[发明专利]一种基于OpenMP和CUDA的图像特征提取并行算法

摘要

本发明公开一种基于OpenMP和CUDA的图像特征提取并行算法，应用于利用内核原型分析算法的图像特征提取，针对图像本身的特点，即在图像处理算法中存在大量矩阵运算，对内核原型分析算法进行了优化。通过在采用FURTHESTSUM算法对内核原型分析算法进行初始化的过程中，使用了OpenMP多线程并行同时结合归约算法对其进行优化，随后在使用投影梯度法更新矩阵的过程中，使用OpenMP和CUDA在GPU中并行执行其中的矩阵乘法运算，使用OpenMP并行执行其中的矩阵减法运算，即通过多线程的计算解决了现有的内核原型分析算法中由于在进行最大值和矩阵运算的计算时使用串行方法计算，导致其计算速度慢，运行效率低等问题。

主权项

1.一种基于OpenMP和CUDA的图像特征提取并行算法，应用于利用内核原型分析算法的图像特征提取，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取待处理的图像，所述图像大小为m×n，则所述图像的矩阵为X(m×n)，对待处理矩阵进行计算得到核矩阵K(m×m)，K＝X^TX；并作为内核原型分析算法的输入；S2.设置内核原型分析算法中的初始参数α、δ和原型个数D；S3.采用FURTHESTSUM算法对内核原型分析算法进行初始化，使用OpenMP和CUDA在GPU中并行执行所述初始化中的候选点提取过程，根据归约算法求取各计算节点中候选点的最大值后得到最终提取的D个候选点；S4.根据提取得到D个候选点初始化矩阵C(n×D)以及矩阵S(D×n)，其中矩阵S中每个元素的值随机生成；S5.使用投影梯度法更新矩阵C、矩阵S以及矩阵α_C得到计算结果；其中使用投影梯度法更新矩阵的过程中，使用OpenMP和CUDA在GPU中并行执行其中的矩阵乘法运算，使用OpenMP并行执行其中的矩阵减法运算；S6.根据计算结果计算矩阵A＝XC即为对图像进行特征提取得到的特征矩阵。