基于并行計(jì)算的立體影像密集匹配算法研究.pdf

1、立體密集匹配是高精度配準(zhǔn)和高精度三維重建的重要研究?jī)?nèi)容。基于SIFT的密集匹配方法能夠得到物體表面均勻密集的點(diǎn)云，滿足高精需求，但該算法的計(jì)算效率很低，不滿足實(shí)際速度要求。部分的重構(gòu)和配準(zhǔn)要求實(shí)時(shí)計(jì)算，所以利用并行計(jì)算提高算法的效率有著重要的研究意義。在將串行的算法設(shè)計(jì)為并行算法時(shí)，如何根據(jù)算法特點(diǎn)和實(shí)際硬件設(shè)備來選擇適合的技術(shù)是設(shè)計(jì)并行算法的難點(diǎn)。近年的研究熱點(diǎn)GPGPU技術(shù)和多線程技術(shù)在并行計(jì)算上都各有優(yōu)劣并互相補(bǔ)充。Nvidia

2、發(fā)布的CUDA出現(xiàn)，將GPGPU的應(yīng)用推向了更廣泛的領(lǐng)域，其性能和應(yīng)用優(yōu)化方法有很多待研究的地方。
　　 論文將立體密集匹配算法分解為多個(gè)步驟，確定其中的并行部分和主要的耗時(shí)部分，并將其中的特征向量匹配和密集匹配兩部分設(shè)計(jì)為基于多線程和CUDA的并行程序。通過實(shí)驗(yàn)，比較了這兩項(xiàng)技術(shù)的加速性能并分析了它們的優(yōu)劣。對(duì)向量匹配CUDA并行程序，根據(jù)線程任務(wù)的劃分，設(shè)計(jì)了四種方案，并通過實(shí)驗(yàn)比較了它們的性能；對(duì)密集匹配CUDA并行程序，