SURF算法在通用GPU和OpenCL的优化与实现

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。     

基于帧间差分和金字塔LK光流法的运动目标检测

针对用于运动目标检测的光流算法存在处理复杂、计算量大等问题,提出一种帧间差分算法和金字塔LK光流法相结合的运动目标检测方案.该方法先对视频图像进行帧间差分处理,得到图像的运动区域,再对该运动区域进行金字塔LK光流计算,减少了计算区域,提高目标检测的速度.最后在搭建的视觉避障平台上使用LabVIEW语言进行算法程序验证,实验结果证明了算法的有效性.     

基于LK光流的模板匹配算法的研究与改进

针对半导体设备中机器视觉的识别定位问题,介绍了传统的LK光流的模板匹配算法,在此基础上提出了附加运动方向光滑约束条件的LK光流的模板匹配算法。该算法采用运动方向光滑约束条件作为正则化项,较好的保持了运动的边界。通过实验分析,采用该算法对芯片进行识别定位,具有精度高,计算速度快的特点。     

YOLOv5与光流相结合的红外小目标检测算法

针对运动场景下红外小目标轨迹提取不准确的问题,提出采用YOLOv5与光流相结合的方法校正目标轨迹.首先YOLOv5网络,然后对比了LK和HS两种光流算法通过单样本K-S检验计算分布拟合度,构建Q-Q图得到平台真实运动量,最后结合YOLOv5校正目标轨迹.实验结果表明,LK算法更适合红外图像光流值的提取,YOLOv5与光...     

改进ORB-LK光流法的无人机速度估计

针对无人机无法在全球定位系统信号弱或拒止环境下实现自主导航的问题,提出一种基于改进的ORB-LK光流法的速度估计算法.首先,通过ORB算法提取目标物体上的特征点,经过LK光流法计算出图像光流速度;然后,采用前向后向匹配算法确定匹配点对,利用渐近一致采样算法剔除误匹配实现精匹配;最后,结合惯性测量元件测得的无人机旋转速度和声呐测得的高度计算出平移速度,为无人机自主导航提供速度信息.通过在Matlab中仿真实验证明,改进算法在公开图像数据集中的平均运算时间为0.622 s,满足无人机实时应用的条件,相较于原ORB-LK算法大幅提升了匹配正确率,能够准确地进行速度估计.     

基于四旋翼飞行器的改进金字塔LK光流算法的研究

针对四旋翼飞行器在飞行过程的水平漂移问题,提出利用改进的金字塔LK光流算法予以改善.首先,通过VisualStudio2013仿真,确知改进的金字塔LK光流算法比传统金字塔LK光流算法对图像的速度信息提取精度更高.然后,再建立四旋翼飞行器的动力学模型,将两种光流算法导入MATLAB的仿真模型中,得出:四旋翼飞行器能有效根据改进的金字塔LK光流算法获得速度信息以降低水平漂移.最后,通过在轴距为430 mm的四旋翼飞行器的平台上进行飞行试验,结果表明:采用改进的金字塔LK光流算法能使四旋翼飞行器的水平漂移程度降低,可实现较为稳定的悬停.     

基于KLT特征点的LK光流金字塔FPGA实现

提出了一种基于KLT特征点的LK光流金字塔的FPGA实现方法,用于解决目标检测与跟踪系统中图像匹配实时性差、鲁棒性低及资源开销大等问题。在FPGA端,首先利用优化的KLT算法提取图像的特征信息;再结合图像金字塔,通过优化的LK光流金字塔算法估计特征点的总光流;最终将FPGA处理结果与MATLAB仿真进行对比分析。实验结果表明,该优化的方法在硬件实现中是合理有效的,不仅降低了算法实现的难度及资源开销,同时可满足图像匹配精度及实时性的要求。     

Altera发布FPGA和SoCFPGA的开放计算语言标准开发计划

Altera公司日前发布FPGAg和SoCFPGA的开放计算语言（OpenCL）标准开发计划。OpenCL标准是基于c语言的开放标准,适用于并行编程。AItera的OpenCL计划结合了FPGA的并行能力以及OpenCL标准,实现强大的系统加速功能。与使用Verilog或者VHDL等底层硬件描述语言（HDL）的传统FPGA开发方法相比．这一混合系统（CPU4-FPGA,使用OpenCL标准）还具有明显的产品及时面市优势。     

基于OpenCL的SAR影像快速浏览方法研究

在分析了SAR影像数据的结构特点、 OpenCL的计算架构和影像缩放算法的适用方式的基础上，提出了基于OpenCL的SAR影像快速浏览方法。使用OpenCL异构并行技术加速最邻近插值、双线性插值和双三次插值3种常用的影像缩放算法，并进行全方位的测试评估实验。研究结果显示系统在OpenCL优化的最优配置下能够显著地提高系统内存应用效率和加快SAR影像缩放过程中的加载速度，大幅度地提升影像缩放算法的效率，其实时性和影像表现可以完全满足对于大数据量SAR影像的浏览要求。     

Altera发布业界第一个面向FPGA的OpenCL计划

Altera公司日前发布了FPGA和SoCFPGA的开放计算语言（OpenCLTM）标准开发计划。OpenCL标准是基于C语言的开放标准,适用于并行编程。Ahera的OpenCL计划结合了FPGA的并行能力以及OpenCL标准,实现强大的系统加速功能。与使用Verilog或者VHDL等底层硬件描述语言（HDL）的传统FPGA开发方法相比,     

基于LK光流和网格运动统计的图像匹配改进算法

针对AKAZE算法在玻璃封装电连接器图像匹配中准确率低及耗时长的问题,文中提出了基于LK光流和网格运动统计的图像匹配改进算法。首先采用AKAZE算法提取玻璃封装电连接器特征点,运用M-LDB描述子进行特征描述。然后利用LK光流法计算匹配区域进行条件约束,从而得到匹配点,并通过FLANN算法进行特征匹配。最后将玻璃封装电连接器图像划分为多个网格,计算FLANN匹配好的特征点邻域的正确匹配个数和阈值并剔除误匹配点。文中实验采用公开数据集和玻璃封装电连接器数据,从实时性和准确性两方面对算法性能进行验证分析。结果表明,改进的算法在处理模糊、亮度及旋转变化的玻璃封装电连接器图像对时,其匹配准确率均达到93%以上,耗时为0.4 s内,证明了算法的有效性。     

基于LK和FAST的时间序列图像快速配准算法

LK光流算法是一种精确高效的特征跟踪算法,能够较大幅度提高图像配准的精度和速度。针对时间序列图像的配准问题,基于LK光流算法,通过基于图像金字塔的方式跟踪改进后的FAST特征角点,采用一种鲁棒的单应矩阵估计算法解算配准参数,提出了一种基于LK光流和改进FAST特征的实时鲁棒配准算法。通过一组时间序列图像从配准精度和配准速度两个方面对所提出算法的性能进行了验证分析,平均重投影误差为0.16,平均处理速度为30 Hz。实验结果表明,该算法能够提取稳定的FAST角点,快速准确地跟踪匹配序列图像之间的特征,较好地解决时间序列图像的实时配准问题。     

基于光流算法的医学柔式内窥镜系统

手动操纵的柔式内窥镜在介入内腔管道时,要求医生必须有熟练的操作技巧和技术。针对手动操纵柔式内窥镜所带来的弊端,设计了一种基于LK光流算法的机器人柔式内窥镜系统。利用内窥镜图像控制内窥镜指向内腔管道的中心线,从而可提高内窥镜的智能化、简化对操作医师技术的依赖、减少医疗事故的发生。以常规胃镜检查为例,对常用的图像灰度算法进行了分析比较,实验结果表明,基于LK光流算法得到的内腔管道中心路径更为精确。     

基于开放运算语言加速的数字全息卷积重建算法实现

针对数字全息重建算法计算速度慢、实时应用能力弱以及现有GPU加速策略跨平台移植性差等问题，该文提出一种利用开放运算语言(OpenCL)架构提高数字全息重建算法执行效率的方案。该方案充分利用OpenCL架构的异构协同计算能力，对数字全息卷积重建算法进行CPU+GPU的异构运行设计，并采用数据并行模式编程实现。针对不同分辨率数字全息图、不同GPU加速平台的测试结果表明，该加速策略的平均执行时间均比CPU低1个数量级，最高总加速比达到54.2，并行运算加速比甚至高达94.7，且具有规模增长性及良好的跨平台特性，加速效率显著，更加适用于数字全息技术的工程化实现及实时性应用场合。     

Support OpenCL 2.0 Compiler on LLVM for PTX Simulators

Heterogeneous systems that consist of multiple CPUs and GPUs for high-performance computing are becoming increasingly popular, and OpenCL (Open Computing Language) provides a framework for writing programs that can be executed across heterogeneous devices. Compared with OpenCL 1.2, the new features of OpenCL 2.0 provide developers with better expressive power for programming heterogeneous computing environments. Currently, gem5-gpu, which includes gem5 and GPGPU-Sim, can offer an experimental simulation environment for OpenCL. In gem5-gpu, gem5 only supports CUDA, although GPGPU-Sim can support OpenCL by compiling an OpenCL kernel code to PTX code using real GPU drivers. However, this compilation flow in GPGPU-Sim can only support up to OpenCL 1.2. OpenCL 2.0 provides new features such as workgroup built-in functions, extended atomic built-in functions, and device-side enqueue. To support OpenCL 2.0, the compiler must be extended to enable the compilation of OpenCL 2.0 kernel code to PTX code. In this paper, the proposed compiler is modified from the low level virtual machine (LLVM) compiler to extend such features to enhance the emulator to support OpenCL 2.0. The proposed compiler creates local buffers for each workgroup to enable workgroup built-in functions and adds atomic built-in functions with memory order and memory scope for OpenCL 2.0 in NVPTX. Furthermore, the APIs available in CUDA are utilized to implement the OpenCL 2.0 device-side enqueue kernel and compilation schemes in Clang are revised. The AMD APP SDK 3.0 and NTU OpenCL benchmarks are used to verify that the proposed compiler can support the features of OpenCL 2.0.

     

基于激光导引头信号的并行高速FFT算法设计

为了减少激光半主动武器中测量光学器件光斑点坐标时噪声和干扰对探测精度影响、增加脉冲信号的测量带宽、提取信号的有效值,同时克服串行快速傅里叶变换（FFT）运算耗时及时间复杂度较大的问题,基于多核和并行架构的SoC-FPGA平台以及OpenCL软件,提出了实现并行FFT的计算方法。结果表明,利用该方法可使FFT（1-D）的时间复杂度下降到原来的1/Q,得到了较好的加速效果;通过3种平台（先进精简指令集微处理器、数字信号处理器和片上系统现场可编程门阵列）的运算耗时实验对比,该算法运算耗时为6.0449ms（1-D 4096点）,要比同点数其它两种平台运算耗时少。并行FFT算法不仅满足激光半主动导引头信号实时性的要求,而且可以达到去噪的效果,能有效地降低噪声和背景光的影响。