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基于CUDA的无人机影像SIFT快速匹配改进方法研究

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针对传统的尺度不变特征变换（SIFT）匹配算法在处理无人机影像过程中，难以满足快速、有效地对海量数据进行处理和深加工的缺点，文章将统一计算设备架构（CUDA）和SIFT特征匹配算法有机结合，分析设计了SIFT特征匹配算法的并行编程策略，并在尺度空间生成、关键点描述子生成及特征向量的匹配阶段对SIFT匹配算法进行改进。实验证明，并行改进后的SIFT匹配算法，能够在保证影像匹配的精度前提下，有效地缩短匹配时间，在实际应用中具有较强的可行性和高效性。

陈明学、刘旭春、王彦斐、冯毅、李德龙

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北京建筑大学 北京市 100044

现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室 北京市 100044

天津市测绘院 天津市 300381

无人机影像 CUDA SIFT匹配算法 并行设计 快速匹配

2014

科技研究

科技研究

ISSN：
年,卷(期)：2014.(4)
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