基于CUDA加速的图像特征检测与匹配算法研究

针对使用OpenCV的ORB算法对高清图像特征检测与匹配算法实时性差的问题,提出了一种基于CUDA加速的ORB图像特征检测算法。首先,使用输入图像构建图像金字塔,将各层图像对齐,分为许多张小图像块并保存其图像信息,接着每个CUDA线程通过线程id去查询对应的图像块,使用FAST快速检测图像块的角点,初步保留质量较好的角点,计算Harris响应值和非极大值抑制再筛选得到一部分角点作为图像特征点,然后通过256组2维随机点描述符,计算图像特征点的描述子,最后通过计算两幅图像特征点描述子的汉明距离来匹配特征点,剔除汉明距离过大的匹配特征点对。对实际的CUDA代码测试结果分析表明,处理一组同样的1080p图像用时86ms左右,而OpenCV用时至少在210ms。