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特征点检测DoG并行算法
被引量：
6
1
作者
朱超
吴素萍
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第10期36-43,共8页
特征点检测被广泛应用于目标识别、跟踪及三维重建等领域。针对三维重建算法中特征点检测算法运算量大、耗时多的特点,对高斯差分(Difference-of-Gaussian,DoG)算法进行改进,提出特征点检测DoG并行算法。基于OpenMP的多核CPU、CUDA及Ope...
特征点检测被广泛应用于目标识别、跟踪及三维重建等领域。针对三维重建算法中特征点检测算法运算量大、耗时多的特点,对高斯差分(Difference-of-Gaussian,DoG)算法进行改进,提出特征点检测DoG并行算法。基于OpenMP的多核CPU、CUDA及OpenCL架构的GPU并行环境,设计实现DoG特征点检测并行算法。对hallFeng图像集在不同实验平台进行对比实验,实验结果表明,基于OpenMP的多核CPU的并行算法表现出良好的多核可扩展性,基于CUDA及OpenCL架构的GPU并行算法可获得较高加速比,最高加速比可达96.79,具有显著的加速效果,且具有良好的数据和平台可扩展性。
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关键词
图形处理器(GPU)
多核CPU
高斯
差分
(
dog
)
特征点检测
并行算法
下载PDF
职称材料
基于双边缘检测的目标定位技术
被引量：
3
2
作者
杜默
王清理
《计算机与现代化》
2016年第8期56-59,共4页
为了提高目标定位的准确性,在传统的高斯差分边缘检测和Sobel算子边缘检测的基础上,提出将二者相结合的双边缘检测算法。对原始图像进行2次标准差不同的高斯模糊求高斯差分来代替原本边缘检测图像预处理中的高斯平滑过程;对实验结果较...
为了提高目标定位的准确性,在传统的高斯差分边缘检测和Sobel算子边缘检测的基础上,提出将二者相结合的双边缘检测算法。对原始图像进行2次标准差不同的高斯模糊求高斯差分来代替原本边缘检测图像预处理中的高斯平滑过程;对实验结果较好的高斯差分参数,进行Sobel边缘检测并进行目标定位。实验结果表明,在算法时间开销增加较少的情况下,使用高斯差分算子与Sobel算子相结合进行边缘检测的结果优于Sobel算子单独检测,检测效果较好。
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关键词
双边缘检测
高斯
差分
(
dog
)
SOBEL算子
目标定位
目标检测
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职称材料
多变量高斯差分的风格化方法
3
作者
李阳
李红平
徐丹
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期353-359,共7页
针对扩展的高斯差分参数可控性的特点,提出了一种基于参数调整的风格化方法.该方法定义输入图像的ETF流,在基于此ETF流的基础上同时进行梯度轴和流线轴的高斯差分滤波.通过对参数进行调整,得到一系列的风格化效果:包括铅笔画、炭笔画、...
针对扩展的高斯差分参数可控性的特点,提出了一种基于参数调整的风格化方法.该方法定义输入图像的ETF流,在基于此ETF流的基础上同时进行梯度轴和流线轴的高斯差分滤波.通过对参数进行调整,得到一系列的风格化效果:包括铅笔画、炭笔画、反走样以及反向边缘的效果.实验结果表明,该方法实现简单,风格多样,效果比单一系统更为理想.
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关键词
高斯
差分
算子(
dog
)
参数
风格化方法
ETF
原文传递
题名
特征点检测DoG并行算法
被引量：
6
1
作者
朱超
吴素萍
机构
宁夏大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第10期36-43,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61662059)。
文摘
特征点检测被广泛应用于目标识别、跟踪及三维重建等领域。针对三维重建算法中特征点检测算法运算量大、耗时多的特点,对高斯差分(Difference-of-Gaussian,DoG)算法进行改进,提出特征点检测DoG并行算法。基于OpenMP的多核CPU、CUDA及OpenCL架构的GPU并行环境,设计实现DoG特征点检测并行算法。对hallFeng图像集在不同实验平台进行对比实验,实验结果表明,基于OpenMP的多核CPU的并行算法表现出良好的多核可扩展性,基于CUDA及OpenCL架构的GPU并行算法可获得较高加速比,最高加速比可达96.79,具有显著的加速效果,且具有良好的数据和平台可扩展性。
关键词
图形处理器(GPU)
多核CPU
高斯
差分
(
dog
)
特征点检测
并行算法
Keywords
Graphics Processing Unit(GPU)
Multi-CPU
Difference-of-Gaussian(
dog
)
feature point detection
parallel algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双边缘检测的目标定位技术
被引量：
3
2
作者
杜默
王清理
机构
中国航天科工集团第二研究院研究生院
北京计算机技术及应用研究所
出处
《计算机与现代化》
2016年第8期56-59,共4页
文摘
为了提高目标定位的准确性,在传统的高斯差分边缘检测和Sobel算子边缘检测的基础上,提出将二者相结合的双边缘检测算法。对原始图像进行2次标准差不同的高斯模糊求高斯差分来代替原本边缘检测图像预处理中的高斯平滑过程;对实验结果较好的高斯差分参数,进行Sobel边缘检测并进行目标定位。实验结果表明,在算法时间开销增加较少的情况下,使用高斯差分算子与Sobel算子相结合进行边缘检测的结果优于Sobel算子单独检测,检测效果较好。
关键词
双边缘检测
高斯
差分
(
dog
)
SOBEL算子
目标定位
目标检测
Keywords
double-edge detection
difference of Gaussian（
dog
）
Sobel operator
target location
target detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
多变量高斯差分的风格化方法
3
作者
李阳
李红平
徐丹
机构
云南大学信息学院
出处
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期353-359,共7页
基金
国家自然科学基金(61163019)
文摘
针对扩展的高斯差分参数可控性的特点,提出了一种基于参数调整的风格化方法.该方法定义输入图像的ETF流,在基于此ETF流的基础上同时进行梯度轴和流线轴的高斯差分滤波.通过对参数进行调整,得到一系列的风格化效果:包括铅笔画、炭笔画、反走样以及反向边缘的效果.实验结果表明,该方法实现简单,风格多样,效果比单一系统更为理想.
关键词
高斯
差分
算子(
dog
)
参数
风格化方法
ETF
Keywords
Difference - of - Gaussian operator
parameters
stylistic method
edge - tangent - flow
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
特征点检测DoG并行算法
朱超
吴素萍
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
6
下载PDF
职称材料
2
基于双边缘检测的目标定位技术
杜默
王清理
《计算机与现代化》
2016
3
下载PDF
职称材料
3
多变量高斯差分的风格化方法
李阳
李红平
徐丹
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014
0
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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