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基于MDSP的并行图像匹配算法的设计与实现

作　者: 邢彬朝
导　师: 刘仲
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 软件工程
关键词: 多核DSP 图像匹配 并行 SIFT PCA-SIFT SURF
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


图像匹配是图像处理的重要研究方向之一,也是图像融合、立体视觉、运动分析等图像分析技术的基础。通过研究基于多核DSP的并行图像匹配算法,提高算法的执行速度,对计算机视觉、目标跟踪等实时性要求较高的应用有十分重要的意义。本文深入研究了基于特征的图像匹配算法SIFT、PCA-SIFT和SURF,设计和实现了基于单核DSP的SIFT算法、PCA-SIFT算法、SURF算法,重点研究、设计和实现了基于多核DSP(MDSP)的并行SIFT算法、并行PCA-SIFT算法和并行SURF算法。主要的研究工作包括以下几个方面:1.深入研究了图像匹配算法。对图像匹配的相关研究进行概括和总结,重点研究了SIFT算法、PCA-SIFT算法和SURF算法,对算法的原理和实现细节进行了详细的研究。2.设计和实现了基于单核DSP的SIFT算法、PCA-SIFT算法和SURF算法。在深入研究算法原理的基础上,基于计算精度和运算复杂度的权衡,针对单核DSP体系结构的特点,对算法进行了合理的裁剪和优化;根据算法对存储空间的要求,优化了图像和中间结果的存放位置的设计,保证DSP存储空间的成功分配并提高了程序的稳定性和执行速度。对于初步匹配点中的误配点,本文设计和实现了基于RANSAC算法误配点剔除算法,剔除了存在的误配点。3.深入研究了基于多核DSP的并行图像匹配算法,设计并实现了基于MDSP体系结构的并行SIFT算法、并行PCA-SIFT算法和并行SURF算法。针对MDSP多核体系结构的特点,对SIFT算法、PCA-SIFT算法和SURF算法的实现流程进行详细的分析,提出了数据级并行算法方案。通过对图像进行合理的分割,四个DSP核同时提取图像特征;特征匹配时,每个DSP核依次作为主控结点,寻找实时图的匹配点。获得初步的匹配点后,采用基于RANSAC算法的误配点剔除算法,剔除存在的误配点。DSP核间的数据通信采用了QLink和SDP相结合的方式,充分开发MDSP的多级并行性。4.针对尺度变化、图像旋转、光照明暗变化、噪声影响和仿射变换五种图像形变,对设计的单核算法和多核并行算法进行综合测试实验。实验的结果为:SIFT的平均加速比为2.94,PCA-SIFT的平均加速比为2.996,SURF的平均加速比为3.7,表明SURF算法的并行性较好;在重复率方面,MDSP与单核DSP的重复率接近;算法对图像形变的适应性方面,SIFT算法对图像形变的综合适应能力最好,但运算速度慢,SURF算法的适应能力接近SIFT,但运算速度比SIFT快十倍左右,PCA-SIFT的综合适应性不如SIFT和SURF。

全文目录


摘要  10-11
ABSTRACT  11-13
第一章 绪论  13-17
  1.1 选题背景及意义  13-14
  1.2 基于特征的图像匹配相关研究  14-15
  1.3 论文的组织结构  15-17
第二章 图像匹配概述和MDSP简介  17-27
  2.1 图像的预处理  17-18
  2.2 图像匹配的要素  18-19
  2.3 图像匹配算法的分类  19-22
    2.3.1 基于灰度的图像匹配  19-20
    2.3.2 基于特征的图像匹配  20-22
    2.3.3 基于其他理论的图像匹配  22
  2.4 图像匹配效果的评价  22-23
  2.5 MDSP概述  23-26
    2.5.1 MDSP的体系结构  24-25
    2.5.2 单核DSP  25-26
  2.6 本章小结  26-27
第三章 基于MDSP的并行SIFT算法  27-51
  3.1 SIFT算法  27-32
    3.1.1 创建尺度空间  27-29
    3.1.2 检测极值点  29
    3.1.3 极值点的精确定位和过滤  29-31
    3.1.4 计算极值点的特征描述符  31-32
  3.2 基于单核DSP的SIFT算法  32-39
    3.2.1 概念和数据结构  32-34
    3.2.2 程序流程  34-37
    3.2.3 误配点剔除算法  37-39
  3.3 基于MDSP的并行SIFT算法  39-41
    3.3.1 并行特征提取  39-40
    3.3.2 并行特征匹配  40-41
  3.4 SIFT算法对图像形变的匹配实验  41-50
    3.4.1 图像样本  41-42
    3.4.2 对尺度变化图像的匹配  42-44
    3.4.3 对旋转图像的匹配  44-45
    3.4.4 对光照变化图像的匹配  45-47
    3.4.5 对噪声影响图像的匹配  47-48
    3.4.6 对仿射变换图像的匹配  48-50
  3.5 本章小结  50-51
第四章 基于MDSP的并行PCA-SIFT算法  51-65
  4.1 PCA理论  51-54
    4.1.1 方差和协方差  51-52
    4.1.2 PCA的求解  52-53
    4.1.3 PCA的性质  53-54
  4.2 基于单核DSP的PCA-SIFT算法  54-55
  4.3 基于MDSP的并行PCA-SIFT算法  55-56
  4.4 PCA-SIFT算法对图像形变的匹配实验  56-64
    4.4.1 对尺度变化图像的匹配  56-58
    4.4.2 对旋转图像的匹配  58-60
    4.4.3 对光照变化图像的匹配  60-61
    4.4.4 对噪声影响图像的匹配  61-63
    4.4.5 对仿射变换图像的匹配  63-64
  4.5 本章小结  64-65
第五章 基于MDSP的并行SURF算法  65-83
  5.1 SURF算法  65-70
    5.1.1 积分图像  65-66
    5.1.2 局部极值点检测算子  66-67
    5.1.3 尺度空间  67-68
    5.1.4 最值点的检测、精确定位和过滤  68
    5.1.5 特征点的主方向  68-69
    5.1.6 生成描述符  69-70
  5.2 基于单核DSP的SURF算法  70-73
    5.2.1 数据结构  70
    5.2.2 程序流程  70-73
  5.3 基于MDSP的并行SURF算法  73
  5.4 SURF算法对图像形变的匹配实验  73-81
    5.4.1 对尺度变化图像的匹配  74-75
    5.4.2 对旋转图像的匹配  75-77
    5.4.3 对光照变化图像的匹配  77-78
    5.4.4 对噪声影响图像的匹配  78-80
    5.4.5 对仿射变换图像的匹配  80-81
  5.5 本章小结  81-83
第六章 SIFT、PCA-SIFT和SURF的比较  83-87
  6.1 重复率的比较  83-84
  6.2 运算速度和加速比的比较  84-86
  6.3 本章小结  86-87
第七章 结束语  87-89
  7.1 工作总结  87
  7.2 展望及后续工作  87-89
致谢  89-90
参考文献  90-94
作者在学期间取得的学术成果  94

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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