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Speeded Up Robust Feature(SURF)算法是在计算机视觉领域得到广泛应用的一种图像兴趣点检测和匹配方法。开放计算语言(OpenCL)提供了一个在异构体系结构上,包括GPU,CPU及其他类型处理器,编写并行程序的框架。本文介绍了如何在通用GPU和OpenCL平台上,对SURF算法进行优化与实现。本文对其中一些优化方法,例如kernel线程的配置,局部内存的使用方法等,进行了详细的对比和讨论。最终实现的OpenCL版本的算法在NVidiaGTX260平台上获得了比原始的CPU版本在IntelDual—CoreE54002.7G处理器上至少21倍的加速。 相似文献
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以实际算法为例评估MapReduce在石油勘探中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
石油勘探领域需要处理海量的地震数据,以获取地下构造用以发现和定位油藏。为评估云计算编程模型MapReduce对于石油勘探领域应用算法的适用性,设计并实现了基于MapReduce的三维Fresnel层析成像算法,实验发现MapReduce版本的性能比MPI版本慢3倍,而且对MapReduce作业调优的难度相当大。为了拓展MapReduce在石油勘探领域高性能计算领域的应用,需要在支持线程级并行、灵活性和提升I/O可扩展性3个方面进行改进,并提出了研究方法和技术路线。 相似文献
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红外双色多元导引头抗干扰技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了双色多元抗干扰原理,设计了一种新型的双色八元红外探测器,在此基础上设计了双色多元导引头抗干扰算法并进行了试验评估,试验结果表明该技术使导引头具有良好的抗干扰能力. 相似文献
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