[发明专利]一种多目视觉深度计算方法及装置

摘要

本发明提供了一种多目视觉深度计算方法及装置。该方法包括：使用多台可见光相机组成的相机矩阵对生物特征信息进行采集，得到多幅生物特征图像；将所述多幅生物特征图像传送到具有图像处理器GPU和中央处理器CPU的处理单元；将所述多幅生物特征图像的图像信息分配到GPU的块block中进行运算，并结合CPU的集中调度和分配功能，计算所述多幅生物特征图像各自的特征点。本发明实施例采用多台可见光相机控制技术进行生物特征信息的采集，可以显著提高生物特征信息的采集效率。并且，本发明实施例基于中央处理器和图形处理器的并行计算，可以高效地实现特征信息的处理。

主权项

1.一种用于手部生物特征采集的多目视觉深度计算方法，其特征在于，包括：A.启动设备：打开电源开关后，启动电源管理模块给各个模块提供电源，并同时启动相机矩阵、中央控制模块、无影灯光系统以及显示模块；其中该设备包括柜体，作为整个设备的主要的主体支撑结构；相机矩阵，采集人体手部特征；透明玻璃盖板，人体手部的放置装置；中央控制模块，系统的信息处理、分析、显示模块；手部虚拟位置，人体手部的放置位置说明；无影灯光系统，为手部3D建模提供灯光环境；B.人体手部放置：将人体的手部放置在透明玻璃盖板上，通过调整手部的位置，使手部的信息全部落在信息采集的方位内；C.参数设置：通过显示器界面，设定相机矩阵拍照的各项参数；D.信息采集：参数设置完毕，启动相机矩阵开始对手部的信息进行采集，采集的信息会以图片的格式传到中央控制模块进行分析和处理；使用多台可见光相机组成的相机矩阵对生物特征信息进行采集，得到多幅生物特征图像；将多幅生物特征图像传送到具有图像处理器GPU和中央处理器CPU的处理单元；E.信息处理：相机矩阵采集完的信号传送到中央控制模块进行信号处理，信息处理的过程如下；E.1采集图像的滤波将非指端的信息采用算法的方法滤掉，具体如下：E.1.1建立指端和第二指部的关节纹的库文件以及指部关节纹的特征库；E.1.2导入特征库针对指部采集到的信息进行特征识别；E.1.3特征识别后，针对特征区的区域进行计算，计算出指部指端的特征区的范围；E.1.4特征区和非指部特征区的图像分割；E.1.5非指部特征区的信息从原始图像剔除；E.1.6新特征区域的信息做进一步的滤波处理；E.2采集图像的特征点提取：采用CPU和与整体性能相匹配的双GPU，每颗GPU本身具有56个block，采集信息抓取到的18张jpg的图像会均匀的分配到112个block上面进行运算，并结合CPU的集中调度和分配功能；计算所述多幅生物特征图像各自的特征点；E.3采集图像的匹配和空间深度信息的计算，此过程的特征描述子采用SIFT特征描述子，SIFT特征描述子具有128个特征描述向量；E.4特征点云数据的生成；F.数据后续处理：通过对点云数据进行进一步的处理，得到手部的纹理构造；G.手部3D数据显示。