專利名稱:一種基于加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2d轉(zhuǎn)3d的方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及一種基于加權(quán)平均算子算法實現(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。本專利提出一種基于加權(quán)平均算子算法實現(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)明的目的是提供一種基于加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法,能夠產(chǎn)生較好的3D效果。一種基于加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法,其特別之處在于,包括如下步驟(I)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)計算出第一幀圖像中單個像素的偏移位置;(5)根據(jù)加權(quán)平均算子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。步驟⑷中偏移位置計算公式為(y*w+x)*4,其中x,y為源圖像中像素點的橫縱坐標(biāo)位置,而w為圖像的寬。步驟(5)中所述的加權(quán)平均算子算法的計算公式為Sx={f (x+1, y_l)+2f (x+1,y) +f (x+1, y+1) }-{f (x-1, y-l)+2f (x~l, y) +f (x~l, y+1)} , Sy= {f (x~l, y+1) +2f (x,y+l)+f (x+1, y+1)} -{f (x-1, y-1) +2f (x, y)+f(x+l, y_l)},其中 Sx, Sy 為像素點的灰度差分,而x、y分別是各個像素點的橫縱坐標(biāo)值。
步驟(5)中所述的根據(jù)加權(quán)平均算子算法計算每個像素領(lǐng)域灰度差分,要先對每個像素的R、G、B三種顏色的灰度值進行差分計算,再進行累加。其中三種顏色灰度值的累加值如果大于等于255,則將累加值定為255,否則保持累加值不變。本發(fā)明方法在計算單個像素的灰度差分的同時,綜合考慮周邊像素點的特性,從而使產(chǎn)生出來的圖像邊緣輪廓更加平滑。
圖I為本發(fā)明中加權(quán)平均算子算法的模板圖;圖2為本發(fā)明方法的實現(xiàn)流程圖。
具體實施方式
本發(fā)明的特點是采用Sobel邊緣算子算法可以簡單快速將原始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。實施例I :如圖2所示,為加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法的流程圖,包括以下實現(xiàn)過程I)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橫縱坐標(biāo),w表示圖像的寬;5)根據(jù)Sobel邊緣算子算法計算像素領(lǐng)域灰度差分,將圖像中的每個像素的上下左右四個領(lǐng)域的灰度值加權(quán)差,與之接近的領(lǐng)域的權(quán)最大,然后依據(jù)算子模板,與原始圖像進行卷積,得出邊緣圖像,最后將已經(jīng)檢測到邊緣的區(qū)域進行左右眼分離,如圖I所示,參照的公式為Sx= {f (x+1, y-1) +2f (x+1, y) +f (x+1, y+1)} - {f (x~l, y-1) +2f (x~l, y) +f (x~l,y+1)},Sy= {f (x-1, y+l)+2f (x, y+l)+f (x+1, y+1)} - {f (x~l, y-l)+2f (x, y) +f (x+1, y-1)},其中Sx,Sy為像素點的灰度差分x、y分別是各個像素點的橫縱坐標(biāo)值,f代表的是函數(shù),即f(x)中的f。在計算時,要分別求出像素點R、G、B三種顏色的灰度差分值,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。 ·
權(quán)利要求
1.一種基于加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法,其特征在于,包括如下步驟 (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)計算出第一幀圖像中單個像素的偏移位置; (5)根據(jù)加權(quán)平均算子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。
2.如權(quán)利要求I所述的一種基于加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法,其特征在于步驟(4)中偏移位置計算公式為(y*w+x)*4,其中x,y為源圖像中像素點的橫縱坐標(biāo)位置,而w為圖像的寬。
3.如權(quán)利要求I所述的一種基于加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法,其特征在于步驟(5)中所述的加權(quán)平均算子算法的計算公式為Sx={f (x+1, y_l)+2f (x+1, y) +f (x+1,y+1) }-{f (x-1, y-l)+2f (x-1, y)+f(x_l, y+1)} , Sy={f (x~l, y+l)+2f (x, y+1) +f (x+1,y+l)}-{f (x-1, y_l)+2f (x, y)+f (x+1, y_l)},其中 Sx, Sy 為像素點的灰度差分,而 x、y 分別是各個像素點的橫縱坐標(biāo)值。
4.如權(quán)利要求I所述的一種基于加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法,其特征在于步驟(5)中所述的根據(jù)加權(quán)平均算子算法計算每個像素領(lǐng)域灰度差分,要先對每個像素的R、G、B三種顏色的灰度值進行差分計算,再進行累加。
5.如權(quán)利要求4所述的一種基于加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法,其特征在于其中三種顏色灰度值的累加值如果大于等于255,則將累加值定為255,否則保持累加值不變。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于加權(quán)平均算子算法實現(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D的方法,其特點是,包括如下步驟(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)計算出第一幀圖像中單個像素的偏移位置;(5)根據(jù)加權(quán)平均算子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;(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。本發(fā)明方法在計算單個像素的灰度差分的同時,綜合考慮周邊像素點的特性,從而使產(chǎn)生出來的圖像邊緣輪廓更加平滑。
文檔編號H04N13/00GK102790893SQ20121025102
公開日2012年11月21日 申請日期2012年7月19日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月19日
發(fā)明者唐益紹, 姜鳳山 申請人:彩虹集團公司