 第20-22页 |
| 2.1.2 OpenMP编程模型 | 第22-23页 |
| 2.1.3 CUDA编程模型 | 第23-25页 |
| 2.2 异构计算及其程序设计模式 | 第25-27页 |
| 2.2.1 异构计算 | 第25-26页 |
| 2.2.2 异构计算的程序设计模式 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 HYBRIDDIC算法的并行算法设计及异构计算实现 | 第28-41页 |
| 3.1 PIDIC算法原理及设计 | 第28-32页 |
| 3.1.1 初值估计 | 第28-29页 |
| 3.1.2 迭代亚像素定位算法 | 第29-32页 |
| 3.2 HybridDIC算法并行化设计 | 第32-36页 |
| 3.2.1 并行化分析 | 第32-34页 |
| 3.2.2 并行模式设计 | 第34-36页 |
| 3.2.3 并行度分析 | 第36页 |
| 3.3 HybridDIC算法的异构计算实现 | 第36-40页 |
| 3.3.1 预计算 | 第37-38页 |
| 3.3.2 图像匹配阶段 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 SIFT-DVC的并行算法设计及异构计算实现 | 第41-63页 |
| 4.1 SIFT-DVC算法原理及设计 | 第41-50页 |
| 4.1.1 3D-SIFT算法原理 | 第41-47页 |
| 4.1.2 基于3D-SIFT算法的初值估计 | 第47-48页 |
| 4.1.3 迭代亚像素定位算法 | 第48-50页 |
| 4.2 SIFT-DVC算法并行设计 | 第50-57页 |
| 4.2.1 3D-SIFT算法并行化分析 | 第50-53页 |
| 4.2.2 SIFT-DVC算法并行化分析 | 第53-54页 |
| 4.2.3 并行模式设计 | 第54-56页 |
| 4.2.4 并行度分析 | 第56-57页 |
| 4.3 SIFT-DVC算法的异构计算实现 | 第57-62页 |
| 4.3.1 3D-SIFT实现 | 第57-60页 |
| 4.3.2 SIFT-DVC实现 | 第60-61页 |
| 4.3.3 批处理实现机制 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第63-76页 |
| 5.1 DIC实验 | 第63-68页 |
| 5.1.1 实验平台及数据集 | 第63-64页 |
| 5.1.2 精度检测 | 第64-66页 |
| 5.1.3 速度评估 | 第66-68页 |
| 5.2 SIFT-DVC实验 | 第68-75页 |
| 5.2.1 实验平台及数据集 | 第68-70页 |
| 5.2.2 精度检测 | 第70-73页 |
| 5.2.3 速度评估 | 第73-75页 |
| 5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |