刘 镇，孟腾腾，徐克辉

(1.江苏科技大学 计算机科学与工程学院, 镇江 212003) (2.中国船舶重工集团有限公司 第七二四研究所， 南京 211153)

随着虚拟现实技术的不断发展,人机交互方式的三维场景摆脱了传统文本图像的信息交流方式,虚拟购物、虚拟教学、远程可视化等虚拟现实技术不断得到普及[1]．与此同时,可编程图像处理器GPU编程技术的成熟,以及其强大的并行计算和浮点运算能力为图像处理的加速提供了编程基础．面对越来越大的处理规模,以及越来越高的用户体验,如何提高实时性成为计算机图像系统的研究热点.获取传统三维模型需要大量采集数据且借助于建模工具.近年来发展的结构光法和运动恢复结构法(structure from motion, SFM)均可进行三维模型重建．结构光法适合于室内高精度重建,目前商业产品比较多,相对复杂；SFM方法比结构光方便,但精度差些,其主要用于无人机对大型建筑建模．针对这一现状,文中提出了一种基于多目视频流的并行化三维重构方法,该方法中移动终端和服务端异步执行,终端对多目视频流并行解码,服务端对传回的关键帧进行特征提取、立体匹配,最后,将计算的视差结合投影矩阵恢复三维场景．

1 基于多目视频流的并行化重构方法

分布并行化重构方法整体流程如图1.

图1 分布并行化重构方法整体流程Fig.1 Overall workflow of distributed parallel reconstruction

1.1 终端节点执行码流解码

H.264视频编解码包括提取层(network abstraction layer, NAL)和解码层，其串行解码框架如图2.

图2 H.264串行解码框架Fig.2 Frame of H.264 serial decoding

文中以NVIDIA Jetson-TK1作……