论文研究一种基于众核架构的稠密光流并行计算方法.pdf

光流法是计算机视觉中的一个基础性算法，可广泛应用于运动检测、运动估计、视频分析等领域。但高质量光流法最大的问题是计算复杂、速度慢，限制了它在实际系统中的应用。针对一种混合亮度和梯度模型的高质量光流法，为其设计了一种高效、可扩展的并行计算方法。通过在具有代表性的网络众核架构—Tilera上进行验证，对于分辨率为640×480的图片，提出的并行计算方法在具有36核的Tilera处理器上执行时间为0.80秒，比主频3.40 GHz的CPU i3-3240快2.56倍，但功耗不到其1/6。当用于嵌入式环境时，其速度比ARM9处理器快33倍，而功耗只有它的一半。实验表明该并行算法具有良好的扩展性，可通过