[发明专利]一种提取图像特征信息的方法及系统

权利要求书

1.一种提取图像特征信息的方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

给并行运算模块发送根据SIFT算法对所述待处理图像进行确定关键点的尺度信息、坐标信息以及方向任务的指令；

当检测到所述并行运算模块返回完成任务的指令时，根据所述关键点的尺度信息、坐标信息以及方向对所述待处理图像的特征信息进行提取。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述给并行运算模块发送根据SIFT算法对所述待处理图像进行确定关键点的尺度信息、坐标信息以及方向任务的指令为：

给多个GPU发送根据SIFT算法对所述待处理图像进行确定关键点的尺度信息、坐标信息以及方向任务的指令。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述给并行运算模块发送根据SIFT算法对所述待处理图像进行确定关键点的尺度信息、坐标信息以及方向任务的指令为：

给多个FPGA发送根据SIFT算法对所述待处理图像进行确定关键点的尺度信息、坐标信息以及方向任务的指令。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据SIFT算法对所述待处理图像进行确定关键点的尺度信息、坐标信息以及方向包括：

根据SIFT算法对所述待处理图像进行尺度空间；

在各所述尺度空间上确定DoG函数为极值的像素点，作为关键点，通过对所述DoG函数进行最小二乘拟合，以确定各所述关键点的尺度信息以及坐标信息；

根据图像梯度算法统计各所述关键点邻域的梯度分布，并生成梯度直方图，将所述梯度直方图的主峰值作为相应关键点的方向。

5.根据权利要求2或4任意一项所述的方法，其特征在于，所述并行运算模块为多个GPU具体为：

根据所述待处理图像进行确定关键点的尺度信息、坐标信息以及方向的计算量确定所述GPU的个数，所述GPU的个数随着所述计算量的增大而增多。

6.一种提取图像特征信息的系统，其特征在于，包括：

CPU，用于获取待处理图像；给并行运算模块发送根据SIFT算法对所述待处理图像进行确定关键点的尺度信息、坐标信息以及方向任务的指令；当检测到所述并行运算模块返回完成任务的指令时，根据所述关键点的尺度信息、坐标信息以及方向对所述待处理图像的特征信息进行提取；

并行运算模块，用于根据CPU发送的指令执行对所述待处理图像进行确定关键点的尺度信息、坐标信息以及方向；

存储模块，用于存储所述指令以及所述待处理图像的尺度信息、坐标信息以及方向。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述并行运算模块为多个GPU。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述并行运算模块为多个FPGA。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述并行运算模块为根据SIFT算法对所述待处理图像进行尺度空间；在各所述尺度空间上确定DoG函数为极值的像素点，作为关键点，通过对所述DoG函数进行最小二乘拟合，以确定各所述关键点的尺度信息以及坐标信息；根据图像梯度算法统计各所述关键点邻域的梯度分布，并生成梯度直方图，将所述梯度直方图的主峰值作为相应关键点的方向的模块。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述GPU为NVIDIA的M40。