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随着图形处理器(GPU)的飞速发展和计算同一设备架构(CUDA)的推出,GPU的并行性和可编程性不断增强,本文提出了一种基于CUDA的Harris算子影像匹配并行处理方法,在GPU中完成对影像的灰度化、Harris角点提取、重采样、灰度相关匹配,并从线程分配、内存使用、共享存储器等方面进行优化。实验结果表明,该方法与CPU串行处理方法相比,其速度得到了明显提升。  相似文献   
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