CN102426693A - 一种梯度边缘检测算法实现2d转3d的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法，按照如下步骤：(1)接收原始2D图像并将第一帧数据缓存；(2)缓存下一帧数据；(3)将第一帧数据提取出；(4)计算出单个像素的偏移位置；(5)根据梯度算法计算单个像素领域灰度差分；(6)生成单个像素边缘扫描结果，并判断是否完成所有像素处理，满足则执行下一步，否则返回步骤(4)执行；(7)将左眼与右眼所显示的图像按照边缘扫描灰度图进行分割；(8)将分割后的两幅图像按照分时显示的顺序进行缓存；(9)下一帧数据到来时输出第一帧显示并返回步骤(2)执行。本发明的梯度边缘检测算法可以快速将原始2D图像的边缘轮廓检测定位，并完成对左眼和右眼图像的分离，从而在轮廓凸显地方产生3D效果。

Description

一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法
技术领域：
本发明属于消费电子领域，涉及一种3D显示装置，尤其是一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法。
背景技术：
现阶段，3D技术正在以极快的速度进行发展。随着人们对3D技术的关注，越来越多的厂家推出支持3D显示的新型产品。3D电视，3D投影机，3D手机，3D随身视频播放器等正逐步走入寻常人的家庭。但是由于3D片源的数量问题，大多数支持3D显示的设备往往不能充分发挥它的作用。正是因为如此，通过传统2D视频转换成3D视频的技术，受到了各个厂家的关注。
对于原始的2D图像或视频，若想转换为适合3D显示的图像，需要在原有图像中分离出左眼和右眼的画面，并将左眼和右眼的图像按照不同的方法进行处理，并借助眼镜来产生3D效果。而这之中最难的是分离左眼和右眼的图像。本专利提出一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法，通过检测出来的图像边缘，将属于同一轮廓的图像进行左右眼分离，再借助不同的3D眼镜，产生3D效果。
发明内容：
本发明的目的在于提供一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法。该方法是在梯度边缘检测算法的基础上，按照水平和垂直两个方向对领域内像素进行差分运算，并生成边缘扫描结果，最后将已经检测到边缘的区域进行左右眼分离。
一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法，按照如下步骤：
(1)接收原始2D图像并将第一帧数据缓存；
(2)缓存下一帧数据；
(3)将第一帧数据提取出；
(4)计算出单个像素的偏移位置；
(5)根据梯度算法计算单个像素领域灰度差分；
(6)生成单个像素边缘扫描结果，并判断是否完成所有像素处理，满足则执行下一步，否则返回步骤(4)执行；
(7)将左眼与右眼所显示的图像按照边缘扫描灰度图进行分割；
(8)将分割后的两幅图像按照分时显示的顺序进行缓存；
(9)下一帧数据到来时输出第一帧显示并返回步骤(2)执行。
所述步骤(4)中偏移位置计算公式为：(y*w+x)*4；x、y为源图像中像素点的位置，w为图像的宽。
所述梯度算法计算公式为：
G＝scale*(|A0-A1|+|A0-A2|)；G为像素点的灰度差分；所述A0、A1和A2分别成2*2模式结构的三个像素点，A0为左上角点，A1为A0右侧点，A2为A0下方的点。
所述偏移位置计算公式中scale值取1。
所述根据梯度算法计算每个像素领域灰度差分要先对每个像素的RGB三种颜色的灰度值进行差分计算，再进行累加。
所述梯度算法公式中对三种颜色灰度值的累加值需要做取舍，如果值大于等于255，则将累加值定为255，否则将保持累加值不变。
本发明特征在于：梯度边缘检测算法可以快速将原始2D图像的边缘轮廓检测定位，并完成对左眼和右眼图像的分离，从而在轮廓凸显地方产生3D效果。
附图说明：
图1为本发明的梯度算法求差分方向图；
图2为本发明实现流程图。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
参见图1和图2，其中图2为梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法的流程图，包括以下实现过程：
1)从视频源接收原始2D图像，并将第一帧数据缓存，考虑到图像的大小，以1920*1080*32bit数据量计算，需要保证缓存空间至少要有70Mbits的空间；
2)继续接收下一帧数据，并缓存下一帧数据，同样也要保证缓存空间至少要有70Mbits；
3)从缓存中将第一帧数据提取出；
4)参照公式(y*w+x)*4计算出像素的偏移位置，其中(x，y)表示图像中像素点的位置，w表示图像的宽；
5)根据梯度算法计算像素领域灰度差分，梯度算法求差分的方向为垂直和水平求差分，如图1所示，参照的公式为：G＝scale*(|A0-A1|+|A0-A2|)，其中G为像素点的灰度差分，A0，A1，A2分别为成2*2模式结构的三个像素点，A0为左上角点，A1为A0右侧点，A2为A0下方的点，scale值取1，则在计算时，要分别求出像素点RGB的灰度差分值，并将这三个值累加，然后判断这个累加值是否大于255，大于等于则取255，小于则保证原累加值不变；
6)生成单个边缘扫描结果，并根据图像的大小(w，h)判断是否完成所有像素处理，其中w表示图像的宽，h表示图像的高，满足则执行下一步，否则返回第四步执行；
7)将原始图像与扫描结果图像进行比较，将轮廓部分进行处理，错位分割为左眼图像和右眼图像两部分；
8)将分割后的两幅图像按照分时显示的顺序进行缓存；
9)下一帧数据到来时输出第一帧显示并返回第二步执行。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施方式仅限于此，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单的推演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定专利保护范围。

Claims (6)

1.一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法，其特征在于，按照如下步骤：
(1)接收原始2D图像并将第一帧数据缓存；
(2)缓存下一帧数据；
(3)将第一帧数据提取出；
(4)计算出单个像素的偏移位置；
(5)根据梯度算法计算单个像素领域灰度差分；
(6)生成单个像素边缘扫描结果，并判断是否完成所有像素处理，满足则执行下一步，否则返回步骤(4)执行；
(7)将左眼与右眼所显示的图像按照边缘扫描灰度图进行分割；
(8)将分割后的两幅图像按照分时显示的顺序进行缓存；
(9)下一帧数据到来时输出第一帧显示并返回步骤(2)执行。
2.根据权利要求1所述一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法，其特征在于：所述步骤(4)中偏移位置计算公式为：(y*w+x)*4；x、y为源图像中像素点的位置，w为图像的宽。
3.根据权利要求1所述一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法，其特征在于：所述梯度算法计算公式为：
G＝scale*(|A0-A1|+|A0-A2|)；G为像素点的灰度差分；所述A0、A1和A2分别成2*2模式结构的三个像素点，A0为左上角点，A1为A0右侧点，A2为A0下方的点。
4.根据权利要求3所述一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法，其特征在于：所述偏移位置计算公式中scale值取1。
5.根据权利要求1所述一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法，其特征在于：所述根据梯度算法计算每个像素领域灰度差分要先对每个像素的RGB三种颜色的灰度值进行差分计算，再进行累加。
6.根据权利要求5所述一种梯度边缘检测算法实现2D转3D的方法，其特征在于：所述梯度算法公式中对三种颜色灰度值的累加值需要做取舍，如果值大于等于255，则将累加值定为255，否则将保持累加值不变。
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