[發明專利]基于GPU的快速散斑圖像匹配方法

有效

• 申請號: 202010186978.7
• 申請日: 2020-03-17
• 公開（公告）號: CN111462199B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 張玉珍;黃飛;左超
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T1/20;G06T7/80
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 岑丹

本發明公開了一種基于GPU的快速散斑圖像匹配方法。本發明使用投影儀向待測物投影散斑圖案，后用兩個相機同步采集投影圖案并進行極線校正，利用計算機圖形處理器逐像素地計算兩幅圖像的相關系數，找到左右相機的像素匹配點，再用二次多項式擬合找到其亞像素匹配點，由亞像素匹配點求出視差值。本發明相比于傳統的散斑圖像匹配，通過采用GPU加速單元極大地縮短了圖像的匹配時間，提高了匹配效率。

技術領域

本發明屬于圖像配準技術領域，具體為一種基于GPU的快速散斑圖像匹配方法。

背景技術

基于散斑投影的三維成像是基于結構光的一類方法，整體上分為兩種匹配方法：空間相關法和時間相關法。其中，空間相關法是向待測目標投影單幅散斑圖來進行三維重建，測量的主要范圍是動態場景或者運動中的目標物體，但是其精度較低，且這種方法容易在待測目標的曲率較高的或者邊緣的區域發生點缺失現象，不利于獲得比較完整的三維重建結果；與前者相比，時間相關法精度比較高，但是三維重建過程中需要向待測目標投影多幅不同的散斑，因此主要適用于靜態的場景和目標，并不適用于動態目標的測量。二者對比，各有利弊，但是無論將來三維重建技術如何發展，匹配算法的匹配效率和匹配精度都是其研究的重點。

GPU即Graphics?Process?Unit，譯為“圖形處理器”。GPU是顯示卡的核心部件，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區別依據。今天的GPU不僅具備高質量和高性能圖形處理能力，還可用于通用計算。今天，CPU已經不再局限于3D圖像處理，GPU通用計算技術發展已經引起業界不少的關注，事實也證明在浮點運算、并行計算等部分計算方面，GPU可以提供數十倍乃至于上百倍于CPU的性能，GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，并進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖像處理時。GPU所采用的核心技術有硬體TL、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬體TL技術可以說是GPU的標志。

在三維重建過程中，一般需要利用兩個或多個圖像傳感器采集圖像，其類似于人眼視覺的機制，通過對采集到的同一場景的兩幅或多幅圖像進行立體匹配，通過立體匹配找出圖像之間的視差，再利用圖像采集的三角關系確定場景中人物或物體的深度信息。在立體匹配過程中，通過選擇匹配算法、匹配基元、相似性判斷標準進行，在完成匹配后，可以得出場景中物體的視差圖。然而，在實際應用過程中，當立體匹配計算量較大時，難以實現實時的立體匹配效果。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于GPU的快速散斑圖像匹配方法，通過計算機圖像處理單元，加速散斑圖像匹配流程，提高匹配效率。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種基于GPU的快速散斑圖像匹配方法，具體步驟為：

步驟1：構建雙目散斑投影系統，并完成系統標定；

步驟2：投影散斑圖案并同步采集一組圖像，對于采集到的左右視圖進行極線校正；

步驟3：逐像素地計算兩幅圖像的相關系數，將相關系數最大的點作為像素匹配點；

步驟4：根據像素點及其像素匹配點，用二次多項式進行擬合找到亞像素匹配點；

步驟5：計算亞像素匹配點與參考圖像匹配點的差值，將該差值作為該像素點的像素值。

優選地，所述雙目散斑投影系統包括投影儀、設置在投影儀兩側的相機，以及與相機連接的計算機，所述投影儀和相機相連。

優選地，分別計算左視圖中點P與右視圖中像素點的相關系數，將相關系數最大的點作為點P的像素匹配點，計算公式為：