面向大数据的隐写图像特征提取及分析方法设计
图像识别中的特征提取及分类算法研究
图像识别中的特征提取及分类算法研究图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于人脸识别、物体检测、人工智能等领域。
而在图像识别中，特征提取和分类算法是关键步骤，对于提升图像识别的准确性和效率起着至关重要的作用。
本文将深入研究图像识别中的特征提取及分类算法，并进行详细阐述。
一、特征提取图像识别中的特征提取是将图像中的有用信息抽取出来，为后续的分类任务提供有效的特征表示。
常用的图像特征提取方法有颜色特征、纹理特征和形状特征等。
1. 颜色特征颜色特征是指利用图像中的颜色信息来进行特征表示的方法。
它可以通过统计图像中各个像素的颜色分布情况，或者利用颜色直方图、颜色矩等统计特征来进行描述。
在实际应用中，颜色特征常用于物体识别、图像分类等任务中。
2. 纹理特征纹理特征是指利用图像中的纹理信息来进行特征表示的方法。
纹理可以通过图像局部像素之间的灰度变化来描述，比如利用灰度共生矩阵、小波变换、Gabor滤波器等方法来提取纹理特征。
纹理特征对于纹理类物体的识别和分类具有较好的性能。
3. 形状特征形状特征是指利用图像中物体的外形和轮廓信息来进行特征表示的方法。
它可以通过计算物体的边缘信息、轮廓曲线、面积等参数来进行描述。
形状特征广泛应用于物体检测、目标跟踪等领域。
二、分类算法分类算法是通过对提取到的图像特征进行分析和学习，将图像分为不同的类别。
常用的分类算法包括传统的机器学习算法和深度学习算法。
1. 传统机器学习算法传统机器学习算法是指利用统计学方法和数学模型来进行图像分类的算法。
常见的传统机器学习算法有支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)、决策树等。
这些算法通过对训练样本的特征进行分析和学习，构建分类模型，从而对测试样本进行分类预测。
2. 深度学习算法深度学习算法是近年来发展起来的一种学习方法，它通过构建深层神经网络模型来进行图像分类。
深度学习算法在图像识别任务中取得了显著的突破。
常用的深度学习算法有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
大规模图像检索与特征提取算法研究
大规模图像检索与特征提取算法研究随着互联网的快速发展和数码设备的普及，大规模图像检索与特征提取逐渐成为计算机视觉领域的热门研究方向。
大规模图像检索是指在包含数百万乃至上亿张图像的大规模图像数据库中，根据用户的查询来快速准确地找到相对应的图片。
而特征提取则是为了从一张图像中提取出代表该图像特征的向量，以便于后续的图像检索和分析。
针对大规模图像检索与特征提取的需求，计算机视觉研究者们提出了许多有效的算法和方法。
下面将介绍几种常用的算法及其特点。
1. Bag of Visual Words (BoVW) 模型BoVW是一种经典的图像特征提取和表示方法。
它将图像分解为小的局部区域，并将每个区域提取出的特征描述符（例如SIFT、SURF 等）聚类成视觉单词。
然后，通过统计每个图像中出现的视觉单词的频率构建图像的向量表示。
通过对比图像之间的向量表示可以实现图像检索。
2. 深度卷积神经网络（CNN）特征提取深度学习在图像处理领域取得了巨大的突破，其中最著名的就是深度卷积神经网络。
通过在大规模图像数据集上训练，CNN可以自动学习到图像的高层抽象特征。
这些特征可以作为图像的向量表示，用于大规模图像检索。
相比于传统的手工特征提取方法，CNN可以更好地捕捉图像中的语义信息，从而提高图像检索的准确度。
3. 局部敏感哈希（LSH）LSH是一种用于加速近似最近邻搜索的技术。
通过将向量映射到一个哈希函数的桶中，相似的向量有更高的概率被映射到同一个桶中。
在大规模图像检索中，LSH可以用于快速找到与查询图像相似的图像，从而提高检索的效率。
4. 稠密局部特征提取算法除了传统的局部特征描述符（如SIFT、SURF）外，还有一些稠密局部特征提取算法被提出。
这些算法可以在图像的每个像素点提取特征，从而捕捉到更为详细的图像信息。
稠密局部特征可以作为图像的向量表示，用于大规模图像检索。
总结起来，大规模图像检索与特征提取算法的研究已经取得了很大的进展。
lsb隐写解题方法
lsb隐写解题方法LSB隐写是一种常见的信息隐藏技术，它可以将秘密信息嵌入到图像、音频或视频等多媒体文件中，以达到保密通信的目的。
在CTF比赛中，经常会出现LSB隐写相关的题目。
本文将介绍LSB隐写解题方法，包括分析图像、提取数据和还原信息等步骤。
一、分析图像首先需要对给定的图像进行分析，了解其格式和特征。
可以使用hex编辑器或stegsolve等工具打开图像文件，并观察其文件头和文件尾部分。
常见的图片格式有JPEG、PNG、BMP等，在文件头部分可以看到相应的标识符。
例如JPEG格式的文件头为FF D8 FF，PNG格式的文件头为89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A，BMP格式的文件头为42 4D。
除了文件头之外，还需要观察图像中是否存在可疑的噪点或特殊结构。
LSB隐写通常会在最低有效位（Least Significant Bit）处嵌入信息，因此可能会导致图像中某些颜色值发生微小变化。
可以使用图片处理软件或脚本对原始图像和处理后的图像进行比较，查找差异点。
二、提取数据在确定了LSB隐写的存在后，需要提取出嵌入的数据。
通常情况下，LSB隐写会将信息按照一定的规律分散在图像的各个像素中。
因此需要编写脚本或使用现成工具对图像进行解析，提取出每个像素中的最低有效位，并将其组合成二进制序列。
具体而言，可以使用Python语言编写脚本，使用Pillow库读取图像内容，并逐一遍历每个像素。
对于RGB格式的图像，每个像素由三个颜色通道组成（红、绿、蓝），可以分别提取它们的最低有效位，并将其组合成一个字节。
对于灰度格式的图像，只需要提取一个通道即可。
三、还原信息在成功提取出二进制序列后，需要还原出其中隐藏的信息。
具体方法因题目而异，可能需要进行进一步解密或解码操作。
常见的处理方式包括：1. 字符串转换：将二进制序列转换为ASCII码字符串或Unicode字符串。
2. 图片还原：将二进制序列按照指定宽度和高度重新排列成图片，并使用图片处理软件打开查看。
基于图像处理的信息提取与特征提取方法研究
基于图像处理的信息提取与特征提取方法研究概述：随着数字图像技术的不断发展和应用，在各个领域中，图像处理已经成为一种不可或缺的工具。
图像处理的目标之一就是从图像中提取出有用的信息并从中获取特征。
这些信息和特征可以用于目标检测、图像识别、人脸识别等应用中。
本文将以基于图像处理的信息提取和特征提取方法为主题，探讨各种方法的原理和应用。
一、图像信息提取方法1.1 像素分析图像信息提取的第一步是像素分析。
图像是由像素构成的，每个像素代表着图像上的一个点。
通过对每个像素进行分析，我们可以获取图像的亮度、颜色等信息。
在像素分析中，常用的方法有直方图分析、边缘检测等。
1.2 区域分割除了对像素进行分析外，图像信息提取还需要进行区域分割。
区域分割可以将图像中的不同部分分离开来，方便后续的特征提取。
常用的区域分割方法有阈值分割、边缘检测等。
1.3 特定目标提取除了进行像素和区域的分析外，有时我们需要从图像中提取出特定的目标。
其中，目标的提取方法包括模板匹配、形态学处理等。
二、图像特征提取方法2.1 颜色特征颜色是图像中一个重要的特征。
基于颜色特征的提取方法有颜色直方图、颜色矩等。
这些方法可以 quant化图像的颜色分布，并用于图像检索、图像分类等。
2.2 纹理特征纹理是图像中的一种重要的特征。
通过纹理特征的提取，我们可以对不同的纹理进行分类和识别。
常用的纹理特征提取方法包括局部二值模式(LBP)、灰度共生矩阵(GLCM)等。
2.3 形状特征形状是图像中的另一种重要特征。
通过形状特征的提取，我们可以对不同的目标进行分类和识别。
常用的形状特征提取方法包括轮廓特征、图像矩等。
2.4 其他特征除了颜色、纹理和形状特征外，还有很多其他的特征可以用于图像处理。
例如，角点特征可以用于图像匹配和目标跟踪，SIFT特征可以用于图像匹配和目标识别等。
三、图像处理方法在实际应用中的研究3.1 图像检索图像检索是一种通过图像内容进行查询的方法。
图像特征提取方法
图像特征提取方法摘要特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。
它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。
特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。
特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。
特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。
因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。
因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。
特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。
它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。
假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。
作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。
此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
当光差图像时，常常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。
但如果物体的尺寸很小或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察:如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需要降低分辨率。
如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像的特征对进行图像研究有优势。
常用的特征提取方法有:Fourier变换法、窗口Fourier变换(Gabor)、小波变换法、最小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等): 一、课程设计的内容本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。
(1)边界方向直方图法由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。
基于大数据的特征提取算法研究
基于大数据的特征提取算法研究随着互联网的发展和普及，数据的规模、种类、速度等不断增加，大数据时代已经到来。
在这个时代，如何将这些海量的数据进行有效的处理和分析，发掘出有用的信息和知识，成为了人们迫切需要解决的问题之一。
特征提取作为数据处理和分析的基础工作，在大数据时代中也变得越来越重要。
本文将就基于大数据的特征提取算法进行探讨和研究。
一、特征提取的定义和意义特征提取是指从原始数据中提取出特定的、有区别的、有意义的特征（feature），用来表示数据的特点、规律或属性，以便于机器学习、数据挖掘、模式识别和图像处理等领域的研究和应用。
特征可以是各种数据类型的某些属性或特点，如数字、文本、图像、音频、视频等。
特征提取的意义在于将无序的原始数据整理出有序的信息，把数据转化为可用的形式，以简化处理过程。
例如，在医学影像识别中，特征提取可以提取出某些组织和病变的特征，从而帮助医生进行诊断和治疗。
在金融风控中，特征提取可以提取出某些交易和用户的特征，从而帮助银行进行风险评估和反欺诈监控。
在图像识别中，特征提取可以提取出某些关键点和纹理特征，从而帮助识别物体和场景。
二、基于大数据的特征提取算法在大数据时代中，传统的特征提取算法已经无法满足处理和分析大规模、高维度、多类型等数据的需求。
因此，基于大数据的特征提取算法应运而生，其目标在于挖掘出更丰富、更有用、更智能的特征，以更准确、更快速、更自动化的方式进行数据分析和处理。
1、深度学习算法深度学习模型是目前最热门的机器学习模型之一，其主要特点在于可以从原始数据中自动学习出最有区别和有意义的特征，无需人工提取和定义。
具体来说，深度学习模型采用多层神经网络结构，每层网络都可以提取出不同的特征和规律，这些特征和规律可以逐步抽象和组合，最终得到高层次的特征表示和可解释性的模型。
深度学习模型已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，成为大数据时代中最重要的特征提取算法之一。
图像特征提取课程设计
图像特征提取课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握图像特征提取的基本概念，了解其在图像处理和计算机视觉领域的重要意义。
2. 使学生掌握常用的图像特征提取方法，如边缘检测、角点检测、纹理分析等，并了解其适用场景和优缺点。
3. 引导学生了解图像特征描述子的概念，学会运用SIFT、SURF等特征描述子进行特征提取。
技能目标：1. 培养学生运用编程工具（如Python、MATLAB等）实现图像特征提取算法的能力。
2. 培养学生分析图像数据，选择合适的图像特征提取方法并进行实际应用的能力。
3. 提高学生解决实际问题时运用图像特征提取技术的实践能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理和计算机视觉领域的兴趣，培养其主动学习的热情。
2. 培养学生具备团队合作精神，学会与他人共同探讨和解决问题。
3. 使学生认识到图像特征提取技术在现实生活中的广泛应用，增强其科技改变生活的信念。
本课程针对高中年级学生，结合图像处理和计算机视觉领域的前沿技术，以实用性为导向，旨在提高学生的理论知识和实践技能。
课程目标具体、可衡量，既符合学生的认知水平，又注重培养学生的实际操作能力，为后续相关领域的学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像特征提取基本概念：介绍图像特征提取的定义、作用和分类，结合教材相关章节，让学生对图像特征提取有整体的认识。
2. 常用图像特征提取方法：- 边缘检测：讲解Canny、Sobel等边缘检测算子，分析其原理和实现方法。
- 角点检测：介绍Harris、Shi-Tomasi等角点检测算法，探讨其适用场景和性能。
- 纹理分析：讲解纹理特征提取的常用方法，如灰度共生矩阵、Gabor滤波等。
3. 特征描述子：- SIFT：介绍SIFT算法原理，分析其尺度不变性和旋转不变性等特点。
- SURF：讲解SURF算法的基本原理，对比SIFT算法的性能差异。
4. 教学内容安排与进度：- 第一周：图像特征提取基本概念及边缘检测方法。
图像处理中的特征提取与图像识别算法
图像处理中的特征提取与图像识别算法图像处理是一门涉及数字信号处理、计算机视觉和模式识别的多学科交叉学科。
特征提取（feature extraction）和图像识别算法（image recognition algorithms）是图像处理中两个重要的研究领域。
本文将介绍特征提取的概念、方法和常用算法，并探讨图像识别算法的原理和应用。
一、特征提取特征提取是图像处理中的一项重要任务，其目的是从原始图像中提取出有代表性、具有辨识度和可用性的特征，以实现对图像的分析、识别和理解。
常见的特征提取方法有以下几种：1. 基于形状和空间的特征提取：形状特征是基于图像中的几何形状、轮廓和边界提取的，常用的方法有Hough变换、边缘检测和轮廓分析等。
空间特征则是通过对图像的空间位置和分布进行分析，常见的方法有纹理分析、颜色直方图和尺度不变特征变换（SIFT）等。
2. 基于频域的特征提取：频域特征是通过对图像进行傅里叶变换或小波变换等频域分析方法得到的，可以用于图像的频率特征、能量特征和相位特征提取等。
常见的方法有离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）和小波变换等。
3. 基于统计的特征提取：统计特征是通过对图像中像素值的统计分析得到的，可以用于图像的平均值、方差、熵等特征提取。
常见的方法有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异度（Contrast）和相关性（Correlation）等。
二、图像识别算法图像识别算法是通过特征提取和模式匹配等技术，将图像与已有的模型进行比对和匹配，从而实现对图像内容的自动识别和分类。
以下是几种常见的图像识别算法：1. 模板匹配算法：模板匹配是一种基本的图像识别算法，通过将已知的模板与待匹配图像进行比对，找出最相似或最相关的部分。
常用的方法有均方差匹配和相关性匹配等。
2. 主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将高维数据转换为低维的特征空间，从而实现对数据进行压缩和降维。
多媒体数据隐写技术与分析方法研究
多媒体数据隐写技术与分析方法研究多媒体数据隐写技术是一种数据隐藏的技术，通过将秘密信息嵌入到多媒体数据中，使得该信息在视觉和听觉上不易被察觉。
这种技术被广泛应用于许多领域，如信息安全保护、版权保护、取证查找等。
本文将探讨多媒体数据隐写技术及其分析方法的研究现状和最新进展。
多媒体数据隐写技术可以分为图像隐写、音频隐写和视频隐写三个主要方向。
在图像隐写中，秘密信息被嵌入到图像的像素值中。
该技术通常通过改变像素的最低有效位来实现信息的隐藏。
在音频隐写中，秘密信息被嵌入到音频信号中。
该技术可以通过调整音频采样值或频谱来隐藏信息。
在视频隐写中，秘密信息被嵌入到视频帧中。
该技术可以通过对视频帧的像素进行修改或对视频码流进行调整来实现。
在多媒体数据隐写技术的研究中，需要考虑两个关键问题：容量和鲁棒性。
容量是指隐写系统可以嵌入的秘密信息的大小。
鲁棒性是指对攻击的抵抗能力，包括隐写信息提取的准确性和抗攻击的能力。
研究者们通过设计新的隐藏算法和改进传统算法来提高容量和鲁棒性。
在图像隐写方面，近年来研究者提出了一些创新的方法来提高容量和鲁棒性。
例如，基于像素值修改的方法可以提高容量，但容易受到攻击的影响。
基于变换的方法可以提高鲁棒性，但容量较低。
因此，研究者们提出了一些混合方法，通过结合不同的隐写技术来平衡容量和鲁棒性的需求。
在音频隐写方面，研究者们提出了多种方法来改进隐写系统的性能。
例如，基于相位修改的方法可以提高容量，但会引入较大的变形。
基于频谱修改的方法可以提高鲁棒性，但会改变音频的频谱特征。
因此，研究者们通过设计新的变换函数和调整参数来平衡容量和鲁棒性。
在视频隐写方面，研究者们提出了一些新的算法来提高隐写系统的性能。
例如，基于像素修改的方法可以提高容量，但会引起视频帧的失真。
基于码流修改的方法可以提高鲁棒性，但会改变视频的码流特征。
因此，研究者们通过改进隐藏算法和调整参数来平衡容量和鲁棚性。
在多媒体数据隐写的分析方面，主要有两个方向：隐写信息提取和隐写系统识别。
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面向大数据的隐写图像特征提取及分析
方法设计
摘要：近些年，随着社会发展的影响，带动了我国科学技术水平的进步。
本文基于大数据对图像进行隐写分析，着重研究了几种传统隐写算法，LSB，DWT，DCT，卡方统计在变换域隐写。
并以JEPG图片为样本，实现了Jsteg算法，可完成图片的加密与解密。
结合SRNet神经网络实现了隐写分析，在一定程度上可以有效实现不同格式图像的隐写分析。
关键词：隐写图像；特征提取；信息安全；大数据
引言
20世纪80年代初期成像光谱学的建立标志着光学遥感技术进入了一个全新的时代。
成像光谱学与数码成像技术的结合产生了成像光谱仪。
高光谱成像光谱仪收集到的高光谱图像(hyperspectralimage，HSI)的波段数多达数十至数百，这是由于高光谱遥感成像光谱仪在许多相互邻接和部分重叠的狭窄光谱波段上同时收集地面的辐射数据，每个波段都包含了规定范围内电磁光谱规定范围内的反射光值。
1概述
图像隐写是一种将加密信息隐藏在载体图像中，从而实现加密或隐藏通信的通信技术,在如今学科发展高度交互的背景下，隐写技术在很多方面都发挥着重要且不可替代的作用,为信息的安全传输与解读提供支持。
目前的隐写技术分析手段主要可分为专用隐写分析和通用隐写分析两大类。
在实际应用中，专用隐写分析在检测分析过程中的限制性较大，无法对不同种隐写算法进行有效支持，不能真正实现盲检测，导致无法进行广泛性的应用。
因此，通用隐写分析的通用性研究显得尤为重要，其分析技术也是一大研究热点。
目前国内外已有的隐写检测技术算法主要分为视觉检测，特征码检测，统计检测和通用盲检测等，本文从经
典隐写算法入手，对不同隐写算法及隐写检测方法做了介绍，并通过实验进一步
提高特征向量对隐秘信息的敏感度，改善检测效果。
2面向大数据的隐写图像特征提取方法
2.1 SIFT特征点匹配算法
尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform或SIFT)算法提取的
特征点是具有旋转尺度不变性，并且对亮度和视角都有较好的鲁棒性，该算法流
程如图2。
该算法利用高斯函数对图像做卷积，通过改变σ值获得不同尺度等级
的多分辨图像，然后对相邻尺度图像像素点等级相减求出高斯差分金字塔：
其中
将图像中每个像素点和本尺度8领域的8个点、上一尺度空间的9个点和下
一尺度空间的9个点共26个点做比较，如果该点为这26领域点中的极大值或极
小值，那么就认为该点为当前尺度下的极值点。
进一步求得所有尺度空间上的极
值点，然后剔除特征样本中的底对比度点和边缘响应点。
在每一个极值点所在的
尺度空间中，计算该极值点周围经高斯加权的邻域点的梯度的强度m及方向θ，
将坐标轴旋转到特征点的主梯度方向，并以关键点为中心做16×16的领域为窗口，按4×4把窗口分成16块，分别计算每块从8个梯度方向的梯度方向直方图，统计每个方向上梯度强度的累加值，形成一个包含8个方向梯度信息的种子点，
这样一个关键点就可以用一个16×8=128维特征向量来描述。
SIFT具有比较稳定的特征匹配能力，128维的特征向量能非常准确的描述一
个特征点局部特性，但是高维数也使SIFT的计算和匹配速度较慢，所以SIFT对
于大规模、高分辨率全景参数的计算显得并不合适。
寻找一种能快速提取并且具
有较好特征描述能力的特征点提取方法成为了解决大规模高分辨率全景参数计算
的迫切问题。
图1 SIFT算法流程
表2 SIFT算法和SURF算法对比
2.2分类器模块
采用基于Fisher准则的线性分类器。
还可以选择基于支持向量机分类器。
图像的通用隐写分析一般包括图像中进行数据获取、进行预处理、特征向量提取、分类决策及分类器设计五个步骤。
整个过程的关键是选取合理有效的特征向量作
为分类依据，从而判断图像中是否含有隐写信息。
图像预处理：去除图像的无效
部分，恢复图像的有效部分从而提高识别的准确率，为下一步的图像特征提取部
分降低难度。
预处理的过程主要包括剪切、几何变换、基于频域与空域的图像增强、小波变换、将彩色图像转换为灰度图像等。
特征向量提取：首先要确定图像的信息隐藏域，先从图像的信息隐藏域中提
取特征向量，可以得到隐藏数据后改变了的载体统计特性的统计量。
进一步分析
图像的空间域特征与变换域特征。
其次是特征的计算，对待测试图像进行3级
Harr小波分解，将其分为若干子带，进行离散傅里叶变换，分为高频和低频两个
频带，选择每个频带的前3阶统计矩作为特征，在众多的特征的计算方法中具有
较好的代表性。
2.3 CUDA的
2.3.1 线程层次模型
在GPU中所执行的线程具体结构如图3所示。
它们一共有三种不同的类型，
分别为一维、二维和三维。
线程格（grid）常用于表示具有相同维度类型和存储
大小的线程块组成。
在相同的线程格内的线程具有高效的协作效率，数据通信十
分方便快捷，它们拥有相同的指令地址，所以不仅可以并行地进行执行任务，而
且还可以通过一些共享存储器来共享它们的数据，并同步其执行来协调存储器访问。
CUDA框架中有一个非常经典的线程模型，指的是不需要进行通信的任务部分
一般以线程块划分，而需要进行通信的任务，将它设计到同一个线程块，这样的话，任务之间通信会非常高效。
所以一般设计并行计算任务时，会将一大块任务
根据相关性分成可以独立并行计算的子任务，接着继续划分下去，变成一块块更
小的子任务，它们之间可以进行通信来解决问题，这样就可以提高程序的并发度。
图3 CUDA线程层次结构示意图
2.3.2存储器层次模型
CUDA设备中一般拥有多种类型独立的存储空间，其存储空间的基本结构如图4所示，它们的存储功能都不一样。
在应用程序里，每个线程块都拥有一大块共享存储器，该存储器提供给块内的线程使用。
除了这个共享的存储器，每个线程还拥有独立的存储器，除了自己可以控制读写，其他线程没有访问权限。
由于共享存储器位于多处理器的内部，所以访问它的速度非常快，与寄存器差不多。
在执行并行计算任务时，如何对数据有大量的读写需求，就可以使用共享存储器资源来完成。
还有一种类型存储器，就是全局存储器，该类型的储存器不管什么线程都有权限使用它，对存储在该类型的存储器中的数据，可以之间访问与读写，十分方便。
最后两种类型则是常量存储器与纹理存储器，它们只能提供线程只读的操作，并且只读的速率非常迅速。
结语
本文使用在CUDA框架下实现的SIFT加速算法解决CPU下SIFT算法时间长问题。
为了更好更快地实现CUDA框架下的SIFT算法，先分析了该算法的可并行度。
在该算法的可靠性和效率性方面，本节对CPU和GPU两种环境下实现的SIFT 算法，在特征提取与特征匹配实验结果进行分析与对比。
根据实验结果，发现GPU环境下不仅具有可靠性，并且还有更高的效率，提高了该算法的实时性，使应用层面变得更加广泛。
基金情况：2019年广西中青年教师基础能力提升项目《基于稀疏重构与湿纸码联合的隐写图像分析方法研究》（2020kcdddd）阶段性成果。
作者简介：韦浩波（1978-）男，汉族，讲师，研究方向计算机网络应用、网络工程、网络安全；宋伟奇（1976-）男，汉族，副教授，硕士，主要研究方向计算机网络应用、网络工程；王丽娟（1978-），女，汉族，讲师，硕士，研究方向计算机教育、计算机应用技术。
参考文献
[1]张燕.图像隐写分析算法及其评价方法研究[D].兰州：兰州理工大学，2010.
[2]张舒，楮艳丽，赵开勇，等.GPU高性能运算之CUDA［M］.北京：中国水利水电出版社，2009：25-28.
[3]厉旭杰. GPU加速的图像匹配技术［J］. 计算机工程与应用，2012，48（2）：173-176.
[4]李卓．基于多域特征的 JPEG 图像盲检测算法[J].浙江大学学报：工学版, 2011,(45)9.。