基于CUDA架構(gòu)下的灰度圖像匹配算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、圖像匹配在數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量、計(jì)算機(jī)視覺、遙感影像處理、醫(yī)學(xué)圖像、文件夾和數(shù)據(jù)庫(kù)的圖像搜索等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。當(dāng)今圖像處理技術(shù)已然比較成熟，但是如何提高圖像匹配過(guò)程中的速度和精度卻一直都是圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在實(shí)際生活的應(yīng)用中，實(shí)時(shí)性對(duì)于系統(tǒng)來(lái)說(shuō)顯得非常重要，在不降低匹配的精度的情況下，實(shí)現(xiàn)更快的匹配速度，具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。在算法成熟的情況下，對(duì)算法本身已比較難進(jìn)行更加的優(yōu)化，依靠硬件優(yōu)勢(shì)，對(duì)算法的執(zhí)行速度上將十分有幫助。
　　在G

2、PU發(fā)展歷程中，其功能不斷的增加，這方面NVIDIA和ATI一直都走在技術(shù)的前沿。從當(dāng)初的圖形繪制功能到如今能夠并行化處理海量的數(shù)據(jù)，擁有越來(lái)越強(qiáng)的處理能力。自NVIDIA提出CUDA架構(gòu)以來(lái)，到如今出現(xiàn)CUDA6.5，同時(shí)支持C語(yǔ)言，使得開發(fā)人員對(duì)GPU直接編程越來(lái)越方便。
　　本文主要針對(duì)灰度圖像進(jìn)行匹配，并對(duì)兩種算法進(jìn)行分析：基于圖像的灰度值進(jìn)行匹配的NC算法(歸一化互相關(guān)匹配)和基于特征的SIFT算法。NC算法是利用圖像像