[发明专利]一种深度图生成装置有效
申请号: | 201210157701.7 | 申请日: | 2012-05-18 |
公开(公告)号: | CN102724528A | 公开(公告)日: | 2012-10-10 |
发明(设计)人: | 戴琼海;张晶;季向阳;曹汛 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | H04N13/02 | 分类号: | H04N13/02 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 张大威 |
地址: | 100084 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 深度 生成 装置 | ||
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域,特别涉及一种深度图生成装置。
背景技术
立体视频具有逼真的、身临其境的视觉效果,在广告、影视、游戏、体育展示等多个领域均有应用,特别是在立体电视领域具有广阔的应用前景。在立体视频内容制作过程中,通常需要将平面视频转换为立体视频。
通常,首先要生成深度图,由深度图可以生成所需视角的立体视频图像。现有技术生成深度图主要有三种途径,分别是人工绘制、半自动深度图生成以及全自动深度图生成。其中,人工绘制主要通过人工参与对图像进行区域分割再对不同区域进行深度赋值,这种方法对人工参与依赖性强,人力成本高,耗时巨大。半自动深度图生成是利用人工参与以及计算机辅助共同完成深度图绘制,目前主要有基于机器、基于图像分割等算法,这些方法计算复杂度高,实时性差,人工辅助成本以及较高。全自动深度图生成主要通过电脑进行计算,通过对图像理解进行深度图生成,如果要实现实时计算对硬件配置要求较高,设备便携性差,与电视或机顶盒等家用设备接口复杂。
发明内容
本发明旨在至少解决上述技术问题之一。为此,本发明的目的在于提出一种计算速度快,可直接实时转换的深度图生成装置。
为了实现上述目的,根据本发明的深度图生成装置包括:输入模块,用于设置输入参数,其中,所述输入参数包括视频同步信号、用户变量输入参数、以及多通道图像数据;灰度转换模块,用于根据所述多通道图像数据计算各个像素的灰度数据;深度最小路径求取模块,用于根据所述各个像素的所述灰度数据生成所述各个像素的最小深度路径;深度精化模块,用于根据所述各个像素的所述最小深度路径进行精化取值,得到所述各个像素的精化深度数据,并生成所述各个像素的平滑深度数据;用户变量设置模块,用于根据所述用户变量输入参数,对所述各个像素的所述平滑深度数据进行更新计算,以生成所述各个像素的最终深度数据;同步信号处理模块,用于对各种分辨率下所述视频同步信号进行输出同步处理,得到更新后的视频同步信号;以及输出模块,用于设置输出参数,其中,所述输出参数包括所述各个像素的所述最终深度数据以及所述更新后的视频同步信号。
根据本发明实施例的深度图生成装置,具有如下优点:
1.该装置体积小、集成度高、硬件兼容性强、可置于可编程逻辑硬件以及专用芯片等多种硬件平台上。
2.该装置为硬件底层信号处理实现装置,基于单幅平面视频进行实时深度图生成,同时可根据用户设置进行输出,具有并行计算能力强、转换速度快、制作周期短、制作成本低的优点。
在本发明的一个实施例中,还包括:片上内存,所述片上内存包括灰度值行数据缓存空间和深度值行数据缓存空间。
在本发明的一个实施例中,所述用户变量输入参数包括深度调节信号。
在本发明的一个实施例中,输入的所述多通道图像数据为32位RGB图像数据或32位YUV图像数据。
在本发明的一个实施例中,所述灰度转换模块用于当所述多通道图像数据为RGB数据格式时,通过各通道数值加权整数化得到所述灰度数据,当所述多通道图像数据为YUV数据格式时,取亮度通道数值作为灰度数据。
在本发明的一个实施例中,所述灰度转换模块根据以下公式计算所述各个像素的灰度数据:当所述多通道图像数据为RGB数据格式时,gray={[(G+R)+(4R+2B)]+8G}>>4,其中,R、G、B表示所述多通道图像数据的红色通道、绿色通道、蓝色通道图像数据分量值,>>4表示右移四位,gray表示当前像素的灰度数据;以及当所述多通道图像数据为YUV数据格式时,gray=Y,其中Y表示所述多通道图像数据的亮度通道图像数据分量值。
在本发明的一个实施例中,所述深度最小路径求取模块用于:计算当前像素与各个方向相邻像素的灰度差比值;根据所述灰度差比值计算所述当前像素与所述各个方向相邻像素之间的深度路径数据;以及根据所述各个方向的所述深度路径数据,计算所述最小深度路径,其中,所述各个方向相邻像素包括正上方相邻像素、正左方相邻像素和右上方相邻像素,所述各个方向包括正上方、正左方和右上方。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学,未经清华大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201210157701.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:压缩机和冷冻装置
- 下一篇:一种有机垃圾压缩脱水性能检测装置