【摘要】：SIFT特征(Scale-invariant feature transform)是一種具有多尺度以及具有光照不變性和旋轉(zhuǎn)不變性的特征。在遙感圖像處理中,基于SIFT特征的圖像匹配穩(wěn)定性強(qiáng),且能滿足多尺度和多傳感器的圖像之間的匹配。但SIFT特征具有計(jì)算復(fù)雜度高的缺陷,限制了其在一些場景下的應(yīng)用。自從NVIDIA推出CUDA(Compute Unified Device Architecture)這一并行計(jì)算平臺(tái),降低了在圖形處理器(GPU)上的編程難度以后,越來越多的科研人員以及工程師利用GPU加速遇到的計(jì)算問題。本文面向遙感任務(wù)的衛(wèi)星在軌智能處理設(shè)計(jì)理念,針對(duì)空間任務(wù)需求和在軌數(shù)據(jù)處理帶來的挑戰(zhàn),為遙感衛(wèi)星的星載微型超級(jí)計(jì)算中心設(shè)計(jì)SIFT算法的并行加速方案。本文利用OpenMP技術(shù)和CUDA技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多GPU下的SIFT算法加速。首先對(duì)SIFT算法進(jìn)行了可并行行分析,給出了在異構(gòu)模式下,主機(jī)端和設(shè)備端的任務(wù)分配。同時(shí)給出了在多GPU下的數(shù)據(jù)分塊,以及并行化方式。隨后針對(duì)SIFT算法中計(jì)算量大的步驟做了并行化處理。針對(duì)高斯濾波,本文將二維的高斯濾波分解為先對(duì)行做高斯濾波,再對(duì)列做高斯濾波,并在此基礎(chǔ)上利用GPU加速。在行濾波階段,利用線程束共享寄存器數(shù)據(jù),減少內(nèi)存的使用,并將中間結(jié)果以轉(zhuǎn)置的方式存入共享內(nèi)存,在避免存儲(chǔ)體沖突的情況下還能減少對(duì)全局內(nèi)存的訪問。在極值點(diǎn)檢測優(yōu)化中,采用和高斯分離濾波類似的策略,同時(shí)引入了原子操作來保證每次對(duì)比的正確性。在特征點(diǎn)生成的優(yōu)化中,引入了共享內(nèi)存減少原子操作帶來的沖突,提高程序的并行化率,同時(shí)將數(shù)據(jù)綁定到紋理內(nèi)存,增加程序的緩存命中。最后在單GPU的SIFT算法基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了SIFT算法的多GPU加速,并使用CUDA流將多個(gè)數(shù)據(jù)分塊的數(shù)據(jù)拷貝和內(nèi)核函數(shù)的執(zhí)行重疊起來,減少程序運(yùn)行時(shí)間。在Jetson TX2硬件平臺(tái)上對(duì)本文的實(shí)現(xiàn)做測試,單GPU計(jì)算下的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)比CPU計(jì)算下的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)平均少百分之八左右,但加速比都達(dá)到了82以上,并且隨著圖像分辨率增大而增大。兩個(gè)GPU計(jì)算下的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)和單GPU計(jì)算下的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)基本一致,加速比達(dá)到1.5倍左右。本文在多GPU下實(shí)現(xiàn)的SIFT算法,整體加速效果比較顯著,在小分辨率以及大分辨率下都能很好的加速。
【圖文】：

CPU和GPU浮點(diǎn)運(yùn)行性能對(duì)比

2圖 1-2 CPU 和 GPU 內(nèi)存帶寬2006 年針對(duì)傳統(tǒng) GPU 在通用計(jì)算中的缺點(diǎn)，NVIDIA 正式推出 CUDA 這種軟硬件架構(gòu)。CUDA 采用的開發(fā)語言是在 C 語言上改進(jìn)而來的，語法和 C 語言相同，容易上手。在編程中，GPU 中的緩存是對(duì)用戶可見的，這方便用戶針對(duì)自己的算法進(jìn)行優(yōu)化。CUDA 有著完整的生態(tài)鏈，NVIDIA 提供 Nsight 來幫助用戶調(diào)試并行程序，定位錯(cuò)誤。同時(shí)提供 Visual profile 給用戶，，幫助用戶優(yōu)化程序，在 Visua
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2676146