采用GPU并行架构的基于互信息和粒子群算法的异源图像配准

发布时间：2018-06-17 06:00

  本文选题：异源图像 + 互信息　； 参考：《红外技术》2016年11期

【摘要】：对于异源可见光与红外图像配准,以互信息为相似性度量条件,以粒子群算法为搜索算法,在搜索空间中搜索极大值点,通过改变图像分辨率,由粗到精,逐步实现可见光图像与红外图像的配准,对粒子群算法、统计互信息和仿射变换3个部分的内在并行性,利用CUDA C语言实现GPU-CPU异构编程。实验证明,在不降低精度的前提下提高了算法效率,得到了很好的加速比,算法正确匹配率高,鲁棒性好,计算效率高。
[Abstract]:For the registration of heterogenous visible and infrared images, mutual information is taken as similarity measure, particle swarm optimization algorithm is used as search algorithm, and maximum points are searched in search space. By changing the resolution of images, we can change the resolution from coarse to fine. The registration of visible and infrared images is realized step by step, and the inherent parallelism of particle swarm optimization algorithm, statistical mutual information and affine transformation is realized. The GPU-CPU isomerous programming is realized by using CUDA C language. Experiments show that the efficiency of the algorithm is improved without reducing the precision, and a good speedup ratio is obtained. The algorithm has high correct matching rate, good robustness and high computational efficiency.
【作者单位】： 昆明物理研究所;国网辽阳供电公司;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2029987