基于CUDA的并行改良随机抽样一致性算法
基于CUDA的并行改良随机抽样一致性算法
针对传统RANSAC的许多局限性——样本多、模型复杂或数据错误率高时计算效率低，模型检验精度与数据错误率不易合理设置，无法批处理同模型不同样本集，提出一种基于CUDA的RANSAC并行改良，在保证计算结果置信概率与传统RANSAC一致的前提下，同时对抽样、解模型及检验模型并行同步处理，最终选择出符合要求的最优模型参数。以NVIDIA GPU支持的CUDA为并行计算环境，挖掘其硬件架构的通用计算特性，设计并实现了RANSAC的高效GPU运算模式。实验表明，改良后的算法能够克服传统RANSAC的诸多局限性，且保留了其简单易用的特点。