[发明专利]一种用于深度图视差估计的并行实现方法在审
申请号: | 201911271204.8 | 申请日: | 2020-03-05 |
公开(公告)号: | CN111050180A | 公开(公告)日: | 2020-04-21 |
发明(设计)人: | 谢晓燕;张西红;朱筠 | 申请(专利权)人: | 西安邮电大学 |
主分类号: | H04N19/436 | 分类号: | H04N19/436;H04N19/597;H04N19/51;H04N19/593 |
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地址: | 710121 陕西省西安*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 深度 视差 估计 并行 实现 方法 | ||
1.一种用于深度图视差估计的并行实现方法,其特征在于,包括:
S1、基于邻接互连的4×4二维处理元阵列构建用于三维高效视频编码深度图视差估计的并行结构;
S2、基于获取的视频图像读取基本视点像素值和参考视点像素值到所述并行结构的所述处理元中;
S3、在所述并行结构的所述处理元中并行地进行时域相邻块和空域相邻块的块匹配操作,计算得到各相邻块的SAD值;
S4、根据所述SAD值,选取时域最小SAD值得到最优时域相邻块,进行运动补偿预测,选取最小空域SAD值得到最优空域相邻块,进行视差补偿预测;
S5、根据所述运动补偿预测和视差补偿预测结果,计算得到深度图视差矢量。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤S2中所述读取基本视点像素值和参考视点像素值之前,还包括:
将视频的测试序列的基本视点图像和参考视点图像转换成所述阵列能识别的二进制数据;
将所述二进制数据分布在文档中,并存储在数据输入存储DIM中,作为所述基本视点当前像素值、参考视点当前像素值;
根据所述视频中的基本视点前一帧处理后的重建图像,存储在数据输出存储DOM中,作为所述基本视点参考像素值。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,在步骤S2中所述读取基本视点像素值和参考视点像素值到所述并行结构的所述处理元中,包括:
通过所述二维处理元阵列中第一行第一列的处理元PE00以邻接互连的方式访问所述DIM以8×8大小读取相应的基本视点当前预测块像素值;
通过所述二维处理元阵列中第二行第一列的处理元PE10以邻接互连的方式访问所述DIM以10×10大小读取5个相应的参考视点空域相邻块像素值;
通过所述二维处理元阵列中第一行第四列的处理元PE03以邻接互连的方式访问所述DOM以10×10大小读取2个相应的基本视点时域相邻块像素值。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在步骤S2完成后执行步骤3之前,还包括:
处理元PE00将所述当前预测块并行下发到处理元PE01、PE02的数据存储地址[0]-[63]中,并经由处理元PE10下发到处理元PE11、PE20、PE21、PE30和PE31的数据存储地址[0]-[63]中;
处理元PE03依次将2个所述基本视点时域相邻块分别下发到PE01、PE02的数据存储地址[100]-[199]中;
处理元PE10将所述5个参考视点空域相邻块分别下发到处理元PE11、PE20、PE21、PE30和PE31的数据存储地址[100]-[199]中;
完成数据下发后处理元PE01、PE02、PE11、PE20、PE21、PE30和PE31被并行地置入同一握手信号。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3包括:
处理元PE01、PE02对各自数据存储地址[0]-[63]中的基本视点预测块,与存储地址[100]-[199]中的基本视点时域相邻块并行进行块匹配操作,并计算其SAD值,将结果存入PE12中;
处理元PE11、PE20、PE21、PE30和PE31对各自数据存储地址[0]-[63]的基本视点预测块,与存储地址[100]-[199]中的参考视点空域相邻块并行进行块匹配操作,并计算其SAD值,将结果存入处理元PE22中。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S4包括:
处理元PE12在收到PE01、PE02发来的SAD值的同时,对其进行比较,将相对小的SAD值存入处理元PE12,最后得到最优时域相邻块,进行运动补偿预测计算,然后将结果存入处理元PE32中;
处理元PE22在收到PE11、PE20、PE21、PE30和PE31发来的SAD值的同时,对其进行比较,将相对小的SAD值存入处理元PE22,最后得到最优空域相邻块,进行视差补偿预测计算,然后将结果存入处理元PE32中。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S5包括:
处理元PE32收到PE12、PE22分别发来的运动补偿预测结果和视差补偿预测结果后,对其计算得到深度图视差矢量。
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