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针对平面单应性矩阵实时求解的需求，提出了RANSAC单应性算法在GPU上并行实现的方法。首先计算出理论上最优的迭代次数；然后根据迭代间数据的独立性将每次迭代看成一个独立的任务映射到CUDA线程上。实验表明，对于较高分辨率的图像，GT240M平台上平均加速比达到了8。
平面单应性矩阵求解的CUDA并行实现
【摘 要】
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针对平面单应性矩阵实时求解的需求，提出了RANSAC单应性算法在GPU上并行实现的方法。首先计算出理论上最优的迭代次数；然后根据迭代间数据的独立性将每次迭代看成一个独立的任
【机 构】
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宁波工程学院电子与信息工程学院
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2012年23期
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61071173);浙江省自然科学基金(No.LY12F01001);宁波市自然科学基金(No.2012A610043)
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