Abstract Högupplösta videobilder innehåller enorma mängder data så att realtidskapaciteten för bildregistrering och mållokaliseringsalgoritm är svår att uppnå när de drivs på centralenheter (CPU). I detta papper är förbättrad ORB (orienterad FAST och roterande BREF, FAST, som betyder ''Features from Accelerated Segment Test'', en hörndetekteringsmetod som används för extraktion av funktionspunkter. BRIEF betyder ''Binary Robust Independent Elementary Features'', och det är en binär bitsträng som används för att beskriva funktioner) baserad realtidsbild registrering och mål lokalisering algoritm för högupplösta videobilder föreslås. Vi fokuserar på parallellisering av tre av de mest tidskrävande delarna: förbättrad ORB-funktionsextraktion, funktionsmatchning baserad på hammingavstånd för att matcha grova punkter, och Random Sample Consensus algoritm för exakt matchning och uppnå transformation modellparametrar. Realizing Compute Unified Device Architecture (CUDA)-baserad bildregistrering i realtid och mållocalization parallellalgoritm för högupplösta videobilder betonas också. De experimentella resultaten visar att när registrering och lokalisering effekt är liknande, bild registrering och mål lokalisering algoritm för högupplösta video bilder som uppnås av CUDA är ungefär 20 gånger snabbare än med CPU genomförande, uppfyller kravet på realtid bearbetning.
Chi REF et al uppnådde realtidsbild registrering och positionering system baserat på CUDA, med 20 gånger snabbare än CPU, som uppfyller kraven för realtidsbearbetning.
Realization of CUDA-based real-time registration and target localization for high-resolution video images
{'venue': 'Journal of Real-Time Image Processing', 'journal': 'Journal of Real-Time Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}