基于GPU的并行圖像檢索系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)字媒體技術(shù)的快速發(fā)展，人類進(jìn)入了一個(gè)信息高度發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，每天網(wǎng)絡(luò)上都會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)信息，而數(shù)字圖像作為一種常用的多媒體信息的載體，包含了豐富的信息內(nèi)容，怎樣從包含海量圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)中快速、準(zhǔn)確地檢索出用戶所需的圖像信息是目前的一大重要研究課題。近年來(lái)，隨著半導(dǎo)體技術(shù)和多核技術(shù)的快速發(fā)展，圖像處理單元GPU的通用性和可編程性不斷增強(qiáng)，它具有強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，這使得它在高性能的計(jì)算領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。由于 GPU

2、在處理圖形圖像數(shù)據(jù)的能力上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越 CPU，因此，研究并實(shí)現(xiàn)基于GPU的并行圖像檢索系統(tǒng)成為本文的主要目的。
　　首先，本文在分析了國(guó)內(nèi)外GPU并行計(jì)算技術(shù)的前提下，開(kāi)展了基于GPU的并行算法的研究工作。然后針對(duì)具體項(xiàng)目系統(tǒng)需求提出了并行化解決方案，并結(jié)合CUDA架構(gòu)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)對(duì)其中的核心算法進(jìn)行了并行研究與實(shí)現(xiàn)。其中包括：（1）對(duì)SIFT特征提取算法中的尺度空間構(gòu)建、極值點(diǎn)檢測(cè)、特征點(diǎn)方向計(jì)算、特征點(diǎn)描述符計(jì)算進(jìn)行了并行化研究

3、與實(shí)現(xiàn)；（2）對(duì)SIFT特征匹配算法中的KD-Tree的最近鄰搜索算法和歐氏距離計(jì)算進(jìn)行了并行化研究與實(shí)現(xiàn)；（3）對(duì)k-means聚類算法進(jìn)行了粗粒度和細(xì)粒度的并行化研究與實(shí)現(xiàn)。最后，在實(shí)際軟硬件環(huán)境下通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比了基于CPU的串行算法，證明了本文所實(shí)現(xiàn)的并行算法的優(yōu)勢(shì)。
　　其次，本文在基于并行SIFT算法和并行k-means算法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于GPU的并行圖像檢索系統(tǒng)。利用并行SIFT特征提取算法提高了圖像特征庫(kù)的創(chuàng)建