T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）
AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
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详细信息评论摘要：随着图像匹配的应用越来越广泛,图像匹配的实时性要求也越来越高。为了提高图像匹配的速度和更好地利用多核计算资源,设计了一种基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法。首先介绍了Hausdorff距离的定义,然后分析了图像匹配串行算法的效率,在此基础上设计了基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法,最后采用Matlab在多核计算机上对并行算法进行了实现。实验结果表明,文中所设计的并行算法能够显著提高图像匹配速度,并具有较好的抗失真和抗噪声性能。文中设计的并行算法有较好的扩展性,可以将这种并行思想应用到其它图像匹配算法的并行设计中。
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