移动设备上特征点提取加速方法研究

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1、分类号学号M201073154学校代码10487密级硕士学位论文移动设备上特征点提取加速方法研究学位申请人：黎俊超学科专业：空间信息科学与技术指导教师：任波副教授答辩日期：2013年2月28日AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringAcceleratingFeatureDetectoronMobileDevicesCandidate：LiJunchaoMajor：SpatialI

2、nformationScience&TechnologySupervisor：AssociateProfessorRenBoHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan430074,P.R.ChinaFebruary,2013独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

3、本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在_____年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日

4、华中科技大学硕士学位论文摘要当前，以智能手机和平板电脑为代表的移动设备正蓬勃发展，不断地改变着人们的生活。移动设备的计算能力越来越强，功能越来越丰富，使得移植一些桌面平台上的应用成为可能。然而，类似增强现实这样的对实时性要求很高的应用，移动平台的性能还无法完全满足需求。增强现实算法在移植过程中，影响其性能的因素除了移动设备的硬件制约外，另一个很重要的原因是没有依据移动设备自身的硬件特点进行适当的改进。在增强现实应用中，提取特征点和特征点的匹配是关键。本文主要关注特征点的提取部分，以SURF算法为例，针对移动设

5、备硬件特点来进行改进。相对于桌面平台中央处理单元而言，移动平台的中央处理单元架构简单，其计算能力相对较弱且其高速缓存容量较小。我们认为SURF算法移植到移动平台有两个地方需要改进。首先是原算法中在计算兴趣点主方向时存在大量的分支程序，这样将造成流水线冒险；其次是较小的高速缓存容量不适应原算法中箱式滤波器对图像数据访问方式。针对以上指出的需要改进的地方，本文给出了两种相应的解决方法。首先，针对原算法中存在的大量分支结构的特点，我们使用了基于梯度矩的获取兴趣点主方向方法；其次，针对移动设备CPU高速缓存较小的特点

6、，我们使用了依据图像内容的自适应分块方法。实验结果表明，在移动设备上采用加入梯度矩和依据内容自适应分块方法的SURF算法可以很好的提高其表现。在没有牺牲精确度的情况下，速度上有3到4倍的提高。关键词：增强现实，特征点提取，SURF算法，自适应分块，梯度矩I华中科技大学硕士学位论文AbstractAsweknow,withthedevelopmentofthehardware,themobiledevice,suchasthesmartphoneandthetabletPCs,isbecomingmoreand

7、morebooming,anditmakesourlifemoreandmorefantastic.Thankstothegreatcomputingpower,itispossibletotransplanttheapplicationswhichrunonPCstomobilephones.However,thepowerisstilltooweaktomeettherequirementsforsomekindsofapplicationswhicharehighlyinreal-time.Itisar

8、guedthatmobiledeviceshardwarelimitstheperformanceofthefeaturedetectoralgorithmswhichrunperfectonPCs.What’smore,missingmatchbetweenthealgorithmstructureandhardwarefeaturesisanotherimportantreasonthataff