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申请/专利权人：南京理工大学智能计算成像研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于OpenCL的双目立体匹配方法，包括以下步骤：通过对双目立体视觉系统进行标定，获得该系统的标定数据；利用标定参数对双目立体视觉系统采集的图像进行极线校正；利用双目立体匹配算法计算拍摄场景的视差数据；将上述方法编写为可以供OpenCL使用的内核程序；将步骤4中编写完成的内核程序生成硬件配置文件；初始化OpenCL内核启动环境；执行OpenCL程序，并从OpenCL内核中输出视差数据，释放资源。本发明方法采用的是传统的双目匹配算法，并使用OpenCL对匹配算法进行并行化实现，不仅提高了传统算法的计算速率，而且使得该算法可以在OpenCL的平台和设备上运行，并且本发明方法不仅适用于双目系统，还可用于类似平台的立体匹配。

主权项：1.一种基于OpenCL的双目立体匹配方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1：对所使用的双目立体标定系统进行标定，获得两个相机之间的旋转矩阵、平移矩阵和系统内部参数；步骤2：通过相机标定获得的标定参数对双目立体视觉系统采集到的图像进行极线校正，使两个图像中的匹配点处于同一极线下；步骤3：将极线校正完成的图像通过立体匹配算法，计算获得视差数据；步骤4：将上述步骤写成可以供OpenCL主程序调用的内核函数，函数的参数包括双目立体视觉系统的标定数据、图像的分辨率大小以及视差约束的范围；步骤5：将编写完成的OpenCL内核程序生成硬件配置文件；步骤6：初始化OpenCL内核启动环境，编写OpenCL主程序，主程序包括设置分块大小，获取可用平台，获取设备列表并选中目标设备作为运行设备，创建上下文环境，创建内核程序对象并进行编译、创建传输队列和内核执行队列，创建内存空间，设置参数映射，拷贝数据到设备，安排传输队列和内核队列的执行顺序，从目标设备中拷贝执行结果，释放资源；步骤7：执行OpenCL程序，并将运行后获得的视差数据从目标设备中拷贝得到，最后释放资源；步骤3中所使用的立体匹配算法的具体方法是：极线校正完成的两幅图像进行Census变换，将图像像素中的灰度信息计算为初始的特征信息，利用获得的特征信息经过半全局匹配算法，通过对上下左右四个方向的匹配聚合代价进行计算，并将四个方向的匹配聚合代价取平均值，最终获得像素点之间的匹配聚合代价，通过匹配聚合代价的最小值找到两幅图像之间对应的匹配像素点，因为经过了极线校正后，两幅图像之间的匹配像素点处于同一极线下，所以两个匹配点的横坐标差即为该像素点的视差数据；步骤4中将完整的双目立体匹配算法编写为OpenCL内核程序的执行顺序为：畸变校正；Census变换；通过Census变换得到的数据计算汉明距离；半全局匹配，分别进行四个方向的SGM变换，并在最后一个方向的SGM变换中将四个方向的匹配聚合代价取平均；通过WTA算法计算视差数据；进行亚像素计算；步骤6中编写OpenCL主程序的具体内容为：先使用clGetPlatformIDs和clGetPlatformInfo两个命令来获取可用的计算平台；然后通过clCreateContextFromType命令生成context上下文环境和通过clBuildProgram命令生成program编译对象；根据步骤4中所提到的内核程序和所需要的内存空间，分别使用clCreateKernel命令和clCreateBuffer命令来创建内核对象和创建内存空间；然后设置global_work_size和local_work_size两个参数的值，因为采取二维线程的并行方式，所以两个参数均为二维数组，且根据不同的内核程序两个参数的值会随之变化。

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