0 引言

近年來隨著大屏幕顯示技術(shù)在各領(lǐng)域應(yīng)用的逐步深入，市場已經(jīng)不滿足單一的影片展示，更多的轉(zhuǎn)向了對互動性更強(qiáng)的計算機(jī)桌面環(huán)境的融合顯示上來。而目前市場上主流的桌面融合系統(tǒng)，多采用分屏器等硬件輔助設(shè)備，成本高，性能差。

統(tǒng)一計算架構(gòu)(Compute Unified Device Architect-ure,CUDA)是英偉達(dá)(NVIDIA)公司近年來推出的通用并行計算架構(gòu)，它以高性能顯卡GPU為硬件依托，采用CPU+GPU的混合計算極大的提高了大規(guī)模的圖形數(shù)據(jù)實時處理效率。本文設(shè)計的視頻顯示系統(tǒng)，采用CUDA開發(fā)方式實現(xiàn)了計算機(jī)桌面圖片的分割計算、貝塞爾曲線擬合、以及融合圖像計算等三方面處理。實時性高，畫面數(shù)據(jù)計算理論上精確值1 4 像素，精度好。

1 系統(tǒng)框架設(shè)計

圖像處理的本質(zhì)是大規(guī)模矩陣運算，特別適合并行處理。但CPU 通用計算很難利用該特性。與此相反，GPU 在并行數(shù)據(jù)運算上具有強(qiáng)大的計算能力，特別適合作運算符相同而運算數(shù)據(jù)不同的運算，當(dāng)執(zhí)行具有高運算密度的多數(shù)據(jù)元素時，內(nèi)存訪問的延遲可以被忽略。CUDA 編程模型將CPU 作為主機(jī)(Host )，GPU作為協(xié)處理器(Coprocessor)或設(shè)備(Device)，一個系統(tǒng)中可以存在多個設(shè)備。在這個模型中，CPU 與GPU共同工作，CPU 負(fù)責(zé)邏輯性強(qiáng)的事務(wù)處理和串行計算，GPU 則專注于執(zhí)行高度線程化的并行處理任務(wù)。

本系統(tǒng)以NVIDIA GeForce GTX470 搭建的計算平臺為運行環(huán)境，利用顯卡的多頭輸出特性，連接多臺投影儀組成拼接屏幕陣列，不需要額外增加其他硬件設(shè)備。由于桌面融合顯示系統(tǒng)要處理的圖像數(shù)據(jù)大、實時性高的特點，所以本系統(tǒng)的軟件設(shè)計上則廣泛使用了多CPU并行編程技術(shù)和CUDA并行計算技術(shù)，針對每一個投影設(shè)備的圖像處理和顯示，系統(tǒng)會分配一個專門的線程來處理。該線程會對應(yīng)固定的CPU和固定的GPU計算核心，保證多投影設(shè)備完全并行處理，從而避免了其他系統(tǒng)由于顯示設(shè)備增多，處理數(shù)據(jù)變大而造成的性能下降。CUDA架構(gòu)如圖1所示。

本系統(tǒng)在設(shè)計中，首先設(shè)置定時器。定期采集控制屏幕圖像信息保存到公共存儲空間，然后針對外設(shè)顯示設(shè)備個數(shù)動態(tài)的開啟數(shù)個線程完成圖像的數(shù)據(jù)分割、圖像的數(shù)據(jù)融合以及圖像的顯示等工作。其中在線程開啟初始就與固定的GPU 計算核心相關(guān)聯(lián)，并把數(shù)據(jù)圖形分割和融合部分采用CUDA技術(shù)進(jìn)行實現(xiàn)，最后同樣采用定時器技術(shù)同步各個線程中圖像數(shù)據(jù)顯示工作。

通常采用貝塞爾曲線擬合方法來完成圖像數(shù)據(jù)的融合。該方法的一般做法是先由控制點得出目標(biāo)圖像每行的貝塞爾曲線，組成二維貝塞爾曲面，再將目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)采用貼紋理的方法擬合到貝塞爾曲線上從而實現(xiàn)圖像變形。Bezier 曲線是法國雷諾汽車公司Bezier 提出的一種用控制多邊形定義曲線和曲面的方法。它的擬合插值公式為：

式中：Pi 為構(gòu)成該曲線的特征多邊形;Bi,n (t) 是Bezier基函數(shù)，是曲線上各點位置矢量的調(diào)和函數(shù)。Bezier曲線的始點、末點與其特征多邊形端點重合，且始點、末點的切線方向與特征多邊形的第一和最后一條邊一致。

該曲線具有凸包性、對稱性等特性。貝塞爾曲線的優(yōu)點是給定足夠的控制點后，它能夠擬合任意形狀的曲線。

Bezier曲線的擬合插值公式中，函數(shù)的次數(shù)是與特征多邊形的頂點數(shù)相應(yīng)的，當(dāng)特征多邊形頂點數(shù)為4時，就構(gòu)成三次Bezier 曲線。三次Bezier曲線的擬合插值公式為：

OPenGL技術(shù)提供了易于操作的貝塞爾曲線生成函數(shù)和貼圖函數(shù)，但卻無法控制硬件運算，效率不高。本系統(tǒng)出于對時效性的考慮在實現(xiàn)過程中并未采用該方法，而是采用CUDA技術(shù)并行矩陣運算的方式來進(jìn)行紋理貼圖。根據(jù)CUDA 程序的結(jié)構(gòu)特點，本系統(tǒng)處理時，首先根據(jù)人機(jī)交互部分得到的控制點信息采用通常方法生成目標(biāo)圖像每行的貝塞爾曲線。開辟顯存存入GPU,然后對應(yīng)CUDA 程序結(jié)構(gòu)，針對目標(biāo)圖像上的每一個像素點，為其分配一個GPU thread 來進(jìn)行處理。

觀察上面的計算公式發(fā)現(xiàn)，當(dāng)獲得了初始控制點坐標(biāo)后，在得出每一條貝賽爾曲線上的點的過程中，彼此并不影響，具有多線程的粗粒度的特性，所以CUDA 并行計算的時效性有很大的提高。

2 性能評估

在多媒體拼接系統(tǒng)中實時性是最基本、也是最重要的指標(biāo)。我們觀看到的大屏幕拼接動態(tài)效果是由一幀一幀圖片快速顯示而產(chǎn)生的。根據(jù)正常的人眼視覺殘留水平系統(tǒng)要達(dá)到顯示流暢的畫面，1 s 要處理至少25 張圖片，也就是說整個程序一次圖像處理流程不會超過40 ms.下面本文將分析一下該系統(tǒng)的時效性。

由于圖像采集部分和處理部分采用的是異步方式，時間復(fù)用，而顯然處理部分的耗時又遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過采集部分，所以只列出處理部分的時間消耗，又因為該部分效率主要受顯卡GPU 性能影響，所以之對比不同型號GPU 的時間消耗情況。具體如表1所示。

由此我們看出采用GeForce8800GT 顯卡可以基本上完成顯示功能，而采用GeForceGTX470則可以每秒鐘顯示35~40張圖片，是用戶完全感覺流暢的視頻體驗。

3 結(jié)語

今年來大屏幕對計算機(jī)操作演示的需求越來越多，而高性能顯卡的發(fā)展又促使GPU計算逐漸成為大規(guī)模并行計算重要的解決途徑。本系統(tǒng)采用了CUDA技術(shù)實現(xiàn)了視頻拼接系統(tǒng)，目前本系統(tǒng)采用兩個雙頭顯卡組成顯示功能模塊最多實現(xiàn)四屏拼接，如果需要更多屏幕拼接顯示時可以考慮使用網(wǎng)絡(luò)C-S 結(jié)構(gòu)進(jìn)行擴(kuò)展。由于耗時的圖像處理部分完全有GPU 進(jìn)行計算，屏幕越多需要計算的內(nèi)容也隨之增多，而同時系統(tǒng)顯卡數(shù)量也會增多，所以該系統(tǒng)不會隨著拼接屏幕增多而性能下降。由于系統(tǒng)總體采用并行技術(shù)，所以將來可以方便地為系統(tǒng)加入時下流行的人機(jī)互動模塊、真實感渲染模塊等部分，使之真正成為一款高性能多媒體展示系統(tǒng)，給用戶一個全方位真實的體驗。