SURF算法在嵌入式對稱多處理機上的并行設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著手持移動設備性能和屏幕分辨率的快速提升，用戶對全景照相、圖片拼接等應用有了越來越高的要求。這些應用耗時最長的部分是以SURF算法為代表的圖像局部特征提取算法?，F(xiàn)有的SURF算法實現(xiàn)大都基于桌面計算機平臺，但是在嵌入式領域，由于設備計算能力較弱，內(nèi)存較小，SURF算法需要消耗大量的時間，嚴重影響了用戶體驗。因此，對SURF算法進行優(yōu)化設計，使其能夠高效地運行于嵌入式平臺，是當下的一個研究熱點。
　　本文以嵌入式對稱多處理系統(tǒng)作為

2、硬件平臺，利用OpenMP編程模型，對SURF算法進行并行優(yōu)化設計。本文首先對并行程序的設計方法、設計原則和評價指標作了介紹;其次，結合SURF算法理論對OpenSURF源碼做了詳細分析;最后，利用性能分析工具對OpenSURF進行了熱點代碼檢測，對熱點代碼進行了并行可行性分析，并對熱點函數(shù)做了針對性的并行設計與實現(xiàn)。在實驗部分，本文首先研究了OpenMP版OpenSURF在Pandaboard（雙核）、樹莓派二代（四核）和Odroid

3、-XU3（八核）三個平臺上運行時的最優(yōu)線程數(shù)和最優(yōu)調(diào)度策略;在此基礎之上使用與SURF原文相同的測試圖集對設計目標進行驗證。
　　實驗結果表明:本文所設計的OpenSURF程序相比未經(jīng)優(yōu)化的源程序，在Pandaboard和樹莓派二代開發(fā)板上處理SURF原文測試圖集的平均耗時分別從1.97秒下降到了1.05秒和從4.25秒下降到了1.25秒;加速比分別達到1.8和3.39;并行效率分別達到0.9和0.85;問題規(guī)模加倍的條件下其在樹