云计算-基于GPU与CPU协同计算的实时视频拼接技术研究.pdf资源-CSDN文库

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致谢

转眼间，三年的硕士研究生学习生活就要结束了，而入学仿佛还是昨天的

事情，初来乍到时的场景犹历历在目。回忆起这三年间的点点滴滴，感慨不已，

欣慰之余而又庆幸无比。值得欣慰的是，我这两年多的时间是在汗水和拼搏中

度过的，学到了许多受益无穷的东西；庆幸的是我来到了一个很好的环境，遇

到了很多的良师益友，给我了很多的指引和帮助，使我能够顺利地完成学业，

在此谨向他们表示最衷心的感谢！

最深的谢意献给我的导师盂凡荣教授。盂老师在学术上给了我方向，生活

中给我了温暖，行动上给我了勇气，处世上给我了榜样。在我失败的时候，盂

老师给我打气；在我咬牙坚持的时候，盂老师给我加油；在我成功的时候，盂

老师给我提醒，让我继续前进。总之，盂老师无论在什么时候都给了我最大的

信任，用他的言传身教，使我学到了许多书本上没有的东西，这也是我获得的

最宝贵的财富。

感谢我的另一个指导老师姚睿副教授，他对我平时的研究和学习给予了莫

大的帮助和关怀，也对我的工作提供了充分的鼓励和支持，同时生活上也给

予了无微不至的关怀，是我很敬重的一位老师。

感谢矿山数字化研究所的夏世雄教授、周勇教授、牛强教授、王志晓副教

授等，他们在科研学习方面给予我无私的帮助，在此向他们表示诚挚的感谢。

感谢本实验室的邢艳师姐和王淑静师姐，在科研过程中给予我极大的帮助

和启发，没有他们，我不可能这么顺利地完成学业。感谢同届的王伟东、张凤、

于冰洁、刘峰、孙金亮、孙贵宾以及马丁、杨烁、韩众和、繆健、单长飞等师

弟师妹，感谢他们共同创造了一个和谐、温馨的学习环境，在此向他们表示诚

挚的敬意和衷心的感谢，祝他们今后事业有成、一帆风顺。

感谢我的父母，感谢我的兄弟姐妹，感谢深爱我的女朋友，我知道如果没

有他们的支持就没有我的今天，我也知道我永远都无法完全回报他们的爱，所

以我希望顺利地完成学业，争取更大的成功，给他们一点欣慰。

感谢所有帮助过我的老师、同学和朋友，感谢所有关心过和帮助过我的人，

没有他们对我的关注，就没有我今天的任何成绩。感谢中国矿业大学，她给我

的人生添上了浓烈的一笔，给我了一个更新更高的起点，让我更加从容自信地

面对未来的挑战！

谨以此文献给所有关注过和关注着我的人，祝愿他们心想事成，万事如意!

万方数据

摘要

视频拼接技术是指将多个摄像设备采集到的小视角视频图像拼接成一路具

有大视野的视频图像。视频拼接技术被应用于军事国防、安全监控等领域，对

于降低风险和提高安全性具有重要的意义。视频拼接包含视频图像获取、图像

预处理、图像配准、图像融合和全景视频生成等步骤，视频拼接系统对实时性

的要求也较高，而其中图像配准和图像融合过程的算法复杂性最高，较为耗时。

针对这一问题，本文重点对基于 CPU ( Central Processing U nit) 与 GPU

(Graphics Processing U n it)并行化实现视频拼接过程中的图像配准和图像融

合算法进行了相关研宄。

首先，针对视频拼接中的快速图像配准问题，本文提出了一种基于扩展

SURF (Speeded Up Robust Features)的图像配准方法。SURF算子对影像的尺

度、变化、光照等具有不变性。本算法首先采用Fast-Hessian快速检测特征点;

然后采用融合颜色扩展信息的局部环形扩展的SURF特征描述子对特征进行描

述；最后采用基于分块相似性度量的k -d 树多图像自动特征匹配算法进行特征

点匹配。实验证明，本文算法稳定性高，实时性较强。

其次，本文提出了一种多分辨率层次式图像融合方法。该方法首先对已配

准图像建立多尺度的高斯金字塔；其次通过高斯金字塔生成拉普拉斯金字塔；

然后对相应的各层拉普拉斯金字塔进行分层融合，最后将分层融合后的金字塔

通过逆变换生成全景融合图像。本文抽取了对图像融合结果评价的一些指标，

并进行了实验分析，实验结果表明本文方法具有较好的融合效果。

最后，本文设计并实现了 GPU与 CPU协同计算的视频拼接系统。该系统

以 GPU与 CPU协作的方式实现了视频图像采集、图像预处理、基于 SURF的

图像配准、基于多分辨率的图像融合等一系列的视频拼接过程，并详述了图像

配准以及图像融合算法在G P U 端的实现方式。实验表明，该系统具有较好的

视频拼接效果和较高的实时性。

本论文有图35幅，表 6 个，参考文献66篇。

关键词：视频拼接；S U R F;多分辨率融合；GPU加速

万方数据

Abstract

Video stitching technology refers to a number of small angle video image

mosaic camera equipment to collect a wide road with video. Video mosaic

technology is used in military defense, security monitoring and other fields, is of

great significance to reduce the risk and improve the safety. The video mosaic

contains video image acquisition, image preprocessing steps, image registration,

image fusion and panoramic video generating, video stitching system of real-time is

higher, and the process of image registration and image fusion algorithm of the

highest complexity, more time-consuming. To solve this problem, this paper focuses

on the parallel implementation of image registration and image stitching process of

fusion algorithm based on the related research of CPU (Central Processing Unit) and

GPU (Graphics Processing Unit).

First of all, for fast image registration in video mosaics, this paper proposes a

method based on extended SURF (Speeded Up Robust Features) scale, the image

registration method based on. SURF operator of image changes, illumination

invariance. This algorithm uses the rapid detection of Fast-Hessian feature points;

and then uses a local ring color extension information fusion to describe the

characteristics of SURF descriptor extension; finally the automatic image feature

matching algorithm of block similarity measure based on k-d tree. The experimental

results show that this algorithm has strong stability, real-time.

Finally, this paper designed and implemented a video mosaic system CPU and

GPU cooperative computing. The system realizes the video image acquisition based

on CPU and GPU collaboration, image preprocessing, image registration based on

SURF, multi resolution image fusion process based on a series of video mosaic, and

details of image registration and image fusion at the end of the implementation of

the GPU algorithm. Experiments show that the system has good real-time video

mosaic effect and high.

There are 35 figures, 6 tables and 66 references is this thesis.

Keywords: video mosaic; SURF; multi-resolution fusion; GPU acceleration

iii

万方数据

摘要 ........................................................................................................................... I

目录 ..........................................................................................................................V

_ 单 ........................................................................................................................IX

表清单........................................................................................................................ XI

1 绪论...........................................................................................................................1

1.1研宄背景与意义....................................................................................................... 1

1.2研宄现状....................................................................................................................2

1.3研宄内容及组织安排...............................................................................................5

2 相关理论基础.......................................................................................................... 7

2 .1 摄像机成像原理....................................................................................................... 7

2 .2 图像拼接基本原理................................................................................................. 11

2 .3 本章小结..................................................................................................................14

3 基于扩展SURF的图像配准方法............................................................................15

3 .1 引言..........................................................................................................................15

3.2 SURF 算子...............................................................................................................15

3 .3 基于局部环形扩展的SURF特征提取方法........................................................16

3 .4 基于分块相似性度量的k-d树多图像自动特征匹配算法

...............................

3 .5 基于 GPU的高效SURF配准算法

...................................................................... 21

3 .6 实验结果与性能分析.............................................................................................22

3.7 本章小结..................................................................................................................25

4 多分辨率图像融合方法............................................................................................26

4 .1 引言..........................................................................................................................26

4 .2 图像融合方法..........................................................................................................26

4 .3 金字塔式多分辨率图像融合.................................................................................30

4.4 GPU并行框架下的多分辨率图像融合................................................................32

4 .5 实验结果分析..........................................................................................................33

4.6 本章小结.................................................................................................................. 36

5 GPU与 CPU协同计算的视频拼接系统................................................................ 37

万方数据

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