一种基于GPU的多尺度空间特征提取方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510181541.3
IPC分类号：G06K9/46
申请日期：
2015-04-17
申请人：
华中科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于GPU的多尺度空间特征提取方法
申请号	CN201510181541.3	申请日期	2015-04-17
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-07-15	公开/公告号	CN104778471A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/46 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/36 图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理〔3〕 G06K9/46 图像特征或特性的抽取〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	华中科技大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华中科技大学	当前权利人	华中科技大学
发明人	蒋文斌;罗斌;金海;陈一鸣;池也
代理机构	华中科技大学专利中心	代理人	曹葆青

摘要

本发明公开了一种基于GPU的多尺度空间特征提取方法，包括以下步骤：利用多尺寸并行非线性滤波构造尺度空间、在尺度空间中并行的进行关键点检测和描述符生成。其中尺度空间构造包括：多尺寸数据打包、多尺寸并行降采样、多尺寸并行非线性滤波的具体执行步骤。为了提高算法的并行度、降低数据依赖性，通过并行降采样提前得到各个尺寸下的初始图像，使得各个尺寸下的非线性滤波、关键点检测和描述符生成可以在GPU中并行的执行。本发明通过利用多尺寸数据打包、多尺寸并行降采样、多尺寸并行非线性滤波的方法，构造尺度空间，进行特征提取，可以有效的利用GPU中众核资源，实现特征提取方法的实时性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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