PMVS算法的CPU多线程和GPU两级粒度并行策略

摘要：

PMVS(Patch-based Multi-View Stereo)三维重建算法被广泛应用于无人机航拍影像的三维场景重建中.针对PMVS三维重建算法计算量大、时间复杂度高的问题,提出了PMVS算法的CPU多线程和GPU两级粒度并行策略(Multithread and GPU Parallel Schema,MGPS),方法具体包括:基于GPU的PMVS算法特征提取和片面扩散的并行设计;多影像的GPU和CPU任务分配机制,以使得部分任务分配给CPU采用多线程并行,部分任务分配给GPU并行时,程序总运行时间最短.实验采用搭载24核CPU和NVIDIA Tesla K20 GPU的高性能服务器作为测试平台,针对分辨率为4081×2993的16幅无人机影像进行三维重建.实验结果表明,相比串行的PMVS算法,基于MGPS的PMVS算法取得4倍左右的加速比,其中特征提取最高加速13倍,计算误差在10％以内,该方法实现了更高效的PMVS三维重建.基于MGPS的PMVS算法还可用于文物保护、医学图像处理、虚拟现实等领域.

关键词：MGPS、基于GPU的片面扩散、图像分配策略、PMVS、三维重建

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61303214,61672393

在线出版日期：2017-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：296-301