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基于GPU的SIFT和SURF算法的研究与实现

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基于GPU的SIFT和SURF算法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-9页
CONTENTS第9-11页
第一章 绪论第11-16页
  · 研究背景及意义第11-12页
  · 研究发展现状第12-15页
    · GPU的发展现状第12-13页
    · SIFT和SURF算法GPU优化发展现状第13-15页
  · 论文的研究内容第15页
  · 论文的组织结构第15-16页
第二章 SIFT和SURF算法综述第16-35页
  · SIFT算法的详述第16-28页
    · SIFT描述子的构造过程第17页
    · 尺度空间的构造第17-19页
    · 关键点的定位第19-22页
    · 尺度空间和差分尺度空间构造过程参数的确定第22-24页
    · 赋予关键点方向第24-25页
    · 构造关键点描述子第25-28页
  · SURF算法的详述第28-34页
    · 积分图像的概念第28-29页
    · 利用Fast-Hessian检测子检测关键点第29-32页
    · 赋予关键点方向第32-33页
    · 构造关键点描述子第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第三章 CUDA编程模型与GTX550Ti平台介绍第35-43页
  · CUDA的编程模型第35-38页
    · 线程模型第35-36页
    · 存储器模型第36页
    · 异步第36-38页
  · CUDA的优化过程第38-42页
    · 算法的可并行度第38-39页
    · 每像素的浮点计算量与访存量比第39页
    · 每像素的浮点计算量第39-40页
    · 每像素的访存量第40页
    · 分支差异性第40页
    · 任务依赖性第40-42页
  · GTX550Ti介绍第42页
  · 本章小结第42-43页
第四章 SIFT算法和SURF算法的CUDA加速计算第43-62页
  · SIFT算法的CUDA加速算法第43-51页
    · SIFT算法的并行化分析第43-45页
    · SIFT算法的优化量度分析第45页
    · SIFT算法并行实现描述第45-46页
    · SIFT算法的实验结果第46-51页
  · SURF算法的CUDA加速算法第51-61页
    · SURF算法的并行化分析第51-53页
    · SURF算法的优化量度分析第53页
    · SURF算法并行实现描述第53-56页
    · SURF算法的实验结果第56-61页
  · 本章小结第61-62页
总结与发展第62-64页
  本文工作总结第62-63页
  未来工作展望第63-64页
参考文献第64-69页
攻读学位期间发表的论文第69-73页
致谢第73 页

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