[發(fā)明專利]一種基于GPU并行計算的多路高清視頻拼接方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711415314.8 | 申請日： | 2017-12-25 |
| 公開（公告）號： | CN109961389A | 公開（公告）日： | 2019-07-02 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 蘇向東;蘇杭;姜琳琳 | 申請（專利權(quán)）人： | 沈陽靈景智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T1/20 | 分類號： | G06T1/20;G06T3/40 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 110016 遼寧省沈陽*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 拼接 高清視頻 重疊區(qū)域 多路 并行計算 投影 計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu) 圖像 提升小波變換 單應(yīng)性矩陣 非重疊區(qū)域 特征點提取 編程模型 畫面拼接 實時性好 輸出保存 輸出顯示 相鄰基準(zhǔn) 初始化 特征點 無縫性 讀入 顯卡 與非 配對 并行 合成 融合 釋放 分配 | ||
一種基于GPU并行計算的多路高清視頻拼接方法，采用計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)（CUDA）編程模型，其特征在于，包括以下步驟：讀入相鄰基準(zhǔn)圖像和待拼接圖像，GPU初始化，分配Kernel函數(shù)，Haar提升小波變換，特征點提取，特征點配對，計算單應(yīng)性矩陣，非重疊區(qū)域投影，重疊區(qū)域融合、投影，重疊區(qū)域與非重疊區(qū)域合成完成拼接，顯卡輸出顯示，傳回CPU，輸出保存和釋放GPU。本發(fā)明實現(xiàn)了多路高清視頻的拼接，GPU并行加速，具有畫面拼接無縫性高、實時性好、計算空間充足、計算速度快的特點。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及并行計算、以及視頻技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于GPU并行計算的多路高清視頻拼接方法。
背景技術(shù)
隨著智慧城市和智能安防的快速發(fā)展，監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)信息扮演著越來越重要的角色，而為了提高視頻數(shù)據(jù)的利用率，盡可能滿足實戰(zhàn)應(yīng)用的需求，監(jiān)控視頻勢必向高清化發(fā)展。而視頻高清化則意味著在進行視頻處理時，將需要處理海量的視頻數(shù)據(jù)，計算量巨大。
另外，監(jiān)控視頻往往會需要監(jiān)控區(qū)域的全景視頻，但是由于攝像設(shè)備中物理因素的限制，一般一臺監(jiān)控攝像只能看到局部場景視頻。基于以上兩點，將會應(yīng)用到多路高清視頻的拼接技術(shù)。
但是，現(xiàn)有的解決方案中，由于DSP及FPGA芯片的計算量不足，將導(dǎo)致多路高清視頻畫面拼接困難，計算速度慢，實時性差，無法滿足人們的需求。
發(fā)明內(nèi)容
為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于GPU并行計算的多路高清視頻拼接方法，結(jié)合GPU對 視頻拼接算法進行優(yōu)化處理，計算空間充足、計算速度快、實時性好、畫面拼接無縫性高。
為此，本發(fā)明實施例提供了如下技術(shù)方案：
一種基于GPU并行計算的多路高清視頻拼接方法，采用計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)（CUDA）編程模型，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：根據(jù)多路高清視頻幀序列依次讀入相鄰的高清視頻幀基準(zhǔn)圖像和待拼接圖像，獲取幀圖像尺寸信息，所述幀圖像尺寸信息包括幀圖像的高度height和寬度width；
步驟2：GPU初始化，包括設(shè)置紋理及CUDA數(shù)組類型，為數(shù)據(jù)開辟GPU顯存，將所述相鄰兩幀高清視頻幀圖像R數(shù)據(jù)賦值予CUDA數(shù)組并綁定紋理內(nèi)存A；
步驟3：為所述相鄰的高清視頻幀基準(zhǔn)圖像和待拼接圖像數(shù)據(jù)分別分配一Kernel函數(shù)，依據(jù)所述高清視頻幀圖像尺寸信息確定執(zhí)行每個Kernel函數(shù)的線程數(shù)目，包括設(shè)置block尺寸和設(shè)置grid尺寸，所述block，是指GPU線程塊單元，所述grid，是指GPU線程網(wǎng)單元；
步驟4：分別啟動所述Kernel函數(shù)，從所述紋理內(nèi)存A中分別讀取所述相鄰的高清視頻幀基準(zhǔn)圖像和待拼接圖像數(shù)據(jù)，進行Haar提升小波變換，將計算結(jié)果存入所述CUDA數(shù)組并與紋理內(nèi)存B綁定；
步驟5：分別啟動所述Kernel函數(shù)，從所述紋理內(nèi)存B中讀取所述相鄰的高清視頻幀基準(zhǔn)圖像和待拼接圖像分解后的各層圖像的近似圖像，通過進行角點提取，將提取的特征點數(shù)據(jù)存入所述CUDA數(shù)組并與紋理內(nèi)存C綁定；
步驟6：分別啟動所述Kernel函數(shù)，從所述紋理內(nèi)存C中讀取特征點數(shù)據(jù)進行匹配，形成特征點對，將特征點對數(shù)據(jù)所述CUDA數(shù)組并與紋理內(nèi)存D綁定，所述匹配方法采用歐式距離和向量結(jié)合的匹配方法；
步驟7：分別啟動所述Kernel函數(shù)，從所述紋理內(nèi)存D中讀取特征點對數(shù)據(jù)，根據(jù)特征點對數(shù)據(jù)計算基準(zhǔn)圖像和待拼接圖像之間的單應(yīng)性矩陣，將單應(yīng)性矩陣數(shù)據(jù)存入所述CUDA數(shù)組并與紋理內(nèi)存E綁定；
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