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GPU加速与L－ORB特征提取的全景视频实时拼接
资料介绍
全景视频是在同一视点拍摄记录全方位场景的视频.随着虚拟现实(VR)技术和视频直播技术的发展,全景视频的采集设备受到广泛关注.然而制作全景视频要求CPU和GPU都具有很强的处理能力,传统的全景产品往往依赖于庞大的设备和后期处理,导致高功耗、低稳定性、没有实时性且不利于信息安全.为了解决这些问题,首先提出了L-ORB特征点提取算法,该算法优化了分割视频图像的特征检测区域以及简化ORB算法对尺度和旋转不变性的支持;然后利用局部敏感Hash(Multi-Probe LSH)算法对特征点进行匹配,用改进的样本一致性(progressive sample consensus,PROSAC)算法消除误匹配,得到帧图像拼接映射关系,并采用多频带融合算法消除视频间的接缝.此外,使用整合了ARM A57CPU和Maxwell GPU的Nvidia Jetson TX1异构嵌入式系统,利用其Teraflops的浮点计算能力和内建的视频采集、存储、无线传输模块,实现了多摄像头视频信息的实时全景拼接系统,有效地利用GPU指令的块、线程、流并行策略对图像拼接算法进行加速.实验结果表明,算法在图像拼接的特征提取、特征匹配等各个阶段均有很好的性能提升,其算法速度是传统ORB算法的11倍、传统SIFT算法的639倍;系统较传统的嵌入式系统性能提升了29倍,但其功耗低至10W.
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