[发明专利]基于GPU计算平台的图像并行配准方法、系统、装置

权利要求书

1.一种基于GPU计算平台的图像并行配准方法，其特征在于，所述GPU计算平台中GPU的数量为X，所述方法包括以下步骤：

步骤S100，获取模板图像，并通过第一配准算法获取所述模板图像的频域数据，作为第一数据，将所述第一数据分别存储至各GPU的显存中；所述第一配准算法为基于傅里叶变换的配准算法；

步骤S200，将所述模板图像进行分割，得到N个分辨率相同的图像，并分别通过所述第一配准算法计算得到其对应的频域数据，作为第二数据，将所述第二数据分别存储至各GPU的显存中；

步骤S300，获取待配准图像组，将所述待配准图像组中的待配准图像进行划分，并分别输入至X个内存缓冲区中；

步骤S400，各GPU读取其对应的内存缓冲区中待配准图像至显存，并通过核函数和第一配准算法分别获取各待配准图像的频域图像，作为第三数据；基于所述第一数据、所述第三数据，通过预设的平移参数计算方法获取待配准图像的平移参数并进行平移，将平移后的待配准图像作为第一图像；

步骤S500，将所述第一图像进行分割，得到N个分辨率相同的第二图像，并分别通过所述第一配准算法计算得到其对应的频域数据，作为第四数据；基于所述第二数据、所述第四数据，通过所述预设的平移参数计算方法获取所述第二图像的平移参数并进行平移，得到配准后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于GPU计算平台的图像并行配准方法，其特征在于，步骤S200中“将所述模板图像进行分割”和步骤S500中“将所述第一图像进行分割”是基于预设的分割方法进行分割，所述预设的分割方法为：通过设置预设参数的滑动窗口对待分割图像进行分割，分割后得到N个分辨率相同的小图像，N的计算公式为：

其中，W为待分割图像的宽度，H为待分割图像的高度，Sw为滑动窗口的宽度，Sh为滑动窗口的高度，D为滑动窗口的滑动步长。

3.根据权利要求1所述的基于GPU计算平台的图像并行配准方法，其特征在于，步骤S400中所述预设的平移参数计算方法具体包括以下步骤：

步骤A100，基于所述第一数据和所述第三数据，通过CUDA库函数和傅里叶逆变换计算得到各待配准图像的时域数据；

步骤A200，基于所述时域数据，通过核函数计算获取各待配准图像的平移参数。

4.根据权利要求1所述的基于GPU计算平台的图像并行配准方法，其特征在于，所述GPU计算平台还包括CPU，所述方法还包括以下步骤：

步骤S600，各GPU分别将配准后的图像传输至CPU内存，并储存至硬盘。

5.根据权利要求1所述的基于GPU计算平台的图像并行配准方法，其特征在于，所述步骤S100中“通过第一配准算法获取所述模板图像的频域数据”在GPU内完成。

6.根据权利要求5所述的基于GPU计算平台的图像并行配准方法，其特征在于，所述步骤S200中“通过预设的分割方法将所述模板图像进行分割，得到N个分辨率相同的图像，并分别通过所述第一配准算法计算得到其对应的频域数据，作为第二数据”在GPU内完成。

7.根据权利要求1所述的基于GPU计算平台的图像并行配准方法，其特征在于，步骤S300中“将所述待配准图像组中的待配准图像进行划分”是基于待配准图像的数量和GPU的数量将所述待配准图像组中的待配准图像进行划分。