基于GPU的CLABP特征提取方法研究-论文.pdf

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1、ImageProcessingandMultimediaTechnology基于GPU的CLABP特征提取方法研究罗沛．梁鹏2,3(1．英伟达半导体(深圳)有限公司，广东深圳518057；2．广东技术师范学院计算机科学学院，广东广州510665；3．华南理工大学计算机科学与工程学院，广东广州510006)摘要：彩色局部角度二值模式(CLABP)可以有效地提取彩色图像中的纹理特征，但是算法复杂、计算量大。针对这一问题，采用GPU实现CLABP特征提取和表示的并行方法。该方法一方面使用异步处理的方式实现C

2、LABP的并行加速，另一方面采用共享内存的形式减少读取数据的次数。为了验证该方法的有效性，在Outex纹理图像数据库上与CPU程序性能进行对比，结果表明，GPU实现方法可以提升加速比约25倍。关键词：GPU；彩色局部角度二值模式；异步处理中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1674—7720(2014)16一O037—03ResearchoncolorlocalangelbinarypatternstexturefeatureextractionmethodbasedonGPULuoPei，

3、LiangPeng'。(1．NVIDIASemiconductor(Shenzhen)Co．，Ltd．，Shenzhen518057，China；2．SchoolofComputerScience，GuangdongPolytechnicNormalUniversity，Guangzhou510665，China；3．SchoolofComputerScienceandEngineer，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China)Abs

4、tract：Colorlocalangelbinarypatterns(CLABP)methodcanextractcolortexturefeatureefectively．Butthealgorithmiscomplexandhaslargeamountofcalculation．Inordertosolvetheproblem，thispaperproposesaGPUimplementforcolorlocalangelbinarypatternstexturefeatureextractio

5、nandpresentation．Ononehand，thismethoduseasynchronousprocessingwaytorealizeCLABPparallelacceleration．Ontheotherhand，italsoimprovestheimplementviasharedmemorytoreducethenumberofreadingdata．Inordertoverifythevalidityofproposedmethod，wecompareourmethodwithC

6、PUimplementonOutextexturedataset．Theexperimentresultsdemonstratethattheaccelerationratecanachieve25times．Keywords：GPU；colorlocalangelbinarypattern(CLABP)；asynchronousprocessing局部纹理特征在图像分类和目标识别中得到广泛言，CPU实现的CLABP纹理特征提取方法速度较慢，对应用．是图像的重要特征之一。局部二值模式LBP(Lo．图像

7、检索性能产生很大影响。解决这一问题的方法是采calBinaryPatterns)【l_】具有良好的几何不变性、角度不用GPU对CLABP纹理特征提取方法进行编程。实现并变性和旋转不变性等适应性，在许多方法中得到了应用行计算加速。近年来，已经有部分学者尝试使用GPU对和推广iS-4]。然而LBP特征对图像光照变化敏感，针对这各种图像方法进行编码[6-81。一问题，参考文献[5】提出了一种彩色局部角度二值模本文采用GPU对参考文献【5】中提出的CLABP实现式CLABP(ColorLocalAngelBi

8、naryPatterns)，通过提取并行化编程。首先将方法分解为GPU和CPU任务，然后不同信号通道之间的像素夹角，对不同光照变化下的彩对GPU实现部分进行核函数处理和共享内存设计。最色人脸图像进行分类。提高了不同光照变化条件下对人后通过实验验证所提方法的有效性。实验结果表明。本脸图像识别的准确率。但是对于大量的图像检索数据而文采用的GPU实现方法在Outex纹理图像数据库中能取《微型机与应用》2014年第33卷第16期欢迎网上投稿www．pcachin