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、數字水印、影像追蹤等領域具有廣泛應用。然而，SIFT特征提取過程復雜，計算量大，并且消耗時間長。本文設計并實現了兩種基于不同數據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。根據特征空間高斯尺度金字塔的特點設計了高度寬度受限的數據塊劃分算法，設計了數據分配、數據交互和特征調整方法；研究了數據塊劃分和數據發(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據塊劃分與數據發(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，在獲得最大數據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據塊，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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