【摘 要】
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基于SIFT特征的遥感影像匹配精度高、稳定性强,但SIFT算法复杂度高,遥感影像特征点丰富使得匹配过程耗时较长.为提高遥感影像特征匹配的实时性,文章提出一种基于CPUGPU协同处
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基于SIFT特征的遥感影像匹配精度高、稳定性强,但SIFT算法复杂度高,遥感影像特征点丰富使得匹配过程耗时较长.为提高遥感影像特征匹配的实时性,文章提出一种基于CPUGPU协同处理的SIFT算法并对其进行了优化.通过高斯卷积分离、调整极值点检测顺序、建立特征点索引等方式实现了特征提取的加速.运用替代欧氏距离、并行规约等方法加速了特征匹配过程,并使用双向匹配算法提高了匹配准确率.实验表明,相比于传统串行算法,在Tesla C2050上实现的SIFT并行算法最高加速比可达41.4倍,且减少了一定的误匹配.文章
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