论文部分内容阅读
基于DAS(Distributed Aperture Sensors，分布式孔径传感器)的实时全景视频系统通过多个孔径传感器采集图像并进行拼接和融合，构建高分辨率的全景视频，具有很好的应用价值，但由于存在如下一些问题而限制了其应用：1.图像配准是全景拼接过程中最为重要的过程之一，但稳定、可靠的图像配准算法还有待进一步研究。2.视频拼接处理过程具有数据量大，浮点计算多，实时性要求高等特点，单独使用的PC机中的CPU进行串行运算，拼接融合的速度较慢，许多现有系统不得不使用专用硬件来获得实时性能。3. DAS之间图像采集的同步问题，不能实现同步采集则无法在实时应用中得到准确的图像拼接结果，此外现有的全景视频拼接系统的硬件实现在成本、性能上依然有值得改进的地方。针对上述问题以基于DAS的实时全景视频拼接为主要的研究对象，在综合分析现有方法和系统的基础上对其进行了深入的讨论和研究，主要的研究内容和工作为：1.研究实用的拼接融合算法、系统硬件和软件方面具体的设计与实现。设计了针对实际中广泛应用的基于多摄像机采集图像视频的场合的全景视频拼接系统。2.研究DAS图像采集的同步方法。设计实现了一种基于CPLD(ComplexProgrammable Logic Device，复杂可编程逻辑器件)的复合同步信号发生器，该方法具有较高的可靠性和扩展性，能够确保DAS之间准确地同步采集视频图像。3.研究基于GPU的全景视频创建技术。提出了一种结合CPU和GPU(GraphicsProcess Unit，图形处理器)的全景视频拼接融合方案，该方案结合了GPU高速的浮点并行计算能力和CPU在逻辑控制方面的优势，通过CUDA(Compute UnifiedDevice Architecture，计算统一设备架构) C语言编程加速视频图像的拼接，解决拼接过程中的数据量和计算量大的问题。通过系统实际测试表明，本文所采用的方法和实现的系统解决了拼接的稳定配准问题，全景视频拼接速度慢的问题以及DAS之间在图像采集时的同步问题。最终实现了低成本的、高分辨率、实时的、可扩展的、易于人机交互的全景视频拼接系统的设计目标。