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      2D轉(zhuǎn)3D處理中深度圖超平滑處理算法的研究與硬件設(shè)計(jì)

      2013-04-29 14:29:59滕立偉劉衛(wèi)東
      電腦知識(shí)與技術(shù) 2013年8期
      關(guān)鍵詞:深度圖寄存器像素點(diǎn)

      滕立偉 劉衛(wèi)東

      摘要:該文研究了一種2D轉(zhuǎn)3D處理中深度圖超平滑處理算法,本算法在加權(quán)平均濾波器的基礎(chǔ)上引入像素相關(guān)度,對(duì)平滑窗內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行選擇,減少了區(qū)域外的點(diǎn)對(duì)中心像素的影響,有效解決了均值濾波器能引起區(qū)域邊緣模糊的問(wèn)題。同時(shí),使用verilog語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了此算法,并且通過(guò)modelsim仿真軟件進(jìn)行了仿真。

      關(guān)鍵詞:3D視頻處理;平滑濾波;深度圖;相關(guān)度;邊緣檢測(cè)

      中圖分類(lèi)號(hào):TN492 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2013)08-1933-05

      3D視頻技術(shù)已經(jīng)成為電視發(fā)展的主流方向。針對(duì)目前3D視頻片源稀少的狀況,將現(xiàn)有豐富的2D片源轉(zhuǎn)換成3D片源成為主流的解決方案。其中基于深度圖像的繪制(DIBR)技術(shù)[1]是主流的2D視頻轉(zhuǎn)3D視頻的方法,該方法利用參考圖像及其對(duì)應(yīng)的深度圖合成3D圖像,重現(xiàn)原始的3D場(chǎng)景。為了改善圖像的質(zhì)量,更好地滿足人眼的視覺(jué),需要對(duì)生成的深度圖進(jìn)行超平滑處理。常用的中值濾波法或加權(quán)平均濾波法在抑制噪聲的同時(shí)會(huì)使得圖像的邊緣細(xì)節(jié)被抑制[2]。為了能更多的保留圖像的邊緣細(xì)節(jié),該文采用對(duì)深度圖平滑處理的方法,引入像素間的相關(guān)度,有選擇的對(duì)深度圖的像素進(jìn)行加權(quán)平均,并用硬件實(shí)現(xiàn)。

      1 深度圖超平滑算法

      1.1像素相關(guān)度

      1.2平滑濾波器

      2 深度圖超平滑模塊的硬件設(shè)計(jì)

      原圖像為RGB圖像,需要對(duì)R、G、B信號(hào)分別處理。第一、二行寄存器處理R分量,第三、四行寄存器處理G分量,第五、六行寄存器處理B分量。計(jì)算相關(guān)度時(shí)需要對(duì)中心像素點(diǎn)上下左右四個(gè)方向進(jìn)行計(jì)算,考慮到中心像素與其下面和右面的像素點(diǎn)的相關(guān)度是一致的,平滑濾波時(shí)可直接使用其下面和右面像素點(diǎn)的相關(guān)度值。因此,只需要輸入中心像素行和其上面一行數(shù)據(jù),計(jì)算中心像素點(diǎn)與上面和左面兩個(gè)像素點(diǎn)的相關(guān)度即可。這樣有利于簡(jiǎn)化硬件設(shè)計(jì),避免重復(fù)計(jì)算。為了能同時(shí)計(jì)算出當(dāng)前中心像素與其左面像素點(diǎn)和上面像素點(diǎn)的相關(guān)度,采用兩級(jí)寄存器,分別對(duì)D4、D8、D12三個(gè)位置求相關(guān)度。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)減法器求差分值,進(jìn)入abs求絕對(duì)值,然后將RGB三個(gè)分量的相應(yīng)方向上差分絕對(duì)值相加與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較。如果為上下邊界比較器1的輸出為1,否則輸出0;如果為左右邊界比較器2輸出為1,否則輸出0。比較器的輸出作為多路選擇器的選通信號(hào),兩個(gè)多路選通器輸出分別為a、b。a和b進(jìn)行按位或運(yùn)算得到像素相關(guān)度值。

      2.2控制模塊的設(shè)計(jì)

      3 仿真結(jié)果

      經(jīng)過(guò)仿真,驗(yàn)證結(jié)果與設(shè)計(jì)一致,本設(shè)計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)深度圖的超平滑濾波處理。

      4 結(jié)論

      2D轉(zhuǎn)3D視頻處理中對(duì)深度圖像進(jìn)行平滑處理是目前比較常用的抑制噪聲的方法。該文研究了一種基于像素相關(guān)度的加權(quán)平均濾波的深度圖超平滑算法。通過(guò)對(duì)深度圖進(jìn)行邊緣檢測(cè),得到像素間的相關(guān)度,由像素相關(guān)度對(duì)參與加權(quán)平均濾波計(jì)算的像素點(diǎn)進(jìn)行選擇,減少了區(qū)域外像素點(diǎn)對(duì)中心像素點(diǎn)的影響。像素相關(guān)度的引入解決了均值濾波引起區(qū)域圖像邊緣模糊的問(wèn)題,平滑效果顯著。本算法用Verilog硬件編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),并通過(guò)仿真對(duì)硬件設(shè)計(jì)進(jìn)行了驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果表明硬件設(shè)計(jì)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的超平滑處理。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 徐萍.基于深度圖像繪制的二維轉(zhuǎn)三維視頻關(guān)鍵技術(shù)研究[D].南京:南京郵電大學(xué),2011.

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      [3] 馮象初.圖像去噪的改進(jìn)迭代非局部平均濾波方法[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2010,37(4):722-725.

      [4] 張宇.自適應(yīng)中心加權(quán)的改進(jìn)均值濾波算法[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào),1999,39(9):76-78.

      [5] 周穎.深度圖像的獲取及其處理[D].西安:西安電子科技大學(xué),2008.

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      [10] JUNK.2D/3D mixed service in T-DMB system using depth image based rendering[C].Proc of ICACT08 Phoenix Park. 2008.

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