計算機視覺關鍵算法的并行化實現(xiàn).pdf

1、計算機視覺的不斷發(fā)展使得人們對視覺應用的實時性要求越來越高，傳統(tǒng)單核平臺上的串行應用程序已不能滿足人們的要求，多核平臺的出現(xiàn)為該問題的解決帶來了新的突破口，多核平臺上計算機關鍵視覺算法的并行化成了研究的主流。SMT-PAAG(Simultaneous Multithreading-Polymorphic Array Architecture for Graphics and imageprocessing)是一種同時多線程陣列機，具有自

2、主產權。SMT-PAAG具有高效靈活的通信方式，支持數(shù)據(jù)并行、任務并行、流水線處理等多種并行計算模型，為計算機視覺算法的并行化提供了可靠的平臺。SMT-PAAG上的計算機視覺算法并行化研究對計算機視覺專用處理器的設計與改良具有重要意義。
　　本文是以SMT-PAAG為平臺，以SD-VBS(The San Diego Vision Benchmark Suite)為基礎，詳細探討了計算機視覺算法的并行化。首先介紹了計算機視覺的發(fā)展與

3、應用、計算機視覺算法并行化的發(fā)展現(xiàn)狀。接著對SMT-PAAG的架構進行了簡單的描述，詳細說明了SMT-PAAG的處理單元、通信機制、執(zhí)行模式及其軟件仿真環(huán)境。在簡單介紹了SD-VBS計算機視覺算法庫之后，深入研究了其中部分關鍵算法，包括積分圖像、LBP（局部二值模式）特征提取和Harris角點檢測與匹配等算法。然后詳細闡述了SMT-PAAG上的并行編程，結合SMT-PAAG的平臺特性，提出并實現(xiàn)了相關并行算法，重點闡述了基于流水線的積分