基于GPU的HDR图像平移配准加速方法
计算机视觉与模式识别
2020-07-14 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
高动态范围(High Dynamic Range, HDR)图像是通过对场景进行多次曝光生成的。当使用手持相机拍摄静态场景时,这些图像需要通过在两个维度上对各图像进行全局平移来对齐。为了实现快速且鲁棒的对齐,平移量通常使用中值阈值位图(Median Threshold Bitmaps, MTB)并计算图像金字塔来得到。在本研究中,我们利用GPU的并行处理方法来优化这些计算。实验评估表明,所提出的实现在单对图像对齐上相比基线多线程CPU实现实现了最高6.24倍的加速。源代码可在 https://github.com/kadircenk/WardMTBCuda 获取。
引用
@article{arxiv.2007.06483,
title = {Accelerating Translational Image Registration for HDR Images on GPU},
author = {Kadir Cenk Alpay and Kadir Berkay Aydemir and Alptekin Temizel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.06483},
year = {2020}
}
备注
Submitted for Consideration for Publication in High Performance Computing Conference 2020