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十亿像素瞬态成像系统实时图像拼接

王新华 王晓坤

王新华, 王晓坤. 十亿像素瞬态成像系统实时图像拼接[J]. 中国光学(中英文), 2015, 8(5): 785-793. doi: 10.3788/CO.20150805.0785
引用本文: 王新华, 王晓坤. 十亿像素瞬态成像系统实时图像拼接[J]. 中国光学(中英文), 2015, 8(5): 785-793. doi: 10.3788/CO.20150805.0785
WANG Xin-hua, WANG Xiao-kun. Real time image mosaic of the transient gigapixel imaging system[J]. Chinese Optics, 2015, 8(5): 785-793. doi: 10.3788/CO.20150805.0785
Citation: WANG Xin-hua, WANG Xiao-kun. Real time image mosaic of the transient gigapixel imaging system[J]. Chinese Optics, 2015, 8(5): 785-793. doi: 10.3788/CO.20150805.0785

十亿像素瞬态成像系统实时图像拼接

doi: 10.3788/CO.20150805.0785
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(No.61170092);国家自然科学基金重点资助项目(No.61133011)
详细信息
    通讯作者:

    王新华(1984—),男,吉林长春人,博士研究生,工程师,2007年、2010年分别于吉林大学获得学士、硕士学位,主要从事计算光学成像技术和计算机视觉与模式识别方面的研究。E-mail:xinhuajlu@163.com

    王晓坤(1980—)女,吉林长春人,博士研究生,讲师, 2003年于长春大学获得学士学位,2009年于长春理工大学获得硕士学位,主要从事图像处理与计算机视觉方面的研究。E-mail:wxk_90046@163.com

  • 中图分类号: TP394.1

Real time image mosaic of the transient gigapixel imaging system

  • 摘要: 为了满足工程应用对图像拼接实时性的要求,依据已设计完成的基于同心球透镜与微相机拼接阵列复合结构的十亿像素瞬态成像系统,提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)与先验信息相结合的自适应图像拼接并行加速算法。首先,利用高精度四维标定平台对相邻微相机成像重叠区域进行预标定。接着,采用基于CUDA的快速鲁棒特征(SURF)方法检测提取重叠区域图像的候选特征点集。然后,运用基本线性代数运算子程序(CUBLAS)加速基于随机KD-Tree索引的近似最近邻搜索(ANN)算法,用于获取初始匹配点对。最后,提出一种改进的并行渐近式抽样一致性(IPROSAC)算法,用于剔除误匹配点对和空间变换矩阵的参数估计,从而得到拼接图像的空间几何变换关系。实验结果表明,该算法的图像拼接时间为287 ms,与单独采用CPU串行算法相比速度提高了近30倍。

     

  • 图 1  微镜头阵列成像系统构成

    Figure 1.  Micro-lens array imaging system

    图 2  高速图像处理系统构成

    Figure 2.  High speed image processing system

    图 3  计算统一设备架构原理图

    Figure 3.  Schematic diagram of the CUDA

    图 4  基于CUDA的图像特征检测与描述

    Figure 4.  Feature detection and description based CUDA

    图 5  尺度空间并行构造过程

    Figure 5.  Process of the scale space parallel construction

    图 6  特征描述向量构成示意图

    Figure 6.  Constitution sketch diagram of the feature description vector

    图 7  特征检测样本集

    Figure 7.  Test samples of the image mosaic

    图 8  特征检测结果描述

    Figure 8.  Description of the feature detection result

    图 9  特征匹配结果

    Figure 9.  Result of the feature matching

    图 10  图像拼接结果示意图

    Figure 10.  Result of the image mosaic

    表  1  特征检测计算时间对比

    Table  1.   Time comparison of the feature detection

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    表  2  特征匹配计算时间对比

    Table  2.   Time comparison of the feature matching

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    表  3  参数估计计算时间对比

    Table  3.   Time comparison of the parameters estimating

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    表  4  图像拼接计算时间对比

    Table  4.   Total time comparison of the image mosaic

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出版历程
  • 收稿日期:  2015-03-11
  • 录用日期:  2015-05-13
  • 刊出日期:  2015-01-25

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