针对图像特征提取算法的并行加速研究
| 目录 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 图目 | 第7-8页 |
| 表目 | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| 第二章 图像特征提取算法介绍 | 第13-16页 |
| 2.1 图像特征提取算法 | 第13-14页 |
| 2.2 全局特征提取算法 | 第14页 |
| 2.3 局部特征提取算法 | 第14-16页 |
| 第三章 相关工作 | 第16-18页 |
| 3.1 多核CPU上的加速工作 | 第16-17页 |
| 3.2 GPGPU上的加速工作 | 第17-18页 |
| 第四章 SIFT和SURF算法简介 | 第18-28页 |
| 4.1 SIFT和SURF算法流程概述 | 第18-20页 |
| 4.2 算法初始化 | 第20页 |
| 4.3 建立图像金字塔 | 第20-24页 |
| 4.3.1 SIFT算法的高斯滤波 | 第22-23页 |
| 4.3.2 SURF算法的海森矩阵 | 第23-24页 |
| 4.4 特征点定位 | 第24-25页 |
| 4.5 计算特征方向 | 第25-26页 |
| 4.6 计算特征窗口 | 第26-28页 |
| 第五章 SIFT和SURF算法并行性分析 | 第28-39页 |
| 5.1 可能的并行方法 | 第28-31页 |
| 5.2 并行的限制 | 第31-37页 |
| 5.2.1 非确定的时间比例 | 第31-32页 |
| 5.2.2 负载的不平衡 | 第32-35页 |
| 5.2.3 大量的内存需求 | 第35-37页 |
| 5.3 初步并行方法的局限性 | 第37-39页 |
| 第六章 动态流水线的并行方法 | 第39-45页 |
| 6.1 流水线的并行方法 | 第39-40页 |
| 6.2 动态流水线的框架设计 | 第40-41页 |
| 6.3 动态流水线的实现方法 | 第41-43页 |
| 6.4 调节机制 | 第43-45页 |
| 第七章 实验评估 | 第45-54页 |
| 7.1 实验环境 | 第45-46页 |
| 7.2 动态流水线和各并行方法的性能 | 第46-49页 |
| 7.3 输入集的影响 | 第49-51页 |
| 7.4 超线程的性能提升 | 第51-54页 |
| 第八章 总结 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 后记 | 第59-60页 |
