[发明专利]基于CUDA实现的实时立体匹配及优化的方法

摘要

本发明涉及计算机视觉的技术领域，更具体地，涉及基于CUDA实现的实时立体匹配及优化的方法。本发明是一种利用CUDA并行化处理来对左右输入图像进行密集的立体匹配，并且生成实时的视差图的方法。包括：对左右两图做census转换，生成一个字符序列，用汉明码距得到一个初始的cost，动态规划每个像素点8条路径，取一个最短的路径和来得到最终的cost，得到最初的一个密集的视差图；对左图利用k‑means算法进行超像素分割，得到一个个超像素平面块，利用超像素平面拟合来优化初始视差进行优化。本发明还涉及到多任务GPU并行加速，具体涉及在NVIDA的CUDA架构并行实现多个任务，属于GPGPU计算领域。通过GPU多线程处理优化极大的缩小了计算时间，得到实时的视差图。

主权项

基于CUDA实现的实时立体匹配及优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1. 选定一个框大小，对左右图像除边缘部分的每个像素都做census转换为字符序列；S2. 在给定的视差范围内，选定左图像素点，遍历右图范围内各个字符序列，计算汉明码距，得到初始的cost；S3. 路径聚合，通过动态规划找到每一个点的路径聚合值最小，得到能量函数；S4. 用WTA选取能量函数最小所对应的视差值；S5. 左右一致性检查进行后期校验，得到初始的密集视差图；S6. 将左图每个像素由RGB颜色空间转换为CIElab颜色空间；S7. 通过k‑means聚合算法划分出超像素平面块，迭代几次直至收敛，并融合超像素平面块；S8. 对每个超像素平面多次采样，计算平面参数；S9. 用得到的平面参数计算得到新的视差值；S10. 对新的视差做插值运算，减小黑色块，平滑视差图。