申请/专利权人：之江实验室

申请日：2022-12-13

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN116016816B

主分类号：H04N5/265

分类号：H04N5/265;G06T3/4038;H04N23/698;H04N23/743

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2023.05.12#实质审查的生效;2023.04.25#公开

摘要：一种改进L‑ORB算法的嵌入式GPU零拷贝全景图像拼接方法，包括：步骤1，使用标定文件确定相机阵列的重叠区域，然后使用ORB算法对重叠区域的图像进行特征点提取和匹配；步骤2,基于亮度一致性先验对原始图像进行曝光补偿；步骤3,使用流并行策略优化GPU利用。本发明还包括一种改进L‑ORB算法的嵌入式GPU零拷贝全景图像拼接系统。本发明提升了效率，并且可以充分利用GPU资源。

主权项：1.一种改进L-ORB算法的嵌入式GPU零拷贝全景图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，使用标定文件确定相机阵列的重叠区域，然后使用ORB算法对重叠区域的图像进行特征点提取和匹配；具体过程为：步骤1.1，确定重影区对应的角度；具体包括：两架摄像机所在圆的半径为r，角度为θ，摄像机视野的角度为θrange，L为物体到摄像机的距离，那么，重影区对应的角度为α＝π-η+β，其中，步骤1.2，使用GPU对每个摄像机采集的视频进行切割和变换，并检测重影区域α内的Fast特征点；步骤1.3，选择与FAST特征点匹配的像素并计算Harris响应值；步骤1.4，对满足FAST特征点的每个像素点进行非极大值抑制；步骤1.5，得到Harris角点的最大角度P，建立BRIEF图像特征描述因子；步骤1.6，对特征描述因子匹配过滤，计算变换矩阵；步骤2,基于亮度一致性先验对原始图像进行曝光补偿；具体过程为：步骤2.1将各摄像机拍摄图片帧统一亮度的一行像素拉伸到整张图片作为mask，步骤2.2将像素值归一化mask_refine＝255-maxmask+mask，步骤2.3对拼接后的图片应用mask，final_stitching＝origin_stitching+255-mask_refine；步骤3,使用流并行策略优化GPU利用，在系统启动时对空间预分配，并且同时对所有待处理的照片进行操作；具体包括：步骤3.1确定待拼接相机的数量n_cam；步骤3.2根据待拼接相机的数量n_cam确定CUDA流的数量n_stream＝n_cam-1；步骤3.3将每个相机采集的图片添加到各个流中，并依次执行特征点提取等操作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 之江实验室 一种改进L-ORB算法的嵌入式GPU零拷贝全景图像拼接方法和系统

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