[发明专利]并行化实时稠密体素重建方法

权利要求书

1.一种并行化实时稠密体素重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：在附属处理器上计算空间点坐标、前景概率图和空间点概率；

步骤S2：在附属处理器上平滑空间点并生成体素；

步骤S3：在主处理器上删除内部体素，更新重建范围；

步骤S4：在附属处理器上计算体素颜色、体素投影，得到前景数据。

2.根据权利要求1所述的并行化实时稠密体素重建方法，其特征在于，所述的步骤S1：在附属处理器上计算空间点坐标、前景概率图和空间点概率，具体如下：

步骤S1.1：根据空间位置计算空间点坐标，其中，全局工作节点数为X*Y*Z，工作组大小为(4,4,4)，X表示三维场景x轴采样点个数，Y表示三维场景y轴采样点个数，Z表示三维场景z轴采样点个数；

步骤S1.2：计算前景概率图，其中，对每个相机分别计算，全局工作节点数为图像像素个数；所有工作节点同时并行计算，对图像r上的一个像素点p的前景概率由某个工作节点按照下式计算

Srp=P(·rp=1|Irp)=P(Irp|·rp=1)P(·rp=1)Σ·rp=01P(Irp|·rp)P(·rp),]]>

其中·_r^p=1代表像素点是前景，否则，·_r^p=0代表像素点是背景；则是图像r上像素点p的像素值向量，代表像素点p是前景的概率，代表像素点p是前景的似然概率，P(·_r^p=1)代表某个像素点是前景的先验概率，代表似然概率，P(·_r^p)代表先验概率；假设背景服从单高斯分布：由于没有前景的先验颜色信息，进一步假设前景服从均匀分布并设先验概率P(·_r^p=1)=P(·_r^p=0)=0.5；由此得到一组相应的前景概率图{Sp}N={S1p,S2p,...,SNp};]]>

步骤S1.3：计算空间点概率，根据前景概率图和空间点坐标计算空间点概率，其中，全局工作节点数为X*Y*Z*N，X表示三维场景x轴采样点个数，Y表示三维场景y轴采样点个数，Z表示三维场景z轴采样点个数，N表示相机个数，在计算过程中对每个相机算得的数值使用局部存储空间进行规约；工作组大小为(256/N,N)，工作组个数为(ceil(X*Y*Z/(256/N)),1)；

对于某个空间点V_i，其成为体素的概率P(V_i=1|{S^p}_N)按下式计算：

P(Vi=1|{Sp}N)=P({Sp}N|Vi=1)P(Vi=1)ΣVi=01P({Sp}N|Vi)P(Vi),]]>

其中，P({S^p}_N|V_i=1)代表空间点V_i成为体素的似然概率，P(V_i=1)代表空间点V_i成为体素的先验概率，P({S^p}_N|V_i)代表似然概率，P(V_i)代表先验概率。