CN102790893A - 一种基于加权平均算子算法实现2d转3d的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于加权平均算子算法实现2D转3D的方法,其特点是,包括如下步骤:(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)计算出第一帧图像中单个像素的偏移位置;(5)根据加权平均算子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;(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。本发明方法在计算单个像素的灰度差分的同时,综合考虑周边像素点的特性,从而使产生出来的图像边缘轮廓更加平滑。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于加权平均算子算法实现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。本专利提出一种基于加权平均算子算法实现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
本发明的目的是提供一种基于加权平均算子算法实现2D转3D的方法,能够产生较好的3D效果。
一种基于加权平均算子算法实现2D转3D的方法,其特别之处在于,包括如下步骤:
(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)计算出第一帧图像中单个像素的偏移位置;
(5)根据加权平均算子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。
步骤(4)中偏移位置计算公式为:(y*w+x)*4,其中x,y为源图像中像素点的横纵坐标位置,而w为图像的宽。
步骤(5)中所述的加权平均算子算法的计算公式为:Sx={f(x+1,y-1)+2f(x+1,y)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x-1,y)+f(x-1,y+1)},Sy={f(x-1,y+1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x,y)+f(x+1,y-1)},其中Sx,Sy为像素点的灰度差分,而x、y分别是各个像素点的横纵坐标值。
步骤(5)中所述的根据加权平均算子算法计算每个像素领域灰度差分,要先对每个像素的R、G、B三种颜色的灰度值进行差分计算,再进行累加。
其中三种颜色灰度值的累加值如果大于等于255,则将累加值定为255,否则保持累加值不变。
本发明方法在计算单个像素的灰度差分的同时,综合考虑周边像素点的特性,从而使产生出来的图像边缘轮廓更加平滑。
附图说明
图1为本发明中加权平均算子算法的模板图;
图2为本发明方法的实现流程图。
具体实施方式
本发明的特点是:采用Sobel边缘算子算法可以简单快速将原始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。
实施例1:
如图2所示,为加权平均算子算法实现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横纵坐标,w表示图像的宽;
5)根据Sobel边缘算子算法计算像素领域灰度差分,将图像中的每个像素的上下左右四个领域的灰度值加权差,与之接近的领域的权最大,然后依据算子模板,与原始图像进行卷积,得出边缘图像,最后将已经检测到边缘的区域进行左右眼分离,如图1所示,参照的公式为:
Sx={f(x+1,y-1)+2f(x+1,y)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x-1,y)+f(x-1,y+1)},Sy={f(x-1,y+1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x,y)+f(x+1,y-1)},
其中Sx,Sy为像素点的灰度差分x、y分别是各个像素点的横纵坐标值,f代表的是函数,即f(x)中的f。在计算时,要分别求出像素点R、G、B三种颜色的灰度差分值,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。
Claims (5)
1.一种基于加权平均算子算法实现2D转3D的方法,其特征在于,包括如下步骤:
(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)计算出第一帧图像中单个像素的偏移位置;
(5)根据加权平均算子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.如权利要求1所述的一种基于加权平均算子算法实现2D转3D的方法,其特征在于:步骤(4)中偏移位置计算公式为:(y*w+x)*4,其中x,y为源图像中像素点的横纵坐标位置,而w为图像的宽。
3.如权利要求1所述的一种基于加权平均算子算法实现2D转3D的方法,其特征在于:步骤(5)中所述的加权平均算子算法的计算公式为:Sx={f(x+1,y-1)+2f(x+1,y)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x-1,y)+f(x-1,y+1)},Sy={f(x-1,y+1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x,y)+f(x+1,y-1)},其中Sx,Sy为像素点的灰度差分,而x、y分别是各个像素点的横纵坐标值。
4.如权利要求1所述的一种基于加权平均算子算法实现2D转3D的方法,其特征在于:步骤(5)中所述的根据加权平均算子算法计算每个像素领域灰度差分,要先对每个像素的R、G、B三种颜色的灰度值进行差分计算,再进行累加。
5.如权利要求4所述的一种基于加权平均算子算法实现2D转3D的方法,其特征在于:其中三种颜色灰度值的累加值如果大于等于255,则将累加值定为255,否则保持累加值不变。
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