《電子技術(shù)應(yīng)用》
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三維視頻深度圖像處理及其ASIC實(shí)現(xiàn)
來源:電子技術(shù)應(yīng)用2012年第4期
郭 琪,周 莉,劉正華,楊 博
山東大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東 濟(jì)南250100
摘要: 基于自適應(yīng)色度分割方法,采用專用集成電路(ASIC)完成深度圖像的處理及優(yōu)化。系統(tǒng)級(jí)仿真驗(yàn)證結(jié)果表明,該深度圖像處理方法具有實(shí)時(shí)性、兼容性、實(shí)用性等特點(diǎn),適用于實(shí)時(shí)自由視點(diǎn)3D視頻的處理。
中圖分類號(hào): TN919.81
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2012)04-0043-03
Research of 3D video depth map processing and ASIC design
Guo Qi,Zhou Li,Liu Zhenghua,Yang Bo
School of Information Science and Engineering Shandong University,Jinan 250100,China
Abstract: The adaptive color image segmentation method can handle the depth image noise prediction effectively. On the basis of adaptive color segmentation method, this paper using ASIC to complete the estimation and enhancement of depth map. The system is validated by simulation, the results show that: the depth image processing method has the advantages of real time, compatibility, practical features, suitable for real-time free viewpoint video 3D processing.
Key words : ASIC design;free viewpoint video;depth map;chrominance image segmentation;the combination of temporal and interview prediction

    自由視點(diǎn)視頻FVV(Free Viewpoint Video)技術(shù)是自由視點(diǎn)3D視頻處理領(lǐng)域中最有前景的一種技術(shù)[1-4]。自由視點(diǎn)視頻處理技術(shù)的基本方法是基于深度圖像來估計(jì)和重建多視點(diǎn)視頻,從而顯著減少數(shù)據(jù)帶寬。所以深度圖像的估計(jì)和處理方法是自由視點(diǎn)視頻技術(shù)的關(guān)鍵和重點(diǎn)。

    深度圖像可以直接由基于運(yùn)動(dòng)-視差聯(lián)合估計(jì)的方法計(jì)算,利用這種方法能夠有效減少自由視點(diǎn)視頻技術(shù)中深度圖像處理過程所需的數(shù)據(jù)帶寬,并且沒有增加額外的硬件資源和計(jì)算時(shí)間成本。但是這種方法是在一個(gè)特定的搜索窗口內(nèi)用特定的代價(jià)函數(shù)來進(jìn)行塊搜索,所以它存在一些問題:在物體的邊緣存在著塊效應(yīng);在連續(xù)的大背景區(qū)域、復(fù)雜背景區(qū)域存在預(yù)測噪聲。基于色度分割的方法可以改進(jìn)這些錯(cuò)誤。
1 色度分割原理
    原始的YUV圖像是由亮度分量和色度分量組成的。在一般的運(yùn)動(dòng)-視差聯(lián)合估計(jì)的方法中,只有亮度信息被用到,以求得視差矢量和深度圖像,包含有豐富的物體邊界信息的色度分量沒有被用到。對于連續(xù)物體表面或者背景區(qū)域,色度分量值幾乎是相同的。所以如果色度圖像按照特定的標(biāo)準(zhǔn)被分割,物體的表面或者背景區(qū)域就能被相應(yīng)地檢測出來。如果深度圖像的像素值在同一個(gè)分割內(nèi)各不相同,則在這個(gè)區(qū)域肯定存在深度預(yù)測錯(cuò)誤。通過檢測到錯(cuò)誤像素的位置,采取相應(yīng)的措施來糾正這些錯(cuò)誤。
    色度分割方法的三個(gè)步驟[5]:
    第一步:將U/V分量歸一化到[0,255]之間。
    第二步:進(jìn)行圖像分割,如果當(dāng)前像素值與其相鄰的頂部或者左側(cè)像素值絕對值小于DIV_TH,則它被劃分到相同的分割,否則分離到下一個(gè)新的分割,如式(1)所示:

  
2 深度圖像處理模塊設(shè)計(jì)方案
2.1 總體設(shè)計(jì)
2.1.1 深度處理模塊的架構(gòu)與組成設(shè)計(jì)

    根據(jù)算法結(jié)構(gòu)與組成,確定深度模塊的實(shí)現(xiàn)架構(gòu)與組成,包括總線結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、時(shí)鐘頻率、模塊組成等。
    總線結(jié)構(gòu)選用標(biāo)準(zhǔn)AXI總線。由于立體視頻需要實(shí)時(shí)處理多路視頻信號(hào),所以需要的視頻數(shù)據(jù)處理帶寬極大,必須采用AXI總線設(shè)計(jì)才能滿足實(shí)時(shí)處理要求。內(nèi)部模塊所產(chǎn)生的處理數(shù)據(jù),如果不能暫存于片上存儲(chǔ)單元中,則通過AXI總線寫到片外緩存。同樣,讀數(shù)據(jù)也通過AXI總線讀入處理模塊。存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)根據(jù)視頻像素YUV分量的組成,分為Interleave存儲(chǔ)方式和非Interleave存儲(chǔ)方式。Interleave存儲(chǔ)可以實(shí)現(xiàn)具有較長Burst傳輸?shù)腄MA設(shè)計(jì),但是內(nèi)部芯片設(shè)計(jì)較為復(fù)雜。而非Interleave存儲(chǔ)則不利于實(shí)現(xiàn)高效的總線傳輸,但是DMA設(shè)計(jì)相對簡單。根據(jù)所用的標(biāo)準(zhǔn)單元庫,以及芯片實(shí)際電路設(shè)計(jì)來確定所需的時(shí)鐘頻率,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)應(yīng)不低于200 MHz。
2.1.2 運(yùn)動(dòng)估計(jì)與視差估計(jì)存儲(chǔ)單元設(shè)計(jì)
    由于需要對當(dāng)前塊同時(shí)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)預(yù)測與視差預(yù)測,所以宏塊中間預(yù)測結(jié)果需要盡可能存儲(chǔ)于片上存儲(chǔ)單元中,以減少總線的輸入輸出數(shù)據(jù)帶寬。假設(shè)視差估計(jì)的搜索窗口為PW×PH,圖像分辨率為FW×FH,運(yùn)動(dòng)預(yù)測采用固定搜索窗口范圍48×48。視差預(yù)測模塊與運(yùn)動(dòng)預(yù)測模塊同時(shí)讀入相應(yīng)參考宏塊存入片上緩存,片上存儲(chǔ)單元需要將進(jìn)行完預(yù)測、并且后續(xù)預(yù)測有可能會(huì)用到的宏塊都存儲(chǔ)下來以減少數(shù)據(jù)帶寬,增加處理速度。這樣,運(yùn)動(dòng)估計(jì)存儲(chǔ)單元MEM(ME Memory)至少需要有16×3+4個(gè)像素行的容量,即FW×52。相應(yīng)視差存儲(chǔ)單元DEM(DE Memory)至少需要有FW×PH+4容量。
2.1.3 芯片軟硬件驗(yàn)證平臺(tái)設(shè)計(jì)
    芯片設(shè)計(jì)離不開驗(yàn)證平臺(tái)。大規(guī)模集成電路設(shè)計(jì)過程需要完善的驗(yàn)證平臺(tái)進(jìn)行仿真、測試來證明其功能和性能的正確性、完整性、實(shí)時(shí)性。立體視頻編碼芯片基于傳統(tǒng)的Verilog和C語言來搭建軟硬件驗(yàn)證平臺(tái),如圖1所示。

 

 

 義內(nèi)部原始像素存儲(chǔ)器為8 bit位寬、地址從0~196 607的存儲(chǔ)器,用來存放片外讀取的U/V分量。類似地,定義內(nèi)部銳化像素存儲(chǔ)器為同樣類型的存儲(chǔ)器,用來存放經(jīng)過銳化處理過的U/V分量,這兩個(gè)存儲(chǔ)器的輸入、輸出均由存儲(chǔ)器控制器控制。定義兩個(gè)Reg寄存器Max Value Reg和Min Value Reg用來保存兩個(gè)比較器輸出的中間結(jié)果。存儲(chǔ)器控制器依次產(chǎn)生內(nèi)部原始像素存儲(chǔ)器的地址,內(nèi)部原始像素存儲(chǔ)器順序輸出給比較邏輯,等所有像素都輸出一遍后,寄存器Max Value Reg和Min Value Reg里面就分別保存了整幀的U/V色度分量最大值和最小值。然后使能寄存器,讓寄存器保持原來的值。控制器再依次產(chǎn)生內(nèi)部原始像素存儲(chǔ)器的地址,此時(shí)控制器根據(jù)后續(xù)的計(jì)算模塊的時(shí)序,對每一個(gè)像素值進(jìn)行銳化處理,得到的結(jié)果保存在內(nèi)部銳化像素存儲(chǔ)器里面。

2.3 色度分量分割模塊
    色度分割模塊框圖如圖4所示,從Sharp模塊出來的數(shù)據(jù)直接進(jìn)入Frag模塊進(jìn)行處理。圖4中內(nèi)部銳化像素存儲(chǔ)器和其右側(cè)的存儲(chǔ)器控制器與圖3中相對應(yīng)。根據(jù)像素所處的位置來選擇不同的處理方法:如果當(dāng)前像素處于第一行,則只需要將當(dāng)前像素與其左邊相鄰的像素進(jìn)行比較即可; 如果當(dāng)前像素處于第一列,則只需要與其上方相鄰的像素比較即可; 如果是其他位置的像素,則需要同時(shí)和其左邊的相鄰像素及上方的相鄰像素比較。比較準(zhǔn)則見式(1),得到的分割數(shù)Frag Number存在像素分割數(shù)存儲(chǔ)器中。

3 結(jié)果及分析
    Verilog 代碼經(jīng)Synopsys綜合工具Design Compiler的邏輯綜合,深度圖像處理模塊在 SMIC 0.18 um工藝下, 能夠達(dá)到總線時(shí)鐘為200 MHz的工作頻率,消耗89 100門邏輯資源。由此可知:基于色度分割的深度處理模塊能夠有效地減少數(shù)據(jù)帶寬,并且沒有額外增加硬件資源和計(jì)算時(shí)間成本,適用于實(shí)時(shí)自由視點(diǎn)3D視頻處理。
    圖6是基于塊搜索的運(yùn)動(dòng)-視差聯(lián)合預(yù)測方法直接得到的深度圖像,圖7是經(jīng)過基于色度分割方法的深度處理模塊優(yōu)化后得到的深度圖像。從圖6和圖7的對比可以看出:對于連續(xù)的大背景區(qū)域而言,這種深度圖像優(yōu)化方法可以有效地過濾深度圖像的預(yù)測噪聲,并且對于減少物體邊緣的塊效應(yīng)有很好的效果。另外,這種優(yōu)化方法也使得圖中的物體邊緣變得更加清晰,如椅子、墻壁和桌子的邊緣等。

    采用本文方法可以顯著減少連續(xù)大背景區(qū)域的深度圖像的預(yù)測噪聲,也能較好地改善物體邊緣處的塊效應(yīng)。采用運(yùn)動(dòng)-視差聯(lián)合估計(jì)的方法,結(jié)合這種基于色度分割的深度優(yōu)化方法,可以有效地優(yōu)化深度圖像,顯著減少計(jì)算量和數(shù)據(jù)帶寬,非常適用于實(shí)時(shí)自由視點(diǎn)3D視頻處理。
參考文獻(xiàn)
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