异构环境下点云重建的并行化研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·本文的研究背景 | 第8-9页 |
| ·课题研究的意义 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容与组织结构 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 并行技术 | 第14-20页 |
| ·基于CUDA的并行 | 第14-15页 |
| ·CUDA介绍 | 第14页 |
| ·CUDA框架 | 第14页 |
| ·CUDA的存储结构 | 第14-15页 |
| ·基于OpenMP的并行 | 第15-17页 |
| ·OpenMP介绍 | 第15-16页 |
| ·OpenMP编程模型 | 第16-17页 |
| ·基于OpenCL的并行 | 第17-19页 |
| ·OpenCL介绍 | 第17页 |
| ·OpenCL架构 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 点云重建 | 第20-30页 |
| ·稀疏点云重建 | 第20-23页 |
| ·特征提取 | 第20-22页 |
| ·图像特征点匹配 | 第22-23页 |
| ·稠密点云重建 | 第23-29页 |
| ·相关理论 | 第23-25页 |
| ·面片重建 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 点云重建的并行设计与优化 | 第30-39页 |
| ·点云重建过程可并行性分析 | 第30-31页 |
| ·基于OpenMP的算法并行化 | 第31-33页 |
| ·并行算法设计 | 第31页 |
| ·并行算法优化 | 第31-33页 |
| ·基于CUDA算法的并行化 | 第33-35页 |
| ·并行算法设计 | 第33-34页 |
| ·并行算法优化 | 第34-35页 |
| ·基于OpenCL算法的并行化 | 第35-38页 |
| ·并行算法设计 | 第35-37页 |
| ·并行算法优化 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 实验结果测试与分析 | 第39-52页 |
| ·实验内容 | 第39页 |
| ·实验环境 | 第39页 |
| ·实验硬件环境 | 第39页 |
| ·实验软件环境 | 第39页 |
| ·测试用例 | 第39-41页 |
| ·图片序列 | 第39-41页 |
| ·相机参数 | 第41页 |
| ·测试结果及分析 | 第41-47页 |
| ·输出结果 | 第41-43页 |
| ·重建效率分析 | 第43-45页 |
| ·重建精度分析 | 第45页 |
| ·扩展性分析 | 第45-47页 |
| ·异构环境下的算法并行化 | 第47-51页 |
| ·并行算法设计 | 第48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结和展望 | 第52-54页 |
| ·本文主要工作总结 | 第52页 |
| ·未来工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |
