專利名稱：一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2d轉(zhuǎn)3d的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于消費電子領(lǐng)域，涉及一種3D顯示裝置，尤其是一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法。
背景技術(shù)：
現(xiàn)階段，3D技術(shù)正在以極快的速度進行發(fā)展。隨著人們對3D技術(shù)的關(guān)注，越來越多的廠家推出支持3D顯示的新型產(chǎn)品。3D電視，3D投影機，3D手機，3D隨身視頻播放器等正逐步走入尋常人的家庭。但是由于3D片源的數(shù)量問題，大多數(shù)支持3D顯示的設(shè)備往往不能充分發(fā)揮它的作用。正是因為如此，通過傳統(tǒng)2D視頻轉(zhuǎn)換成3D視頻的技術(shù)，受到了各個廠家的關(guān)注。對于原始的2D圖像或視頻，若想轉(zhuǎn)換為適合3D顯示的圖像，需要在原有圖像中分離出左眼和右眼的畫面，并將左眼和右眼的圖像按照不同的方法進行處理，并借助眼鏡來產(chǎn)生3D效果。而這之中最難的是分離左眼和右眼的圖像。本專利提出一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法，通過檢測出來的圖像邊緣，將屬于同一輪廓的圖像進行左右眼分離，再借助不同的3D眼鏡，產(chǎn)生3D效果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法。該方法是在梯度邊緣檢測算法的基礎(chǔ)上，按照水平和垂直兩個方向?qū)︻I(lǐng)域內(nèi)像素進行差分運算，并生成邊緣掃描結(jié)果，最后將已經(jīng)檢測到邊緣的區(qū)域進行左右眼分離。一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法，按照如下步驟(1)接收原始2D圖像并將第一幀數(shù)據(jù)緩存；(2)緩存下一幀數(shù)據(jù)；(3)將第一幀數(shù)據(jù)提取出；(4)計算出單個像素的偏移位置；(5)根據(jù)梯度算法計算單個像素領(lǐng)域灰度差分；(6)生成單個像素邊緣掃描結(jié)果，并判斷是否完成所有像素處理，滿足則執(zhí)行下一步，否則返回步驟(4)執(zhí)行；(7)將左眼與右眼所顯示的圖像按照邊緣掃描灰度圖進行分割；(8)將分割后的兩幅圖像按照分時顯示的順序進行緩存；(9)下一幀數(shù)據(jù)到來時輸出第一幀顯示并返回步驟( 執(zhí)行。所述步驟(4)中偏移位置計算公式為(y*w+x)*4 ；x、y為源圖像中像素點的位置， w為圖像的寬。所述梯度算法計算公式為G= scale*(|A0-Al| + |A0-A2|) ；G為像素點的灰度差分；所述A0、A1和A2分別成 2*2模式結(jié)構(gòu)的三個像素點，AO為左上角點，Al為AO右側(cè)點，A2為AO下方的點。
3
所述偏移位置計算公式中scale值取1。所述根據(jù)梯度算法計算每個像素領(lǐng)域灰度差分要先對每個像素的RGB三種顏色的灰度值進行差分計算，再進行累加。所述梯度算法公式中對三種顏色灰度值的累加值需要做取舍，如果值大于等于 255，則將累加值定為255，否則將保持累加值不變。本發(fā)明特征在于梯度邊緣檢測算法可以快速將原始2D圖像的邊緣輪廓檢測定位，并完成對左眼和右眼圖像的分離，從而在輪廓凸顯地方產(chǎn)生3D效果。


圖1為本發(fā)明的梯度算法求差分方向圖；圖2為本發(fā)明實現(xiàn)流程圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步詳細描述參見圖1和圖2，其中圖2為梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法的流程圖，包括以下實現(xiàn)過程1)從視頻源接收原始2D圖像，并將第一幀數(shù)據(jù)緩存，考慮到圖像的大小，以 1920*1080*32bit數(shù)據(jù)量計算，需要保證緩存空間至少要有70Mbits的空間；2)繼續(xù)接收下一幀數(shù)據(jù)，并緩存下一幀數(shù)據(jù)，同樣也要保證緩存空間至少要有 70Mbits ；3)從緩存中將第一幀數(shù)據(jù)提取出；4)參照公式(y*w+x)*4計算出像素的偏移位置，其中(x，y)表示圖像中像素點的位置，w表示圖像的寬；5)根據(jù)梯度算法計算像素領(lǐng)域灰度差分，梯度算法求差分的方向為垂直和水平求差分，如圖1所示，參照的公式為=G = scale* (| AO-Al | +1A0-A2 )，其中G為像素點的灰度差分，AO, Al，A2分別為成2 模式結(jié)構(gòu)的三個像素點，AO為左上角點，Al為AO右側(cè)點，A2 為AO下方的點，scale值取1，則在計算時，要分別求出像素點RGB的灰度差分值，并將這三個值累加，然后判斷這個累加值是否大于255，大于等于則取255，小于則保證原累加值不變；6)生成單個邊緣掃描結(jié)果，并根據(jù)圖像的大小(w，h)判斷是否完成所有像素處理，其中w表示圖像的寬，h表示圖像的高，滿足則執(zhí)行下一步，否則返回第四步執(zhí)行；7)將原始圖像與掃描結(jié)果圖像進行比較，將輪廓部分進行處理，錯位分割為左眼圖像和右眼圖像兩部分；8)將分割后的兩幅圖像按照分時顯示的順序進行緩存；9)下一幀數(shù)據(jù)到來時輸出第一幀顯示并返回第二步執(zhí)行。以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進一步詳細說明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實施方式
僅限于此，對于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡單的推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明由所提交的權(quán)利要求書確定專利保護范圍。
權(quán)利要求
1.一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法，其特征在于，按照如下步驟(1)接收原始2D圖像并將第一幀數(shù)據(jù)緩存；(2)緩存下一幀數(shù)據(jù)；(3)將第一幀數(shù)據(jù)提取出；(4)計算出單個像素的偏移位置；(5)根據(jù)梯度算法計算單個像素領(lǐng)域灰度差分；(6)生成單個像素邊緣掃描結(jié)果，并判斷是否完成所有像素處理，滿足則執(zhí)行下一步， 否則返回步驟(4)執(zhí)行；(7)將左眼與右眼所顯示的圖像按照邊緣掃描灰度圖進行分割；(8)將分割后的兩幅圖像按照分時顯示的順序進行緩存；(9)下一幀數(shù)據(jù)到來時輸出第一幀顯示并返回步驟( 執(zhí)行。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法，其特征在于所述步驟⑷中偏移位置計算公式為(y*w+x)*4 ；x、y為源圖像中像素點的位置，w為圖像的覓ο
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法，其特征在于所述梯度算法計算公式為G = scale*(|A0-Al| + |A0-A2|) ；G為像素點的灰度差分；所述A0、A1和A2分別成2*2 模式結(jié)構(gòu)的三個像素點，AO為左上角點，Al為AO右側(cè)點，A2為AO下方的點。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法，其特征在于所述偏移位置計算公式中scale值取1。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法，其特征在于所述根據(jù)梯度算法計算每個像素領(lǐng)域灰度差分要先對每個像素的RGB三種顏色的灰度值進行差分計算，再進行累加。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法，其特征在于所述梯度算法公式中對三種顏色灰度值的累加值需要做取舍，如果值大于等于255，則將累加值定為255，否則將保持累加值不變。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種梯度邊緣檢測算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法，按照如下步驟(1)接收原始2D圖像并將第一幀數(shù)據(jù)緩存；(2)緩存下一幀數(shù)據(jù)；(3)將第一幀數(shù)據(jù)提取出；(4)計算出單個像素的偏移位置；(5)根據(jù)梯度算法計算單個像素領(lǐng)域灰度差分；(6)生成單個像素邊緣掃描結(jié)果，并判斷是否完成所有像素處理，滿足則執(zhí)行下一步，否則返回步驟(4)執(zhí)行；(7)將左眼與右眼所顯示的圖像按照邊緣掃描灰度圖進行分割；(8)將分割后的兩幅圖像按照分時顯示的順序進行緩存；(9)下一幀數(shù)據(jù)到來時輸出第一幀顯示并返回步驟(2)執(zhí)行。本發(fā)明的梯度邊緣檢測算法可以快速將原始2D圖像的邊緣輪廓檢測定位，并完成對左眼和右眼圖像的分離，從而在輪廓凸顯地方產(chǎn)生3D效果。
文檔編號G06T3/00GK102426693SQ20111033542
公開日2012年4月25日 申請日期2011年10月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月28日
發(fā)明者唐益紹 申請人:彩虹集團公司