SIFT特征分布式并行提取算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征在物體檢測和識別、圖像配準與融合、紋理識別、場景分類、人臉檢測、圖像檢索、三維重建、數(shù)字水印、影像追蹤等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。然而，SIFT特征提取過程復(fù)雜，計算量大，并且消耗時間長。本文設(shè)計并實現(xiàn)了兩種基于不同數(shù)據(jù)并行策略的分布式算法，在機群系統(tǒng)上加速SIFT特征的提取。
　　 DP-SIFT算法對輸入圖像進行劃分，盡可能的增大并行處理的比重以獲得更

2、高的加速比。根據(jù)特征空間高斯尺度金字塔的特點設(shè)計了高度寬度受限的數(shù)據(jù)塊劃分算法，設(shè)計了數(shù)據(jù)分配、數(shù)據(jù)交互和特征調(diào)整方法；研究了數(shù)據(jù)塊劃分和數(shù)據(jù)發(fā)送方法對通信時間的影響，提出了基于消息傳遞機制的并行圖像處理中數(shù)據(jù)塊劃分與數(shù)據(jù)發(fā)送方式協(xié)同對通信時間優(yōu)化的策略；。
　　 DDP-SIFT算法對特征提取空間進行劃分，在獲得最大數(shù)據(jù)分塊的同時追求高加速比。將高斯尺度空間按階劃分為等大小的數(shù)據(jù)塊，并分配給各處理器并行執(zhí)行。為了降低串行成分比

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