浙江省自然科学基金(LY12F01001)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 相关作者：袁红星朱仁祥吴少群诸葛霞郭立更多>>
- 相关机构：宁波工程学院中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金宁波市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 平面单应性矩阵求解的CUDA并行实现被引量：2
- 2012年
- 针对平面单应性矩阵实时求解的需求,提出了RANSAC单应性算法在GPU上并行实现的方法。首先计算出理论上最优的迭代次数;然后根据迭代间数据的独立性将每次迭代看成一个独立的任务映射到CUDA线程上。实验表明,对于较高分辨率的图像,GT240M平台上平均加速比达到了8。
- 袁红星吴少群朱仁祥诸葛霞
- 关键词：单应性RANSACGPUCUDA
- 高阶平滑表面提取算法的CUDA并行实现
- 2013年
- 高阶平滑表面提取算法可有效抑制传统步进立方体算法存在的鳞状失真现象,但引入了较复杂的最优化运算,降低了表面提取的效率。针对该问题,提出基于图形处理器的并行加速优化方法。首先将算法分解成分界区域、窄带区域、嵌入函数边界值、嵌入函数值最优化和三角面网格提取5个计算步骤,其次根据每个处理步骤的运算特点进行任务分解。为便于图形处理器并行优化,将其中最耗时的嵌入函数值最优化计算,表示成矩阵运算形式,通过投影雅可比迭代估计最优解。实验结果表明,在GeForce GT 240M显卡上并行优化后平均加速比可达到9以上。
- 袁红星吴少群郭立朱仁祥
- 关键词：图形处理器
