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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于GPU的SIFT立体匹配算法研究
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基于GPU的SIFT立体匹配算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-18页
    1.1 课题背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 GPU 加速原理与实现方法第11-16页
        1.3.1 GPU 的应用现状第11-14页
        1.3.2 CUDA 编程模型和存储器模型第14-15页
        1.3.3 CUDA 并行实现手段第15-16页
    1.4 文章主要研究内容第16-18页
第2章 图像预处理算法并行化研究第18-31页
    2.1 引言第18页
    2.2 图像预处理算法的并行化第18-27页
        2.2.1 图像灰度变换的并行化第18-19页
        2.2.2 图像高斯滤波的并行化第19-22页
        2.2.3 直方图均衡化处理的并行化第22-24页
        2.2.4 Wallis 变换的并行化第24-27页
    2.3 实验分析第27-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 基于 SIFT 立体匹配算法的改进第31-43页
    3.1 引言第31页
    3.2 SIFT 立体匹配算法原理第31-38页
        3.2.1 尺度空间极值检测第32-34页
        3.2.2 精确关键点定位第34-35页
        3.2.3 关键点主方向分配第35-36页
        3.2.4 关键点描述子生成第36-37页
        3.2.5 SIFT 特征匹配第37-38页
    3.3 SIFT 匹配算法的改进第38-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第4章 基于 CUDA 的 SIFT 立体匹配算法实现第43-56页
    4.1 引言第43页
    4.2 算法总体并行设计第43-46页
    4.3 特征点检测的并行分析第46-51页
        4.3.1 尺度空间的构建第46-48页
        4.3.2 极值点检测并行第48-49页
        4.3.3 特征点梯度的计算第49-50页
        4.3.4 特征描述子的计算第50-51页
    4.4 特征匹配的并行分析第51-52页
    4.5 实验效果及评价第52-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第5章 实验结果与算法性能分析第56-72页
    5.1 引言第56页
    5.2 双目实验平台简介第56-59页
        5.2.1 实验平台的搭建第56-58页
        5.2.2 交互界面的设计第58-59页
    5.3 基于 SIFT 的区域增长立体匹配算法的实验效果第59-61页
    5.4 基于 GPU 的 SIFT 立体匹配算法的实验效果第61-71页
        5.4.1 不同外界环境下的算法评价第61-68页
        5.4.2 重要参数对算法的影响第68-71页
    5.5 本章小结第71-72页
结论第72-74页
参考文献第74-78页
攻读学位期间发表的学术论文第78-80页
致谢第80页

 
论文编号BS3742141,这篇论文共80
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