【摘 要】
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针对传统尺度不变特征变换scale invariant feature transform(SIFT)算法中计算复杂度高、实时性差的问题,提出一种基于多核处理器的数据级并行递归高斯-尺度不变特征变换(recursive Gaussian filter-scale invariant feature transform,RGFSIFT)算法。利用四阶递归高斯滤波逼近尺度不变特征变换算法中的线性高斯滤
【机 构】
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中国传媒大学信息工程学院,中国传媒大学广播电视数字化工程中心
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130018110001)
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针对传统尺度不变特征变换scale invariant feature transform(SIFT)算法中计算复杂度高、实时性差的问题,提出一种基于多核处理器的数据级并行递归高斯-尺度不变特征变换(recursive Gaussian filter-scale invariant feature transform,RGFSIFT)算法。利用四阶递归高斯滤波逼近尺度不变特征变换算法中的线性高斯滤波,通过EDMA数据传输技术,将图像数据分割为多块,分配到多个DSP核并行处理。实验结果表明:并行递归高
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