基于GPU的高清視頻虛擬融合技術(shù)研究.pdf

1、隨著電子產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、硬件成本下降以及圖像視頻處理各種算法不斷推陳出新，視頻處理技術(shù)在工業(yè)、商業(yè)以及民用方面已經(jīng)達(dá)到實用的階段。在視頻處理技術(shù)快速發(fā)展的環(huán)境下，虛擬廣告系統(tǒng)應(yīng)運而生。虛擬廣告技術(shù)在電視節(jié)目播出中提供大量虛擬信息，如三維動畫、虛擬廣告牌、虛擬信息提示等。這些虛擬信息提供大量觀眾單純從節(jié)目本身無法或很難得到的信息，不僅豐富了節(jié)目的內(nèi)容，而且還提供了新的廣告形式，能產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。虛擬融合技術(shù)使得虛擬物體與視頻場景

2、在幾何位置和光色度上保持一致性，虛擬物體完全融入到視頻場景中，給觀眾強烈的真實感。本文主要對高清體育視頻中實時攝像機運動跟蹤技術(shù)和虛擬廣告區(qū)域快速前景分割技術(shù)進(jìn)行了研究，旨在研究虛擬融合技術(shù)在高清數(shù)字視頻時代的可行性和實用性。
　　首先，設(shè)計并實現(xiàn)了高清音視頻同步采集系統(tǒng)，實時采集HD-SDI高清音視頻數(shù)據(jù)。本文采用DirectShow來實現(xiàn)高清音視頻的采集功能。高清音視頻同步采集系統(tǒng)可以針對不同的視頻采集卡進(jìn)行高清音視頻采集，并

3、實現(xiàn)了Filter過濾器中的回調(diào)函數(shù)，可以在回調(diào)函數(shù)中實現(xiàn)對視頻的融合以及為其他模塊處理提供視頻流數(shù)據(jù)。
　　其次，利用GPU中CUDA框架的并行運算和高速浮點計算特性，提出并實現(xiàn)了基于GPU的攝像機運動跟蹤算法。論文闡述了基于自然特征點匹配的運動跟蹤算法和基于Hough空間變換的運動跟蹤算法的具體實現(xiàn)流程。通過GPU加速和優(yōu)化的攝像機運動跟蹤算法，將求解場地線端點信息和獲得攝像機的投影變換矩陣的時間消耗，從每幀193ms提升到了

4、每幀16ms，大大提高了攝像機跟蹤算法在處理高清視頻的能力。
　　最后，提出了基于可靠背景模型的運動目標(biāo)分割算法和基于GPU的運動目標(biāo)分割算法?；诳煽勘尘澳Ｐ偷倪\動目標(biāo)分割算法能夠達(dá)到了準(zhǔn)確分割前景目標(biāo)的要求，但在實際應(yīng)用中卻發(fā)現(xiàn)存在相機大幅度移動和高清視頻大數(shù)據(jù)實時處理問題?；贕PU的運動目標(biāo)分割算法，主要利用GPU并行處理技術(shù)來動態(tài)構(gòu)建背景模型和分割運動目標(biāo)。基于GPU的運動目標(biāo)分割算法技術(shù)很好地解決了攝像機移動和高清視頻