[发明专利]一种基于CPU和GPU异构并行架构的点云数据赋色方法和系统

权利要求书

1.一种基于CPU和GPU异构并行架构的点云数据赋色方法，其特征在于，包括：

CPU对源点云文件中的源点云数据进行分块，读取待赋色点云块并发送至GPU；

所述GPU并行对所述待赋色点云块中各点与序列影像数据进行匹配，得到待赋色点云块的匹配信息，所述匹配信息包括所述待赋色点云块中各点相匹配的影像像素；

所述GPU将所述待赋色点云块的匹配信息发送至所述CPU；

所述CPU读取与所述待赋色点云块的匹配信息对应的序列影像数据，将所述序列影像数据发送至所述GPU；

所述GPU使用所述序列影像数据，并行计算所述待赋色点云块中各点的颜色属性值，得到完成赋色点云块；

所述GPU将所述完成赋色点云块发送回所述CPU，所述CPU将所述完成赋色点云块的颜色属性回写至所述源点云文件。

2.根据权利要求1所述的点云数据赋色方法，其特征在于，所述CPU对源点云文件中的源点云数据进行分块，读取待赋色点云块并发送至GPU的步骤，包括：

所述CPU从源点云文件中读取多个待赋色点云块至CPU端的待赋色点云块队列；

所述CPU从所述待赋色点云块队列中依次读取所述待赋色点云块，发送至所述GPU。

3.根据权利要求1所述的点云数据赋色方法，其特征在于，所述GPU并行对所述待赋色点云块中各点与序列影像数据进行匹配的步骤之前，所述方法还包括：

所述CPU使用所述序列影像数据中各影像相机的相机位置信息，建立CPU端相机位置KD树；

所述CPU将所述CPU端相机位置KD树复制至所述GPU，得到GPU端相机位置KD树。

4.根据权利要求3所述的点云数据赋色方法，其特征在于，所述GPU并行对所述待赋色点云块中各点与序列影像数据进行匹配的步骤，包括：

设置GPU线程块大小；

根据所述GPU线程块大小和待赋色点云块的点数，计算所述待赋色点云块所需的GPU线程网格；

将所述待赋色点云块中各点的计算任务分配至所述GPU线程网格中各GPU线程，其中，每个GPU线程对对应的点与序列影像数据进行匹配计算，得到所述点相匹配的影像像素；

组合所述待赋色点云块中各点相匹配的影像像素，得到所述待赋色点云块的匹配信息；

将所述待赋色点云块的匹配信息复制至所述CPU。

5.根据权利要求4所述的点云数据赋色方法，其特征在于，所述每个GPU线程对对应的点与序列影像数据进行匹配计算，得到所述点相匹配的影像像素的步骤，包括：

所述GPU线程根据对应点的平面坐标，在所述GPU端相机位置KD树上搜索邻近K_gpu个相机位置信息，得到点相匹配的候选影像集，所述候选影像集包含K_gpu个相机位置所摄影像；

所述GPU线程根据对应点的三维坐标，计算点到所述K_gpu个相机位置所摄影像的影像像素，得到点对应的影像像素集合。

6.根据权利要求5所述的点云数据赋色方法，其特征在于，所述将所述待赋色点云块的匹配信息复制至所述CPU的步骤之后，还包括：

所述CPU遍历所述待赋色点云块的匹配信息，筛选所有影像像素为空的点，得到GPU端匹配失败点集合；

所述CPU遍历所述GPU端匹配失败点集合中各点，根据每个点的平面坐标，在所述CPU端相机位置KD树上搜索邻近K_cpu个相机位置信息，得到点相匹配的候选影像集，其中，所述候选影像集包括K_cpu个相机位置所摄影像，K_cpu大于K_gpu；

所述CPU根据所述点的三维坐标，计算点到所述K_cpu个相机位置所摄影像的影像像素；

所述CPU使用所述点到K_cpu个相机位置所摄影像的影像像素更新所述待赋色点云块的匹配信息。