本文選題：維重建 + 平面掃描��； 參考：《工程科學(xué)與技術(shù)》2017年06期

【摘要】：由于圖像集規(guī)模巨大、匹配信息豐富,快速精準(zhǔn)多視圖立體匹配受計(jì)算效率嚴(yán)重制約。針對(duì)該問題,提出一種基于GPU的快速半全局優(yōu)化深度圖計(jì)算方法。首先,在CPU上通過平面掃描方法計(jì)算單張圖像初始匹配代價(jià)。然后,提出GPU半全局優(yōu)化并行計(jì)算架構(gòu),對(duì)匹配代價(jià)進(jìn)行聚合,其核心算法為:在全局進(jìn)行各方向聚合任務(wù)流并行以提升眾核處理器的利用率;在局部通過將各像素計(jì)算任務(wù)準(zhǔn)確分配到各線程塊內(nèi)實(shí)現(xiàn)并行處理,且注重GPU上數(shù)據(jù)重用以避免帶寬限制。再通過GPU濾波剔除突變點(diǎn)進(jìn)行圖像增強(qiáng)。最后,將3維空間點(diǎn)在各深度圖像上的一致性作為異常值檢測和優(yōu)化的約束條件。在多組數(shù)據(jù)集上測試結(jié)果顯示,該方法計(jì)算速度最高為多核CPU系統(tǒng)中開啟2線程實(shí)現(xiàn)方法的22.41倍,為開啟8線程實(shí)現(xiàn)方法的9.13倍,且與兩者精度相當(dāng);與同類深度圖計(jì)算方法比較結(jié)果表明,該方法在重建過程中加速效果均為其他算法的5倍及以上;通過使用開源點(diǎn)云比較軟件在標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集上與其他算法比較,驗(yàn)證了該方法能有效提高重建結(jié)果的精度和完整度。
[Abstract]:Because of the large scale of image set and abundant matching information, fast and accurate multi-view stereo matching is seriously restricted by computational efficiency. To solve this problem, a fast semi-global optimization depth map calculation method based on GPU is proposed. Firstly, the initial matching cost of single image is calculated by plane scanning method on CPU. Then, the GPU semi-global optimization parallel computing architecture is proposed to aggregate the matching costs. The core algorithms are as follows: the global aggregation of task flows in different directions parallel to improve the utilization of the core processor; In order to avoid bandwidth limitation, parallel processing is realized by assigning each pixel computing task to each thread block accurately, and the data reuse on GPU is emphasized. Then GPU filter is used to eliminate the mutation point for image enhancement. Finally, the consistency of 3D spatial points on each depth image is taken as the constraint of outliers detection and optimization. The test results on multiple data sets show that the maximum computing speed of this method is 22.41 times that of the two-thread implementation method in the multi-core CPU system and 9.13 times of that of the 8-thread open implementation method, and the accuracy of the method is similar to that of the two methods. The results of comparison with similar depth map calculation methods show that the acceleration effect of this method is 5 times or more than that of other algorithms in the reconstruction process, and the open source point cloud comparison software is used to compare with other algorithms on the standard test data set. It is verified that this method can effectively improve the accuracy and integrity of the reconstruction results.
【作者單位】： 四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61571313) 四川省科技創(chuàng)新苗子工程資助項(xiàng)目(2016017)
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1967109