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針對SIFT特征提取算法過程復雜且實時性低的缺陷，提出了一種基于GPU的實時尺度不變特征變換（ Scale-invariant feature transform，SIFT）的優化算法— CUDA Optimized SIFT（ Cosift）。該算法首先利用CUDA流并發構建SIFT尺度空間，在此過程中充分利用了CUDA存儲器模型中的高速存儲器來提高數據訪問速度，并對二維高斯卷積核進行降維優化來減少計算量，然后設計了基于warp的直方圖算法策略，重新平衡了特征描述過程中的工作負載。其與CPU版本的常用算法及GPU版本的改進算法的對比實驗表明， Cosift算法在未降低特征提取準確性的前提下，極大地提高了實時性能，且對大尺寸圖像有相對更高的優化效果，在使用單塊GTⅩ1080Ti的GPU環境下，該算法可以在7.7~8.6ms（116.28~129.87fs）內提取出關鍵點。 Cosift算法有效降低了傳統SIFT算法過程的復雜性，提升了實時性能，能較妤地應用于對SIFT算法實時性要求較高的場景。
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