并行Harris特征点检测算法

摘要：

针对三维重建大数据量问题中的特征点提取算法,存在运算量大、耗时多、效率低等问题,文中对Harris特征点检测算法进行改进,提出了基于OpenMP的多核CPU和基于CUDA及OpenCL框架的GPU下的Harris特征点检测并行算法.在不同实验平台进行对比实验,实验结果表明,基于CUDA及OpenCL框架的GPU并行特征点检测算法具有良好的数据和平台可扩展性,基于GPU并行特征点检测算法的加速比最高可达91.19,加速效果显著.基于OpenMP的多核CPU特征点检测算法具有良好的多核可扩展性.

关键词：Harris、特征点检测、共享存储并行编程、计算机统一设备架构、开放式计算语言、并行算法

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61662059

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：289-293