面向opencl架构的harris角点检测算法

harris角点检测算法是计算机视觉领域中使用非常广泛的点特征提取算法,它计算简单,稳定性强,但运算速度慢。当前已有算法优化研究一般只针对单一硬件平台,它们很难实现在不同平台上的高效运行。为此提出一种基于开放式计算语言(opencl)设计思想的harris角点检测并行算法,其采用图形处理器(gpu)中共享存储器、常量存储器和锁页内存机制在opencl框架下完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于opencl的harris角点检测并行算法相比cpu上的串行算法可获得的加速比高达77倍,执行效率明显提高,对于大规模数据处理表现出良好的实时处理能力。