專利名稱：一種基于結(jié)構(gòu)光的三維測量系統(tǒng)中利用gpu并行計算的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及光學(xué)三維測量領(lǐng)域，特別是一種基于結(jié)構(gòu)光的三維測量系統(tǒng)中利用 GPU并行計算的方法。
背景技術(shù)：
三維測量技術(shù)是記錄物體形貌的基礎(chǔ)工具，在工業(yè)制造、科學(xué)研究、生物醫(yī)學(xué)、文物數(shù)字化等多個領(lǐng)域具有重要價值?；谙嘁品ǖ慕Y(jié)構(gòu)光的三維測量技術(shù)因為其結(jié)構(gòu)簡單、非接觸、高精度等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于實際測量中。大數(shù)據(jù)量的密集計算一直是制約結(jié)構(gòu)光三維測量效率的瓶頸。由于多頻相移光柵三維測量算法固有的復(fù)雜性，在不犧牲算法精度與穩(wěn)定性的前提下，其時間復(fù)雜程度難以大幅度降低。目前百萬級像素攝像機已經(jīng)極為普遍，5百萬、8百萬甚至千萬級像素攝像機已經(jīng)進入測量領(lǐng)域，但都面臨著計算速度慢、導(dǎo)致測量效率不高的問題。以匹配為例，左攝像機獲得的惟一特征需要在右攝像機惟一特征中找到匹配點，依據(jù)極線約束，要遍歷右攝像機的一條極線上的特征，既需要1百萬乘以極線長度，以百萬像素攝像機為例，即要搜索的長度為1千像素，所做的計算約為10億量級，這還不包括找對應(yīng)點的插值計算等；盡管目前CPU核心數(shù)量增加，但其指令系統(tǒng)更傾向于處理任務(wù)，所帶來的計算性能提升并不明顯。 而GPU則主要用于圖形、圖像處理計算，并且GPU擁有數(shù)十倍于CPU的浮點運算能力，根據(jù)這一特點，將之優(yōu)化利用可以大幅度提高三維測量的速度。本專利申請人于2006年7月四日申請并獲專利權(quán)，名稱為“投射多頻光柵的物體表面三維輪廓的視覺測量方法”，專利號為2006 1 001(^84. 8發(fā)明專利中，公開了利用光柵的頻率合成的相位展開完成采集圖像中像素點的三維坐標計算，最終完成對物體的三維測量，本發(fā)明根據(jù)上述專利公開的方法其技術(shù)內(nèi)容，在三維測量系統(tǒng)中的計算機的GPU中的優(yōu)化實現(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種基于結(jié)構(gòu)光的三維測量系統(tǒng)中利用GPU并行計算的方法，能夠有效地利用圖像處理單元的并行計算能力，加快了光學(xué)測量的測量速度。首先向物體表面投射三個(或多個)頻率的光柵，由安裝在光柵投射設(shè)備兩側(cè)的攝像機拍攝物體表面調(diào)制的光柵條紋，將所獲得的圖像保存至計算機內(nèi)存；通過攝像機標定獲得攝像機標定參數(shù)；將內(nèi)存中的圖像數(shù)據(jù)與標定參數(shù)一次性傳遞到GPU設(shè)備存儲區(qū)。首先根據(jù)攝像機內(nèi)參對傳遞過來的圖像進行校正，校正過程中采用紋理存儲，有效地避免了公共存儲區(qū)的數(shù)據(jù)再次讀取，并且線性插值計算不占用可編程單元；對校正后的圖像進行相位計算及相位展開，最終獲得左右攝像機各自的獨立相位；根據(jù)標定參數(shù)中的基礎(chǔ)矩陣參數(shù)，依據(jù)極線約束進行匹配；由匹配的對應(yīng)點對計算三維點。將最終結(jié)果回傳內(nèi)存儲區(qū)。根據(jù)GPU自身特點，采用一種全局、全幅面、位置記錄數(shù)據(jù)的GPU設(shè)備端數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織方式，有效解決了 GPU設(shè)備端數(shù)據(jù)使用、存儲問題。以記錄匹配點坐標為例，因為要記錄左、右攝像機對應(yīng)點，以圖像寬、高位置表示左攝像機的位置點，右攝像機對應(yīng)點水平坐標存儲于圖像大小的X坐標存儲區(qū)對應(yīng)位置、豎直坐標存儲Y坐標存儲區(qū)對應(yīng)位置；如X坐標存儲區(qū)[100]位置存儲的為匹配點X坐標，Y坐標存儲區(qū)[100]位置存儲的為匹配點Y坐標，既(100，100)與(X[100]，Y[100])為匹配點對。這種方式省去了記錄左匹配位置，將左匹配位置隱含在右匹配位置的存儲區(qū)序號中。應(yīng)用程序由兩部分組成一部分運行于CPU 上，稱為主機(Host)端；另一部分運行于GPU上，稱為設(shè)備(Device)端。本發(fā)明實現(xiàn)發(fā)明目的采用的技術(shù)方案是
一種基于結(jié)構(gòu)光的三維測量系統(tǒng)中利用GPU并行計算的方法，該方法借助于三維測量系統(tǒng)中的光柵投射設(shè)備向被測物投射條紋，三維測量系統(tǒng)中的攝像機采集經(jīng)光柵投射的被測物圖像，并保存在三維測量系統(tǒng)中的計算機內(nèi)存中，并獲取攝像機的攝像機內(nèi)參數(shù) 4攝像機外參r和r、攝像機鏡頭畸變參數(shù)#和F，三維測量系統(tǒng)中計算機的GPU實現(xiàn)被測物體的三維點的并行計算，該GPU并行計算方法的步驟是
⑴、將所獲得的所有圖像按序存于計算機的內(nèi)存中，將獲取的攝像機的全部參數(shù)，以數(shù)組的形式存在三維測量系統(tǒng)中的計算機內(nèi)存中；
(2)、在計算機GPU的設(shè)備端，計算需要使用的存儲空間，并開辟該存儲空間，將計算機的內(nèi)存中的步驟⑴保存的圖像和攝像機的參數(shù)數(shù)據(jù)一次性拷貝到計算機GPU設(shè)備端的公共存儲器中；
⑶、根據(jù)待處理數(shù)據(jù)規(guī)模劃分線程塊(block)大小，選擇將線程塊(block)設(shè)計為二維；一般，可采用如下方法計算某個維度上的block數(shù)量X方向上的block數(shù)量=(數(shù)據(jù)在χ方向上的尺寸+每個block在χ方向上的尺寸-1)/每個block在χ方向上的尺寸；y 方向同理。⑷、在計算機GPU的設(shè)備端，完成圖像校正，圖像校正步驟如下
a、將要校正的數(shù)據(jù)與紋理綁定，使用紋理存儲器的歸一化坐標；
b、使用紋理存儲器所提供的線性插值來獲取非整數(shù)位置的特征值；
c、設(shè)(U)是理想的成像面坐標(單位mm),(tf)是畸變的坐標，則
權(quán)利要求
1. 一種基于結(jié)構(gòu)光的三維測量系統(tǒng)中利用GPU并行計算的方法，該方法借助于三維測量系統(tǒng)中的光柵投射設(shè)備向被測物投射條紋，三維測量系統(tǒng)中的攝像機采集經(jīng)光柵投射的被測物圖像，并保存在三維測量系統(tǒng)中的計算機內(nèi)存中，并獲取攝像機的攝像機內(nèi)參數(shù) .4、攝像機外參Ri和r、攝像機鏡頭畸變參數(shù)r和Pi，三維測量系統(tǒng)中計算機的GPU實現(xiàn)被測物體的三維點的并行計算，其特征在于該GPU并行計算方法的步驟是⑴、將所獲得的所有圖像按序存于計算機的內(nèi)存中，將獲取的攝像機的全部參數(shù)，以數(shù)組的形式存在三維測量系統(tǒng)中的計算機內(nèi)存中；(2)、在計算機GPU設(shè)備端，計算需要使用的存儲空間，并開辟該存儲空間，將計算機的內(nèi)存中的步驟⑴保存的圖像和攝像機的參數(shù)數(shù)據(jù)一次性拷貝到計算機GPU設(shè)備端的公共存儲器中；⑶、根據(jù)待處理數(shù)據(jù)規(guī)模劃分線程塊(block)大小，選擇將線程塊(block)設(shè)計為二維；⑷、在計算機GPU設(shè)備端，完成圖像校正，圖像校正步驟如下a、將要校正的數(shù)據(jù)與紋理綁定，使用紋理存儲器的歸一化坐標；b、使用紋理存儲器所提供的線性插值來獲取非整數(shù)位置的特征值；c、設(shè)江力是理想的成像面坐標(單位mm),(￡,i0是畸變的坐標,則
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)光的三維測量系統(tǒng)中利用GPU并行計算的方法，將從攝像機采集的變形條紋圖像和雙目立體視覺標定獲得的攝像機參數(shù)一次性傳輸?shù)紾PU設(shè)備，在GPU設(shè)備上實現(xiàn)圖像校正、相位計算、相位展開、立體匹配和三維點坐標的計算，最后將計算結(jié)果一次性從GPU設(shè)備傳輸?shù)接嬎銠C內(nèi)存。本發(fā)明提出一種大規(guī)模、細粒度快速并行計算方法，該方法有效利用了CPU與GPU數(shù)據(jù)傳輸帶寬，減少了多次數(shù)據(jù)往復(fù)傳輸時間的損耗，充分利用了GPU多處理器的優(yōu)點，提高了整體的計算速度。
文檔編號G01B11/25GK102538709SQ201210003539
公開日2012年7月4日 申請日期2012年1月9日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月9日
發(fā)明者付茂栗, 何萬濤, 周波, 孟祥林, 程俊廷, 趙燦, 趙福軍, 車向前, 霍濱焱 申請人:黑龍江科技學(xué)院