DIBR

DIBR 的核心概念就是依據所輸入的 2D 影像將其深度合成多個視角所能看 到的影像，這是因為同樣一個物件在投射給不同視角時，所對應到屏幕上的像素 位置也不同(圖 2.16)，這樣的像素位移量，會與物件的深度、兩眼的距離及眼睛到 螢幕的距離有直接關聯[10-11]。DIBR 技術是 3D 系統中的關鍵技術，傳統的 3D 影像訊號傳輸時需要分別傳送影像至左眼和右眼，而基於DIBR 技術的，3D

電視系統只需要傳輸入視頻及對應的深度訊息，從而可以減少傳輸頻寬。

同時，採用DIBR 技術能夠更方便地做 2D-to-3D 的影像轉換，支援各種立體顯示 器。正因為這些優點，DIBR 技術才能得到廣泛研究與發展並有相關多的文獻資料 能夠參考。例如Nerola 系統便是目前已商業化且帶有 DIBR 功能的系統。在分析 現有DIBR 系統的基礎上，該系統能較好地消除減少因空洞帶來的影像

圖2.16 DIBR 視角成像

2.3.1 視差、移位和洞孔填充

透過公式轉換視差（圖 2.17），視差模塊從濾波器一個接一個接收平滑深度值（圖 2.18），深度值首先被標準化，然後 Shift 模組首先將差異轉換為具有解碼器的暫存器 陣列的地址。那麼像素來自輸入緩衝區的原始視圖儲存在根據地址寄存數組。來自的 L / R 信號配置模塊用於選擇是否轉換是從左視圖到右視圖或反向。洞孔填充模塊用於 將顏色填充到孔中在像素移位後生成。來自Shift 的像素模組首先判斷它是否是一個洞。

如果是洞，最靠近它的像素用於填充，還有一個陣列用於儲存洞孔填充的像素線的數 據。輸出數據來自孔填充模塊的是新視圖的最終數據。

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圖2.17 視差轉換公式

圖2.18 視差轉移及洞孔填充的架構

2.3.2 視差值(disparity)

我們舉個例子介紹視差值，以相機為例，P 點為物件，CL 為左邊的相機鏡頭，Cr 為右側的相機鏡頭。P1 為左相機的底片位置，Pr 為右相機的成像位置。B 為兩相機的 距離，f 為相機的焦距，Z 就是物體相對於相機的深度。假設以上為已知的數，因此我 們能以簡單相似三角形的概念算出視差值。物體在不同的深度就會有不同的視差值，

而底片的圖像就是在螢幕上所呈現的圖像，這樣就能明顯看出同樣的物體成像於左右 眼的像素位置會有落差，這樣的落差就是所謂的視差值，由圖也能夠看出，深度越深 的物體所對應到的視差值越小，反之則愈大。

圖2.19 視差圖

接這這樣的圖像放到螢幕上看視差所對應到的位置圖(圖 2.19)。現在假設左眼的圖 是已知，我們得合成右眼的圖。對於左眼來說，已知物件是對應到左眼所連線的像素 上，要找出物件對應到右眼的像素時要注意看到右眼虛線射到屏幕上的像素是原本物 件所在的點，而右眼與物件的連線是要位移的像素。因此其視差即為所求。

公式(6)如下:

dispartiy =