[发明专利]一种基于GPU并行加速的三维重建方法

说明书

本发明属于机器视觉研究领域，特别涉及一种基于GPU并行加速的三维重建方法。主要步骤包括：算法初始化；加载结构光调制的图像序列，将计算机内存中的图像序列并行拷贝到GPU设备端的公共存储器中；使用GPU并行对左右相机拍摄图像进行背景分割，仅对分割出的前景目标去进行三维重建，减少冗余计算，提高计算效率；使用GPU并行加速求解图像序列相位主值并进行相位展开，获取绝对相位值；对相位展开图进行畸变校正；采用串行与并行相结合的方式进行立体匹配，即图像局部区域采用串行处理，区域之间并行处理，立体匹配；视差图预处理；根据视差图计算三维点云。该方法充分利用GPU并行计算的能力，提高了算法的整体运算速度也拓展了三维重建的应用场景。

技术领域

本发明属于机器视觉研究领域，特别涉及一种基于GPU并行加速的三维重 建方法。

背景技术

三维重建技术是机器视觉研究的重要课题之一,是指其通过三维物体的图像 来恢复三维物体的三维空间几何形状。一般三维重建的方式有通过双摄像机的双 目视差原理通过三角测量法,或者通过结构光来获得空间编码,通过三角测量法 来获得深度信息。

由于三维重建算法固有的复杂性，三维重建算法计算量大，重建速度一直以 来都是制约三维重建技术应用的瓶颈。尽管目前CPU的核心数增加，但其指令系 统更倾向于处理任务，并不适合数据的并行处理，所带来的计算性能提高并不明 显。而GPU则主要用于图形、图像处理计算、并且GPU拥有十倍于CPU的浮点运 算能力，根据这一特点，将之优化可以大幅度提高三维重建的速度。

发明内容

为解决背景技术中提到的问题，本发明展示了一种基于GPU并行加速的三维 重建方法。

为实现上述目的，现提供技术方案如下：

一种基于GPU并行加速的三维重建方法，包括如下步骤

S1：算法初始化；

S2：加载结构光调制的图像序列，将计算机内存中的图像序列并行拷贝 到GPU设备端的公共存储器中；

S3：使用GPU并行对左右相机拍摄图像进行背景分割，仅对分割出的 前景目标去进行三维重建，减少冗余计算，提高计算效率；

S4：使用GPU并行加速求解图像序列相位主值并进行相位展开，获取 绝对相位值；

S5：对相位展开图进行畸变校正；

S6：采用串行与并行相结合的方式进行立体匹配，即图像局部区域采用 串行处理，区域之间并行处理，立体匹配；

S7：视差图预处理；

S8：根据相位差计算三维点云；

S9：点云噪声处理。

进一步的，所述S1包括以下步骤：

S1.1：计算需要的存储空间，并开辟存储空间，避免在算法运行过程开 辟存储空间而消耗时间；

S1.2：将摄像机参数与标定参数(相机内参、外参、畸变参数)全部加载 到指定存储位置。

进一步的，所述S2包括以下步骤：

S2.1：开辟两个线程，并进行同步处理；用于并行将图像序列由CPU传 输到GPU；

S2.2：将计算机内存中的图像序列并行拷贝到GPU设备端的公共存储器 中。

进一步的，所述S3采用动态阈值法进行背景分割后，生成一个二值化的掩 膜图像，掩膜图像中值1代表前景，值0代表背景；后续的处理中，只处理前景 数据，背景分割可有效地减少运算量，从而提高运算速度。