以GPU加速SIFT演算法-朝阳科技大学资讯学院.PDFVIP

以GPU加速SIFT演算法 蔡睿烝 林政宏 國立臺灣師範大學 國立臺灣師範大學 科技應用與人力資源發展學系 科技應用與人力資源發展學系 研究生 副教授 tempsteve 1024@ brucelinco@ 摘要 because its feature descriptions are invariant to scale, rotation, illumination and viewpoint 許多影像處理和電腦視覺的科技被應用 transformations. In recent years, GPU received 於抓取圖片內容。其中 SIFT 廣泛地被各種應 considerable attentions with its powerful parallel 用方法採用， SIFT 最受歡迎的原因是其特徵 processing ability. Parallel computing on GPUs 描述不受尺度變換與旋轉變換影響的能力， has been applied in many science and 以及不完全受到視角變換與明度變換的影響。engineering applications successfully. In this 近年來，影像處理單元因其對於大量資料強 research, we intend to use GPU to accelerate 大的平行運算能力而受到相當多的注意。 SIFT algorithm. The program will use linear GPU 上的平行運算已被成功地使用於許多科 search method to replace KD-Tree algorithm, and 學與工程應用。在本研究中，將透過 GPU 平 GPUs to parallelism linear search method. We 行化加速 SIFT 。以linear search 來取代 KD- expect that linear search method will perform Tree ，並且使用GPU 平行化linear search 。期 better result and higher accuracy because of its 望透過原本在 CPU 環境上較為不便的 linear highly parallelizable advantage. The search ，其高度可平行化優勢可以在 GPU 上 experimental results showed that after CUDA 展現更佳且更高精確度的效果。在實驗中發 accelerating, the linear search method get a six- 現，原本的 SIFT 演算法經過改良並使用 fold acceleration. linear search 取代 KD-Tree能夠加強精確度。 而最後的實驗結果中顯示透過 CUDA 運算， Keywords: SIFT, GPU, Linear search, Books 演算法得到了將近六倍的加速。 management,