滕立偉　劉衛(wèi)東

摘要：該文研究了一種2D轉3D處理中深度圖超平滑處理算法，本算法在加權平均濾波器的基礎上引入像素相關度，對平滑窗內的像素點進行選擇，減少了區(qū)域外的點對中心像素的影響，有效解決了均值濾波器能引起區(qū)域邊緣模糊的問題。同時，使用verilog語言實現(xiàn)了此算法，并且通過modelsim仿真軟件進行了仿真。

關鍵詞：3D視頻處理；平滑濾波；深度圖；相關度；邊緣檢測

中圖分類號：TN492 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）08-1933-05

3D視頻技術已經成為電視發(fā)展的主流方向。針對目前3D視頻片源稀少的狀況，將現(xiàn)有豐富的2D片源轉換成3D片源成為主流的解決方案。其中基于深度圖像的繪制（DIBR）技術[1]是主流的2D視頻轉3D視頻的方法，該方法利用參考圖像及其對應的深度圖合成3D圖像，重現(xiàn)原始的3D場景。為了改善圖像的質量，更好地滿足人眼的視覺，需要對生成的深度圖進行超平滑處理。常用的中值濾波法或加權平均濾波法在抑制噪聲的同時會使得圖像的邊緣細節(jié)被抑制[2]。為了能更多的保留圖像的邊緣細節(jié)，該文采用對深度圖平滑處理的方法，引入像素間的相關度，有選擇的對深度圖的像素進行加權平均，并用硬件實現(xiàn)。

1 深度圖超平滑算法

1.1像素相關度

1.2平滑濾波器

2 深度圖超平滑模塊的硬件設計

原圖像為RGB圖像，需要對R、G、B信號分別處理。第一、二行寄存器處理R分量，第三、四行寄存器處理G分量，第五、六行寄存器處理B分量。計算相關度時需要對中心像素點上下左右四個方向進行計算，考慮到中心像素與其下面和右面的像素點的相關度是一致的，平滑濾波時可直接使用其下面和右面像素點的相關度值。因此，只需要輸入中心像素行和其上面一行數(shù)據(jù)，計算中心像素點與上面和左面兩個像素點的相關度即可。這樣有利于簡化硬件設計，避免重復計算。為了能同時計算出當前中心像素與其左面像素點和上面像素點的相關度，采用兩級寄存器，分別對D4、D8、D12三個位置求相關度。數(shù)據(jù)經過減法器求差分值，進入abs求絕對值，然后將RGB三個分量的相應方向上差分絕對值相加與設定的閾值進行比較。如果為上下邊界比較器1的輸出為1，否則輸出0；如果為左右邊界比較器2輸出為1，否則輸出0。比較器的輸出作為多路選擇器的選通信號，兩個多路選通器輸出分別為a、b。a和b進行按位或運算得到像素相關度值。

2.2控制模塊的設計

3 仿真結果

經過仿真，驗證結果與設計一致，本設計能夠實現(xiàn)對深度圖的超平滑濾波處理。

4 結論

2D轉3D視頻處理中對深度圖像進行平滑處理是目前比較常用的抑制噪聲的方法。該文研究了一種基于像素相關度的加權平均濾波的深度圖超平滑算法。通過對深度圖進行邊緣檢測，得到像素間的相關度，由像素相關度對參與加權平均濾波計算的像素點進行選擇，減少了區(qū)域外像素點對中心像素點的影響。像素相關度的引入解決了均值濾波引起區(qū)域圖像邊緣模糊的問題，平滑效果顯著。本算法用Verilog硬件編程語言實現(xiàn)，并通過仿真對硬件設計進行了驗證，驗證結果表明硬件設計可以實現(xiàn)對圖像的超平滑處理。

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