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基于改进SIFT的图像拼接及其并行化研究的中期报告.docx

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基于改进SIFT的图像拼接及其并行化研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【基于改进SIFT的图像拼接及其并行化研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于改进SIFT的图像拼接及其并行化研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于改进SIFT的图像拼接及其并行化研究的中期报告本次中期报告主要介绍了我们基于改进SIFT算法的图像拼接及其并行化研究的进展情况。一、研究目标旨在解决传统SIFT算法在大规模图像拼接中存在的计算复杂度高,拼接效果不稳定等问题,通过改进SIFT算法并结合并行化技术,实现高效、准确、可靠的图像拼接。二、研究内容1、改进SIFT算法传统SIFT算法中,特征点匹配时常采用暴力匹配法,计算复杂度较高,而且在拼接过程中易出现错误匹配的情况。因此,我们在匹配过程中引入了Hash匹配算法,将特征点分成若干个Hash表,提高了匹配速度和准确度。2、图像拼接在获取图像特征点后,我们采用了RANSAC算法进行模型拟合,得到图像间的变换矩阵。然后,通过***变换的方式将图像进行对齐和拼接。为了提高图像拼接的鲁棒性,我们还引入了全景图像配准算法,实现更稳定的图像拼接效果。3、并行化优化为了加速图像拼接的速度,我们采用了并行化技术,在GPU上进行并行计算。通过CUDA并行计算框架实现算法的并行化优化,极大地提高了算法的效率和处理能力。三、实验结果在测试中,我们选取了一组多张图像进行拼接。经过实验验证,我们的改进SIFT算法在匹配速度和准确度上均有较大提升,而加入全景图像配准算法后,图像拼接的效果也更加稳定。同时,通过并行化优化,算法的处理速度也大大提高,对于大规模图像拼接具有很好的效果。四、总结本次中期报告介绍了我们基于改进SIFT算法的图像拼接及其并行化研究的进展情况,通过引入Hash匹配算法和全景图像配准算法来改进传统SIFT算法,并利用CUDA并行计算框架实现并行化优化,实现了高效、准确、可靠的图像拼接。在今后的研究中,我们将进一步优化算法性能和效果,并探索更多的并行化优化方法,实现更快速、稳定的图像拼接。