基于GPU的图像配准及拼接技术研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章 绪论	第8-11页
·课题研究背景	第8页
·图像配准研究现状	第8-10页
·研究主要内容	第10页
·论文组织结构	第10-11页
第二章 GPU通用并行计算	第11-21页
·NVIDIA GPU简介	第11-14页
·CUDA架构	第14-20页
·CUDA存储器模型	第15-17页
·CUDA软件体系	第17页
·CUDA编程模型	第17-19页
·CUDA硬件执行	第19-20页
·本章小结	第20-21页
第三章 基于CUDA的SURF配准算法实现	第21-47页
·SURF算法原理	第21-24页
·SURF算法的异构实现	第24-46页
·SURF算法异构实现的框架和流程	第25页
·Host端实现	第25-31页
·Device端实现	第31-46页
·本章小结	第46-47页
第四章 实验结果和对比分析	第47-61页
·实验系统平台	第47-48页
·实验结果	第48-60页
·模拟图像的实验	第48-50页
·平移变换的对比实验	第50-52页
·缩放变换的对比实验	第52-53页
·旋转变换的对比实验	第53-55页
·复杂场景的对比实验	第55-60页
·本章小结	第60-61页
第五章 总结与展望	第61-63页
·本文总结	第61页
·展望	第61-63页
参考文献	第63-66页
发表论文说明	第66-67页
致谢	第67页