| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第15-25页 |
| 2.1 Pthreads介绍 | 第15-18页 |
| 2.2 CUDA介绍 | 第18-24页 |
| 2.2.1 CUDA编程模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 CUDA的线程结构 | 第20-22页 |
| 2.2.3 CUDA存储模型 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 提取ROI算法的CPU并行化 | 第25-35页 |
| 3.1 提取ROI算法描述 | 第25-26页 |
| 3.2 并行算法设计与优化 | 第26-28页 |
| 3.2.1 基本的并行算法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基本并行算法分析 | 第27-28页 |
| 3.3 基本并行算法性能优化 | 第28-29页 |
| 3.4 实验 | 第29-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-35页 |
| 第4章 提取特征点的多GPU并行化 | 第35-51页 |
| 4.1 SIFT算法 | 第35-43页 |
| 4.1.1 尺度空间的构建 | 第35-37页 |
| 4.1.2 关键点检测 | 第37-40页 |
| 4.1.3 关键点的梯度方向 | 第40-41页 |
| 4.1.4 关键点描述子 | 第41-43页 |
| 4.2 SIFT算法的多GPU并行化 | 第43-45页 |
| 4.3 实验验证 | 第45-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 特征匹配的并行化及整个过程优化 | 第51-59页 |
| 5.1 基于欧式距离的特征匹配与错误消除算法 | 第51-53页 |
| 5.2 匹配算法的CPU多线程加速 | 第53-54页 |
| 5.3 多GPU的SIFT特征提取与CPU多线程的匹配算法整体优化 | 第54-57页 |
| 5.4 实验验证 | 第57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |