專利名稱：一種基于結(jié)構(gòu)光的三維測(cè)量系統(tǒng)中利用gpu并行計(jì)算的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及光學(xué)三維測(cè)量領(lǐng)域，特別是一種基于結(jié)構(gòu)光的三維測(cè)量系統(tǒng)中利用 GPU并行計(jì)算的方法。
背景技術(shù)：
三維測(cè)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(gè)領(lǐng)域具有重要價(jià)值?；谙嘁品ǖ慕Y(jié)構(gòu)光的三維測(cè)量技術(shù)因?yàn)槠浣Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、非接觸、高精度等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于實(shí)際測(cè)量中。大數(shù)據(jù)量的密集計(jì)算一直是制約結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量效率的瓶頸。由于多頻相移光柵三維測(cè)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(shí)間復(fù)雜程度難以大幅度降低。目前百萬級(jí)像素?cái)z像機(jī)已經(jīng)極為普遍，5百萬、8百萬甚至千萬級(jí)像素?cái)z像機(jī)已經(jīng)進(jìn)入測(cè)量領(lǐng)域，但都面臨著計(jì)算速度慢、導(dǎo)致測(cè)量效率不高的問題。以匹配為例，左攝像機(jī)獲得的惟一特征需要在右攝像機(jī)惟一特征中找到匹配點(diǎn)，依據(jù)極線約束，要遍歷右攝像機(jī)的一條極線上的特征，既需要1百萬乘以極線長(zhǎng)度，以百萬像素?cái)z像機(jī)為例，即要搜索的長(zhǎng)度為1千像素，所做的計(jì)算約為10億量級(jí)，這還不包括找對(duì)應(yīng)點(diǎn)的插值計(jì)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(jì)算性能提升并不明顯。 而GPU則主要用于圖形、圖像處理計(jì)算，并且GPU擁有數(shù)十倍于CPU的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，根據(jù)這一特點(diǎn)，將之優(yōu)化利用可以大幅度提高三維測(cè)量的速度。本專利申請(qǐng)人于2006年7月四日申請(qǐng)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(cè)量方法”，專利號(hào)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(diǎn)的三維坐標(biāo)計(jì)算，最終完成對(duì)物體的三維測(cè)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(cè)量系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)的GPU中的優(yōu)化實(shí)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(cè)量系統(tǒng)中利用GPU并行計(jì)算的方法，能夠有效地利用圖像處理單元的并行計(jì)算能力，加快了光學(xué)測(cè)量的測(cè)量速度。首先向物體表面投射三個(gè)(或多個(gè))頻率的光柵，由安裝在光柵投射設(shè)備兩側(cè)的攝像機(jī)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(jì)算機(jī)內(nèi)存；通過攝像機(jī)標(biāo)定獲得攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù)；將內(nèi)存中的圖像數(shù)據(jù)與標(biāo)定參數(shù)一次性傳遞到GPU設(shè)備存儲(chǔ)區(qū)。首先根據(jù)攝像機(jī)內(nèi)參對(duì)傳遞過來的圖像進(jìn)行校正，校正過程中采用紋理存儲(chǔ)，有效地避免了公共存儲(chǔ)區(qū)的數(shù)據(jù)再次讀取，并且線性插值計(jì)算不占用可編程單元；對(duì)校正后的圖像進(jìn)行相位計(jì)算及相位展開，最終獲得左右攝像機(jī)各自的獨(dú)立相位；根據(jù)標(biāo)定參數(shù)中的基礎(chǔ)矩陣參數(shù)，依據(jù)極線約束進(jìn)行匹配；由匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)計(jì)算三維點(diǎn)。將最終結(jié)果回傳內(nèi)存儲(chǔ)區(qū)。根據(jù)GPU自身特點(diǎn)，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(chǔ)問題。以記錄匹配點(diǎn)坐標(biāo)為例，因?yàn)橐涗涀?、右攝像機(jī)對(duì)應(yīng)點(diǎn)，以圖像寬、高位置表示左攝像機(jī)的位置點(diǎn)，右攝像機(jī)對(duì)應(yīng)點(diǎn)水平坐標(biāo)存儲(chǔ)于圖像大小的X坐標(biāo)存儲(chǔ)區(qū)對(duì)應(yīng)位置、豎直坐標(biāo)存儲(chǔ)Y坐標(biāo)存儲(chǔ)區(qū)對(duì)應(yīng)位置；如X坐標(biāo)存儲(chǔ)區(qū)[100]位置存儲(chǔ)的為匹配點(diǎn)X坐標(biāo)，Y坐標(biāo)存儲(chǔ)區(qū)[100]位置存儲(chǔ)的為匹配點(diǎn)Y坐標(biāo)，既(100，100)與(X[100]，Y[100])為匹配點(diǎn)對(duì)。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(chǔ)區(qū)序號(hào)中。應(yīng)用程序由兩部分組成一部分運(yùn)行于CPU 上，稱為主機(jī)(Host)端；另一部分運(yùn)行于GPU上，稱為設(shè)備(Device)端。本發(fā)明實(shí)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(cè)量系統(tǒng)中利用GPU并行計(jì)算的方法，該方法借助于三維測(cè)量系統(tǒng)中的光柵投射設(shè)備向被測(cè)物投射條紋，三維測(cè)量系統(tǒng)中的攝像機(jī)采集經(jīng)光柵投射的被測(cè)物圖像，并保存在三維測(cè)量系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)內(nèi)存中，并獲取攝像機(jī)的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù) 4攝像機(jī)外參r和r、攝像機(jī)鏡頭畸變參數(shù)#和F，三維測(cè)量系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)的GPU實(shí)現(xiàn)被測(cè)物體的三維點(diǎn)的并行計(jì)算，該GPU并行計(jì)算方法的步驟是
⑴、將所獲得的所有圖像按序存于計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中，將獲取的攝像機(jī)的全部參數(shù)，以數(shù)組的形式存在三維測(cè)量系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)內(nèi)存中；
(2)、在計(jì)算機(jī)GPU的設(shè)備端，計(jì)算需要使用的存儲(chǔ)空間，并開辟該存儲(chǔ)空間，將計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中的步驟⑴保存的圖像和攝像機(jī)的參數(shù)數(shù)據(jù)一次性拷貝到計(jì)算機(jī)GPU設(shè)備端的公共存儲(chǔ)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(jì)為二維；一般，可采用如下方法計(jì)算某個(gè)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(gè)block在χ方向上的尺寸-1)/每個(gè)block在χ方向上的尺寸；y 方向同理。⑷、在計(jì)算機(jī)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(chǔ)器的歸一化坐標(biāo)；
b、使用紋理存儲(chǔ)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(biāo)(單位mm),(tf)是畸變的坐標(biāo)，則
權(quán)利要求
1. 一種基于結(jié)構(gòu)光的三維測(cè)量系統(tǒng)中利用GPU并行計(jì)算的方法，該方法借助于三維測(cè)量系統(tǒng)中的光柵投射設(shè)備向被測(cè)物投射條紋，三維測(cè)量系統(tǒng)中的攝像機(jī)采集經(jīng)光柵投射的被測(cè)物圖像，并保存在三維測(cè)量系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)內(nèi)存中，并獲取攝像機(jī)的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù) .4、攝像機(jī)外參Ri和r、攝像機(jī)鏡頭畸變參數(shù)r和Pi，三維測(cè)量系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)的GPU實(shí)現(xiàn)被測(cè)物體的三維點(diǎn)的并行計(jì)算，其特征在于該GPU并行計(jì)算方法的步驟是⑴、將所獲得的所有圖像按序存于計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中，將獲取的攝像機(jī)的全部參數(shù)，以數(shù)組的形式存在三維測(cè)量系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)內(nèi)存中；(2)、在計(jì)算機(jī)GPU設(shè)備端，計(jì)算需要使用的存儲(chǔ)空間，并開辟該存儲(chǔ)空間，將計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中的步驟⑴保存的圖像和攝像機(jī)的參數(shù)數(shù)據(jù)一次性拷貝到計(jì)算機(jī)GPU設(shè)備端的公共存儲(chǔ)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(jì)為二維；⑷、在計(jì)算機(jī)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(chǔ)器的歸一化坐標(biāo)；b、使用紋理存儲(chǔ)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(biāo)(單位mm),(￡,i0是畸變的坐標(biāo),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(cè)量系統(tǒng)中利用GPU并行計(jì)算的方法，將從攝像機(jī)采集的變形條紋圖像和雙目立體視覺標(biāo)定獲得的攝像機(jī)參數(shù)一次性傳輸?shù)紾PU設(shè)備，在GPU設(shè)備上實(shí)現(xiàn)圖像校正、相位計(jì)算、相位展開、立體匹配和三維點(diǎn)坐標(biāo)的計(jì)算，最后將計(jì)算結(jié)果一次性從GPU設(shè)備傳輸?shù)接?jì)算機(jī)內(nèi)存。本發(fā)明提出一種大規(guī)模、細(xì)粒度快速并行計(jì)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(shí)間的損耗，充分利用了GPU多處理器的優(yōu)點(diǎn)，提高了整體的計(jì)算速度。
文檔編號(hào)G01B11/25GK102538709SQ201210003539
公開日2012年7月4日 申請(qǐng)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(qǐng)人:黑龍江科技學(xué)院