視頻圖像2D轉(zhuǎn)3D算法研究及硬件實現(xiàn).pdf

1、隨著科技的進步3D顯示技術(shù)已漸漸引起人們的關(guān)注,本文從介紹2D轉(zhuǎn)3D的技術(shù)背景開始,依次介紹了3D畫面的人眼成像原理,二維視頻序列提取深度圖的改進算法及3D視差圖像渲染,2D轉(zhuǎn)3D的硬件架構(gòu)及實現(xiàn)等。
　　本文的重點和難點是二維視頻序列深度圖的生成算法和基于有限邏輯資源的硬件架構(gòu)設(shè)計及實現(xiàn)。主要創(chuàng)新性和特點包括:
　　二維視頻序列的深度圖生成:對源圖像進行恰當(dāng)?shù)南虏蓸涌s放處理,有效降低了深度圖生成過程中的計算量,提高了算法模

2、型的工作效率;對源圖像進行了場景相關(guān)度檢測、場景豐富度檢測以及場景連貫度檢測等,為深度圖的優(yōu)化處理提供可靠依據(jù);用運動矢量的累加值提供最原始的深度信息,得到深度圖像的雛形;基于場景相關(guān)度對深度圖進行平滑濾波處理,在處理的過程中我們用到了迭代操作,為避免迭代操作帶來硬件上大量的時間和邏輯資源開支,我們采用分階段迭代處理,在高分辨率的深度圖處理階段迭代次數(shù)少,在低分辨率的深度圖處理階段迭代次數(shù)多,不同的處理階段,量化不同的迭代次數(shù);對深度圖

3、的邊緣輪廓處進行邊緣銳化處理,有效避免在深度圖中運動物體與背景之間的邊緣交界處,由于像素點灰度值變化緩慢而造成的運動物體輪廓模糊的缺點;基于場景連貫度和場景豐富度的深度圖對比度提升優(yōu)化處理,利用場景連貫度和場景豐富度檢測的不同結(jié)果,對當(dāng)前的深度圖圖像做相應(yīng)的運算處理,讓深度圖中的運動物體更加清晰明顯,整幅圖像的層次感更強;本文深度圖的計算過程是全自動實時處理的,不需要人工干預(yù),不需要提供關(guān)鍵幀的深度信息,這種算法極具靈活性并且大大提高了

4、硬件實現(xiàn)的可行性。
　　基于有限邏輯資源的硬件架構(gòu)設(shè)計:硬件架構(gòu)是算法與芯片或FPGA之間過渡實現(xiàn)的橋梁,硬件架構(gòu)的難點之處在于如何把軟件算法的框架體系不失真的轉(zhuǎn)化為硬件實現(xiàn)的框架體系,該過程要考慮硬件邏輯資源的限制、系統(tǒng)時鐘約束等等。鑒于此,本文在實現(xiàn)硬件架構(gòu)的過程中局部細(xì)節(jié)地方作了相應(yīng)的優(yōu)化處理,主要包括:下采樣過程復(fù)用ram存儲器空間,有效降低了硬件邏輯資源;不同分辨率階段對深度圖進行相應(yīng)的硬平滑濾波處理,既最大限度的繼承了