多核并行自适应SSDA图像匹配算法优化与实现

本篇论文深入探讨了在多核处理器日益普及的背景下，如何通过并行计算来提升图像匹配应用的效率。论文主要聚焦于自适应阈值SSDA（Sequential Similarity Detection Algorithms）图像匹配算法的并行化设计。SSDA由于匹配效率高和易于实现，已经成为图像匹配领域的热门算法。然而，尽管固定阈值的SSDA并行化已有一定的研究，但关于自适应阈值SSDA的并行化研究相对较少。 论文首先介绍了当前多核技术的广泛应用以及在图像匹配中的挑战，即在保持匹配准确性的前提下，如何提高匹配速度。为了应对这一挑战，作者借鉴了任务分解的多核并行编程模式，尤其是OpenMP编程模型，这是一种广泛用于共享内存多核系统并行编程的语言和工具集。 OpenMP的关键特性在于其编译指令、运行时库函数和环境变量的结合，使得开发者能够方便地在C和C++等语言中实现并行任务。论文的核心内容是设计了一种基于OpenMP的自适应阈值SSDA图像匹配并行算法，它充分利用了多核计算机的硬件资源，通过多线程并行处理，显著提高了匹配速度，同时保持了算法的精度。 通过实验证明，相较于传统的串行算法，这种并行算法实现了显著的性能提升，即并行加速比，这对于处理大规模图像数据具有重要的实际意义。论文的结果对于理解如何在现代多核环境中优化图像匹配算法，特别是在自适应阈值策略下，提供了有价值的实践指导。 这篇论文不仅详细阐述了自适应阈值SSDA图像匹配并行算法的设计原理，还展示了其在多核计算机上的具体实现和优化策略，为图像匹配领域的并行计算研究做出了贡献。