SIFT算法GPU并行化研究

摘要

SIFT是计算机视觉领域一个基础算法,从综合评估上看,SIFT目前仍是最具使用价值的特征检测、特征描述算法。总结SIFT算法原理,针对算法耗时问题,参考多位学者研究者的并行计算解决方案,并利用CUDA具体实现实验,归纳出一种三级并行方案。实验表明,与CPU架构下SIFT实现方案相比,该方案大幅提升SIFT特征提取性能,加速比随着图片数目或特征点数目增加而增加。