【技术实现步骤摘要】
一种基于图像压缩的GPU-CPU联合计算的数字图像方法
本专利技术涉及非接触式光学测量领域,尤其涉及一种基于图像压缩的GPU-CPU联合计算的数字图像方法。
技术介绍
数字图像相关法作为一种在科研和工业领域广泛使用的光学测量方法,其中实现实时数字图像相关方法是其关键技术之一。传统的采用数字图像相关方法进行位移测量时,由于相机需要连续长时间采样,所产生的图像数据量非常大,在通过计算机CPU进行位移场获取时,通常计算机GPU等处于闲置状态,没有充分利用计算资源。因此如何在数字图像相关方法中充分利用计算机资源并减小该方法在使用过程中产生的数据量成为一个亟需解决的实际工程问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中存在的不足,提出一种基于图像压缩的GPU-CPU联合计算的数字图像相关方法。为解决上述技术问题,本专利技术提供一种基于图像压缩的GPU-CPU联合计算的数字图像方法,包括以下步骤:(1)在被测试件表面喷洒随机散斑,并固定相机,首先用相机拍摄被测试件初始状态下的散斑图 ...
【技术保护点】
1.一种基于图像压缩的GPU-CPU联合计算的数字图像相关方法,其特征在于,包括以下步骤:/n(1)在被测试件表面喷洒随机散斑,并固定相机,首先用相机拍摄被测试件初始状态下的散斑图像,再移动被测试件,通过相机拍摄被测试件移动过程中的散斑图像,初始状态下的图像记为参考图像f
【技术特征摘要】
1.一种基于图像压缩的GPU-CPU联合计算的数字图像相关方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)在被测试件表面喷洒随机散斑,并固定相机,首先用相机拍摄被测试件初始状态下的散斑图像,再移动被测试件,通过相机拍摄被测试件移动过程中的散斑图像,初始状态下的图像记为参考图像f1,移动过程中获取的图像记为目标图像I1,I2…,IN;
(2)调用GPU读取采集得到的数字图像I1,I2,…,IN,并进行图像压缩,通过CUDA编程控制GPU中每一个流多处理器(StreamMultiprocessor,SM)压缩一幅图像,压缩后图像数据为I'1,I'2…I'N;
(3)将GPU压缩后的图像I'1,I'2…I'N导入计算机内存中,在CPU(CentralProcessingUnit,CPU)中,为每一幅图像分配一个线程(Thread);
(4)定义ξ为所要计算的子区,采用数字图像相关中位移计算公式,利用步骤(3)中分配的每一个线程对每幅图像进行位移计算。
2.根据权利要求1所述的基于图像压缩的GPU-CPU联合计算的数字图像相关方法,其特征在于,步骤(1)中,在被测试件表面喷洒随机散斑,并固定相机,首先通过相机拍摄被测试件初始状态下的散斑图像,再移动被测试件,通过相机拍摄被测试件移动过程中的散斑图像,初始状态下的图像记为参考图像f1,移动过程中获取的图像记为目标图像I1,I2…,IN,用计算机预先读取参考图像f1并将图像存储于计算机内存中。
3.根据权利要求1所述的基于图像压缩的GPU-CPU联合计算的数字图像相关方法,其特征在于,步骤(2)中,调用GPU读取采集得到的数字图像并进行压缩,通过CUDA编程控制GPU中每一个流多处理器压缩一幅图像具体包括以下步骤:
(21)启动CUDA,为数据分配内存空间及初始化,为数据分配显存空间;
(22)CPU读取相机获取的目标图像,并将读取后的图像传输至GPU显存中;
(23)调用GPUkernel函数为每一幅图像分配一个SM,即SM1处理Image1,...
【专利技术属性】
技术研发人员:费庆国,胡甜赐,姜东,曹芝腑,马蕾,朱锐,
申请(专利权)人:东南大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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