[发明专利]一种基于GPU的双目匹配算法的方法及处理装置

说明书

本发明实施例公开了一种基于GPU的双目匹配算法的方法及处理装置，用于提升双目视觉中图像匹配算法的运算效率，改善双目深度感知技术的实时性。本发明实施例方法包括：获取第一图片数据和第二图片数据，第一图片数据和第二图片数据分别由不同的摄像头获取的；根据第一图片数据和第二图片数据，进行代价计算，得到代价值；根据代价值同步进行第一方向、第二方向和第三方向的代价聚合计算，得到第一方向的代价聚合值、第二方向的代价聚合值和第三方向的代价聚合值；根据代价值进行第四方向的代价聚合计算，得到第四方向的代价聚合值；根据第一方向的代价聚合值、第二方向的代价聚合值、第三方向的代价聚合值和第四方向的代价聚合值，确定视差值。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于GPU的双目匹配算法的方法及处理装置。

背景技术

随着科学技术的发展，无人机器人正在被广泛的应用在各个方面，无人机器人有一个共同的需求，需要对距离进行感知。目前常见的测距方法主要有两大类：主动测距和超声波测距，红外测距，双目视觉测距等。虽然主动测距方式原理较为简单，实时性较高，但是易受到物体反射面、外界光线环境等的影响，因此主动测距方式在无人机器领域并不被作为主要测距方式。

双目视觉测距，通过两个摄像头获取景物图像，利用不同的景物在两个摄像头之间的成像位置不同，设法计算出视差，然后依据估算出来的视差计算出最终距离。现有的双目视觉测距算法，由于在图像匹配阶段有较大的计算量，因此实时性较难以保证，无法将双目视觉技术很好的应用在无人机器人上。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于GPU的双目匹配算法的方法及处理装置，用于提升双目视觉中图像匹配算法的运算效率，改善双目深度感知技术的实时性。

有鉴于此，本发明第一方面提供一种基于GPU的双目匹配算法的方法，可以包括：

获取第一图片数据和第二图片数据，所述第一图片数据和所述第二图片数据分别由不同的摄像头获取的；

根据所述第一图片数据和所述第二图片数据，进行代价计算，得到代价值；

根据所述代价值同步进行第一方向、第二方向和第三方向的代价聚合计算，得到第一方向的代价聚合值、第二方向的代价聚合值和第三方向的代价聚合值；

根据所述代价值进行第四方向的代价聚合计算，得到第四方向的代价聚合值；

根据所述第一方向的代价聚合值、所述第二方向的代价聚合值、所述第三方向的代价聚合值和所述第四方向的代价聚合值，确定视差值。

可选的，在本发明的一些实施例中，所述根据所述第一图片数据和所述第二图片数据，进行代价计算，得到代价值，包括：

根据所述第一图片数据和所述第二图片数据，通过不同排布的block进行代价计算，得到代价值，其中，每个block中的每个线程对应处理一个像素。

可选的，在本发明的一些实施例中，所述根据所述代价值同步进行第一方向、第二方向和第三方向的代价聚合计算，得到第一方向的代价聚合值、第二方向的代价聚合值和第三方向的代价聚合值，包括：

根据所述代价值，通过SGM双目图像匹配算法，同步进行第一方向、第二方向和第三方向的代价聚合计算，得到第一方向的代价聚合值、第二方向的代价聚合值和第三方向的代价聚合值；

所述根据所述代价值进行第四方向的代价聚合计算，得到第四方向的代价聚合值，包括：

根据所述代价值，通过SGM双目图像匹配算法，进行第四方向的代价聚合计算，得到第四方向的代价聚合值。