基于GPU的图像检索与重建技术研究

【摘要】随着科技的进步和互联网多媒体等技术的高速发展,图像等数字化信息呈现出了爆炸性的增长,数字图像已经成为一种重要的信息载体与表现形式,它被广泛应用于学术、航天、医疗等领域。怎样对这些图像数据进行有效的组织和管理成为亟待解决的热点问题,图像检索和重建技术成为处理这些图像信息的关键技术。面对如此爆炸式增长的图像数据,对传统的图像处理技术提出了新的要求,因此,研究和开发高效、实用的图像检索和重建技术用来处理这些海量图像数据成为一项重要的研究课题。目前,为了提高计算效率,多核处理器已经成为很多计算设备的标配,随着科技的发展,显卡中图形处理单元(GPU)的处理能力也在不断增强,GPU越来越多地被应用于计算密集型的数据运算处理中。基于GPU的统一计算设备架构(CUDA)的提出,为计算密集型、高度并行化的算法提供了一个高效快速的计算平台,并在生物医学、航空航天、金融模型等方面都取得了不错的加速效果。因此,对于图像的处理,设计一种基于CUDA的并行高效的检索和重建技术具有重要的研究价值。本文从对传统的图像检索技术进行分析的基础上入手,结合经常用于图像压缩和重建的矢量量化(LBG)算法,探讨了通过对图像进行颜色特征提取、分割、量化编码等步骤,使图像重建后的效果得到明显改善。而且对编码后的图像进行特征提取形成特征向量,通过运用综合的检索模型,从而能够有效的计算图像之间的相似度,提高了检索算法的准确率。并且还对算法中的可并行执行部分进行了深入研究,通过结合CUDA架构与显卡硬件的可编程性,使算法能在GPU上并行执行,提高了算法的执行效率。
【作者】赵中兴；
【导师】周昌乐；
【作者基本信息】厦门大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】矢量量化；CUDA；特征向量；

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