图像匹配方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像匹配方法、装置、设备及存储介质，本方案通过使用新一代的GPU图形和计算接口Vulkan，实现了基于特征的图像匹配的并行加速计算，使基于特征的图像匹配利用GPU并行加速有了新的方式；另外，Vulkan作为新一代的图形和计算接口，相对于其他接口具有更高的性能、更好的可扩展性、更好的控制权、更少的开销和更好的多线程支持等优点；同时，Vulkan做为一个标准接口，为图像匹配利用显卡实现并行加速提供了更好的通用性；并且，Vulkan作为图形处理与计算统一的接口，在进行图像相关处理和并行计算时只需要使用一套接口就可以完成，从而提高了进行特征匹配加速计算时的灵活性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机，尤其涉及图像匹配方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、图像匹配是将两幅图像中具有相同或相似属性的内容进行像素上的识别与对齐。一般而言，待匹配的两幅图像通常取自相同或相似的场景或目标，从而具有一定的可匹配性。目前，基于特征的图像匹配方法得到了广泛研究，该方法主要包括特征提取、特征匹配以及匹配筛选三个过程，具体地，是通过分别提取两幅图像中的特征点后得到两组特征点集，然后对这两组特征点集做特征匹配，最终从特征匹配的结果中筛选出正确匹配的特征点。

2、相关技术中，由于上述特征匹配过程的计算量较大，从而会影响图像匹配的速度，因此，需要对特征匹配的过程进行加速处理。传统地，均是利用并行计算架构（computeunified device architecture，简称cuda）、开放计算语言（open computing language，简称opencl）接口等方式实现的。

3、但是，采用上述方式进行特征匹配时均存在灵活性较差的问题。

技术实现思路

1、本申请旨在至少解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Vulkan特征点匹配加速模块包括匹配接口，所述将待检测的目标图像对应的第一特征点集及源图像对应的第二特征点集输入至Vulkan特征点匹配加速模块中进行特征匹配处理，生成特征匹配结果，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一特征点集中包括多个第一特征点，所述第二特征点集中包括多个第二特征点，所述将待检测的目标图像对应的第一特征点集及源图像对应的第二特征点集输入至所述匹配接口中，通过预设匹配算法对所述第一特征点集及所述第二特征点集进行特征匹配处理，生成所...

【技术特征摘要】

1.一种图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述vulkan特征点匹配加速模块包括匹配接口，所述将待检测的目标图像对应的第一特征点集及源图像对应的第二特征点集输入至vulkan特征点匹配加速模块中进行特征匹配处理，生成特征匹配结果，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一特征点集中包括多个第一特征点，所述第二特征点集中包括多个第二特征点，所述将待检测的目标图像对应的第一特征点集及源图像对应的第二特征点集输入至所述匹配接口中，通过预设匹配算法对所述第一特征点集及所述第二特征点集进行特征匹配处理，生成所述特征匹配结果，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设队列中的多种操作命令调度预设计算管线中绑定的所述预设匹配算法，包括：

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述方法还...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海洋，
申请(专利权)人：芯瞳半导体技术山东有限公司，
类型：发明
国别省市：