基于CUDA的多视频实时全景融合拼接方法

摘要

本发明公开了一种基于CUDA的多视频实时全景融合拼接方法，包括系统初始化的步骤和实时视频帧融合的步骤；所述系统初始化的步骤在CUDA架构的CPU端运行，所述实时视频帧融合的步骤在GPU端运行，且S21、S22、S23和S24基于CUDA架构的流处理模式：在GPU端创建4个并发处理的执行流，将S21、S22、S23和S24部署到相应的流处理序列中。本技术方案跟现有技术相比，有如下优点：1)实现多视频无鬼影和色彩亮度差异的实时全景视频；2)对机场场面、园区、广场等大场景超高分辨率整体监视效果显著，应用前景广泛。

主权项

一种基于CUDA的多视频实时全景融合拼接方法，其特征在于，包括系统初始化的步骤，包括S11：获取每路视频源的第一帧图像，执行配准操作以及柱面投影变换，求得整体的透视变换模型；S12：根据透视变换模型对每路视频源的第一帧图像进行透视变换处理，同时求得透视变换掩模图以及相邻视频源间的重叠区掩模图；S13：针对相邻视频源的视频图像，使用动态规划算法分别求得拼接缝上的像素点坐标；S14：将透视变换掩模图、重叠区掩模图以及拼接缝像素点传输至GPU端的各个缓冲区中；实时视频帧融合的步骤，包括S21：利用透视变换掩模图将每路视频源图像序列中的同一帧图像变换至同一坐标系下；S22：利用重叠区掩模图求得每路视频源图像序列中的同一帧图像的重叠区能量值图；S23：利用拼接缝像素点缓冲区中的坐标信息以及重叠区能量值图，使用拼接缝的实时动态修正算法重新计算拼接缝像素点坐标，并利用该坐标值更新拼接缝像素点缓冲区；S24：根据上述求得的新拼接缝，基于均值坐标无缝融合算法消除各相邻图像间的拼接痕迹；S25：将生成的全景视频帧图像传输至已绑定的OpenGL的像素缓冲区中，进行快速图像渲染；S26：针对后续视频流中的每一帧视频图像重复S21至S25；所述系统初始化的步骤在CUDA架构的CPU端运行；所述实时视频帧融合的步骤在GPU端运行，且S21、S22、S23和S24基于CUDA架构的流处理模式：在GPU端创建4个并发处理的执行流，将S21、S22、S23和S24部署到相应的流处理序列中。