Implementierung und Evaluierung von SIFT auf der GPU
- In der Bildverarbeitung werden zunehmend Algorithmen unter Verwendung von prägnanten Merkmalen implementiert. Prägnante Merkmale können sowohl für die optische Kameraposebestimmung als auch für die Kalibrierung von Stereokamerasystemen verwendet werden. Für solche Algorithmen ist die Qualität von Merkmalen in Bildern ein entscheidender Faktor. In den letzten Jahren hat sich an dieser Stelle das von D. Lowe 2004 vorgestellte SIFT-Verfahren hervorgetan. Problematisch bei der Anwendung dieses Verfahrens ist seine hohe Komplexität und der daraus resultierende hohe Rechenaufwand. Um das Verfahren zu beschleunigen, wurden bereits mehrere Implementationen veröffentlicht, die teils weiterhin ausschließlich die CPU nutzen, teils neben der CPU auch die GPU zur Berechnung bestimmter Teilbereiche des SIFT verwenden. Diese Implementationen gilt es zu hinterfragen. Ebenso ist die Qualität der Merkmale zu untersuchen, um die Verwendbarkeit von SIFT-Merkmalen für andere Bereiche der Bildverarbeitung gewährleisten zu können. Zur Visualisierung der Ergebnisse wurde eine GUI erstellt.
Author: | Sven-René von der Heidt |
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URN: | urn:nbn:de:kola-1506 |
Referee: | Dietrich Paulus, Tobias Feldmann |
Advisor: | Tobias Feldmann |
Document Type: | Study Thesis |
Language: | German |
Date of completion: | 2007/09/27 |
Date of publication: | 2007/09/27 |
Publishing institution: | Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek |
Granting institution: | Universität Koblenz, Fachbereich 4 |
Release Date: | 2007/09/27 |
Tag: | Bildverarbeitung; Graphikprozessor; SIFT-Verfahren |
GND Keyword: | Bildverarbeitung; Grafikprozessor |
Number of pages: | 52 |
Institutes: | Fachbereich 4 / Institut für Computervisualistik |
Dewey Decimal Classification: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik |
Licence (German): | Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG |