GPU加速的散斑三维重建系统：高精度与实时性能

本文主要探讨了一种基于GPU的散斑三维重建系统，它针对散斑相关算法在实际应用中的挑战进行了改进。散斑相关算法是一种利用图像中散斑的随机特性来估计场景深度信息的有效手段，但由于其容易受到噪声干扰以及计算复杂度较高，传统的应用在基于普通计算机的三维重建系统中面临性能瓶颈。为了克服这些问题，研究者提出了一种新的策略，采用零均值归一化互相关函数（ZNCC）作为匹配代价函数，并对传统ZNCC的快速计算方法进行了优化。 该工作着重于将这种计算密集型任务转移到通用图形处理器（GPU）上，GPU以其并行处理能力在大规模数据运算中表现出色。通过GPU的加速，研究人员实现了实时的散斑三维重建，显著提高了系统的速度和性能。实验结果显示，在保持相同精度的情况下，新提出的GPU计算方法的速度比传统的CPU算法快出了39倍，这极大地提升了三维重建系统的实用性和效率。 论文的关键技术涉及结构光、图形处理器、散斑以及三维重建等多个领域，这些技术的结合使得基于GPU的散斑相关算法在低噪声环境下能够实现高效的深度信息估计，对于实时三维成像和增强现实等应用具有重要的理论和实践价值。因此，这篇研究不仅深化了我们对散斑算法的理解，也推动了计算机视觉和图形处理技术的发展，为未来的高性能计算在三维重建领域的广泛应用奠定了基础。 中图法分类号：TP391.41表明了该论文属于计算机科学技术中的图像处理和计算机视觉部分。文献标识码A表示文章达到了学术期刊的高质量标准，DOIs (Digital Object Identifier) 是国际通用的数字对象唯一标识符，用于全球范围内识别和引用该篇论文。 这篇研究论文的核心内容是介绍了一种通过GPU优化的散斑三维重建系统，旨在提升三维重建的精度和速度，为解决实际应用中的噪声问题和计算效率提供了新的解决方案。这对于相关领域的研究人员和工程师来说，是一项具有创新性和实用性的研究成果。