一种自适应插值场内去隔行方法.pdf

一种自适应插值场内去隔行方法，涉及一种视频信号处理技术，首先，在当前场的图像中对穿过当前待插点的相邻上下两行进行边缘方向相关性检测；然后，对边缘方向相关性进行判断，获取确定性插值边缘方向，将该方向上的两个候选点的像素值求均值，得到当前待插像素点的像素值；若无法确定边缘方向数值，则进行区域方向相关性判断，得到确定性插值区域方向，将该方向上的四个像素点作为候选点，得到当前待插像素点的像素值；区域方向无法确定的，视为按垂直方向处理；最后对边缘方向自适应插值或者区域方向自适应插值得到的当前待插像素点的像素值进行优化，能解决画面闪烁和边缘模糊及锯齿的问题，图像边缘和细节保持效果好，其硬件实现复杂度较低。

权利要求书1.  一种自适应插值场内去隔行方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在当前场的图像中对穿过当前待插点的相邻上下两行进行边缘方向相关性检测； 步骤二：对步骤一所述的边缘方向相关性进行判断，包括，判断该边缘方向是否为垂直边缘方向，若是，则该垂直边缘方向的值就是确定性插值边缘方向，直接进行步骤五；若不是，则进一步采用计算增强边缘方向值的方法，用增强边缘方向来判断是否是确定性插值边缘方向，若是确定性插值边缘方向，直接进行步骤五，若不是，则进行步骤三，开始区域方向判断；步骤三：在当前场的图像中对穿过当前待插点的相邻上下两行进行区域方向相关性检测；步骤四：对步骤三所述的区域方向相关性进行判断，判断最大相关边缘方向                                               与最大相关区域方向是否匹配，如果匹配，则得到确定性插值区域方向，然后进入步骤六进行区域方向求值步骤；如果不匹配，则视为该边缘方向为垂直边缘方向，同样进入步骤五进行边缘方向求值步骤；步骤五：进行边缘方向自适应插值，即对步骤二所述的确定性插值边缘方向上的两个候选点的像素值求均值，得到当前待插像素点的像素值，进入步骤七；步骤六：进行区域方向自适应插值，即对步骤四所确定的确定性插值区域方向上的四个候选点的像素值求均值，得到当前待插像素点的像素值，进入步骤七；步骤七：将步骤五或步骤六所述的当前待插像素点的像素值与垂直方向上的两个像素点的像素值进行比较，然后进行优化。2.  根据权利要求1所述的自适应插值的场内去隔行方法，其特征在于，所述步骤一的边缘方向相关性检测包括计算5个边缘方向值，每个边缘方向值分别代表了各自边缘方向的相关度。3.  根据权利要求1所述的自适应插值的场内去隔行方法，其特征在于，所述步骤二的边缘方向相关性判断包括计算最大相关边缘方向，即对5个边缘方向值求最小值；还包括确定上述最大相关边缘方向的2个增强边缘方向；还包括计算上述的2个增强边缘方向值，每个增强边缘方向值代表了上述最大相关边缘方向与各自增强边缘方向的不相关度。4.  根据权利要求1所述的自适应插值的场内去隔行方法，其特征在于，所述步骤三的区域方向相关性检测包括计算3个区域方向值，每个区域方向值分别代表了各自区域方向的相关度。5.  根据权利要求1所述的自适应插值的场内去隔行方法，其特征在于，所述步骤四的区域方向相关性判断包括计算最大相关区域方向，即对3个区域方向值求最小值。6.  根据权利要求1所述的自适应插值的场内去隔行方法，其特征在于，所述步骤五的边缘方向自适应插值包括计算5个步骤二的确定性插值边缘方向上的待插像素点的像素值，得到的确定性插值边缘方向不同，自适应的选择相应的步骤二的确定性插值边缘方向，将该方向上的两个像素点作为候选点来计算待插像素点的像素值。7.  根据权利要求1所述的自适应插值的场内去隔行方法，其特征在于，所述步骤六的区域方向自适应插值包括计算3个步骤四的确定性插值区域方向上的待插像素点的像素值，得到的确定性插值区域方向不同，自适应的选择相应的步骤四的确定性插值区域方向，将该方向上的四个像素点作为候选点来计算待插像素点的像素值。

说明书一种自适应插值场内去隔行方法
技术领域
本发明涉及一种视频处理技术，特别是一种自适应插值场内去隔行方法。
背景技术
传统的模拟信号电视采用隔行扫描制式，它不仅降低带宽，同时又不会使图像的主观质量降低很多，在当时的时代条件下满足了人们对画面质量的要求。但是，随着高清数字电视的发展，传统模拟电视的隔行扫描方式引起的行爬行、画面闪烁和边缘模糊及锯齿现象越来越突出，所以，逐行扫描方式正逐步取代隔行扫描方式，成为数字电视的首选显示方案。将隔行扫描方式转换为逐行扫描方式，即去隔行处理。
目前，已经有很多种去隔行方法，这些方法可以总结为三类：场内方法、场间方法、自适应场内场间混合方法。
场内方法即通过本场的信息插补缺失的行，其优点在于不需要额外的存储器来保存前面场的信息，因此硬件资源占用少，成本低。通常有行重复方法、行平均方法、中值滤波方法和边缘平均插值方法（ELA：Edge-based Line Average）。行重复方法就是简单的重复上一行的数据，行平均方法就是将场内扫描线间缺失的行用其上下行数据的平均值得到，这两种方法实现简单，但容易导致锯齿和模糊现象，画面效果很差；中值滤波方法的基本原理是利用待插位置邻域范围内像素的中值作为待插像素的值，该方法在一定条件下减少了图像边缘模糊的现象，但它会损坏垂直方向的细节和引起锯齿现象，且不适用于细节较多的图像；ELA方法的基本原理是在待插位置的邻域范围内，根据各种不同方向相关性的判断，用相关性最大的方向来作为插值方向，该方法对方向的边缘有较好的视觉效果，但对高频细节较多的图像，边缘的方向相关性不容易分辨，容易导致图像模糊。
场间方法即通过连续两场（或两场以上）的信息来插补缺失的行，需要额外的存储器来保存一场（或一场以上）信息，因此硬件资源占用多，成本高。通常有场间行复制方法、场间行平均方法、场间均值滤波方法和基于运动补偿的插值方法。场间方法的优点是参考了前后几场的信息，保留了图像空域的全部细节，对静止图像处理的效果较好，但在运动物体的边缘容易产生锯齿现象，对运动图像效果较差。
自适应场内场间混合方法是结合以上两类方法的优点，通过运动估计判断，自适应的选择场内方法或者场间方法。该方法最大限度地利用了视频信号时间和空间上的相关信息，因而性能最好；但复杂的运动估计方法容易造成误差的累积，引起错误的判断，从而造成块效应、拖影和错误运动估计产生的局部失真，更加重要的一点是该方法硬件开销庞大，成本较高。并且在实际应用中，快速获得准确、可靠的运动矢量（这是正确进行运动估计的前提）是较困难的。
综上所述，比较现有的去隔行方法，为了取得画面效果和硬件资源的平衡，场内方法的ELA方法是最好的选择，它有效地保护了图像的边缘信息，增加了图像的清晰度，但ELA方法也有缺陷，其对图像边缘的判断容易出错，造成插值后的图像在某些区域出现模糊和锯齿，从而影响图像的去隔行效果。
发明内容
本发明旨在克服背景技术所述传统边缘平均插值方法（ELA方法）的缺陷，提供一种自适应插值的场内去隔行方法，以提高图像边缘的判断准确度，减少待插像素值的误差，既能够达到良好的去隔行效果，又便于硬件实现。
为此，本发明的自适应插值场内去隔行方法，包括以下步骤：
步骤一：在当前场的图像中对穿过当前待插点的相邻上下两行进行边缘方向相关性检测； 
步骤二：对步骤一所述的边缘方向相关性进行判断，包括，判断该边缘方向是否为垂直边缘方向，若是，则该垂直边缘方向的值就是确定性插值边缘方向，进行步骤五；若不是，则进一步采用计算增强边缘方向值                                               和的方法，用增强边缘方向来判断是否是确定性边缘方向：若是确定性插值边缘方向，直接进行步骤五，若不是，则进行步骤三，开始区域方向判断；
步骤三：在当前场的图像中对穿过当前待插点的相邻上下两行进行区域方向相关性检测；
步骤四：对步骤三所述的区域方向相关性进行判断，判断最大相关边缘方向与最大相关区域方向是否匹配，如果匹配，则得到确定性插值区域方向，然后进入步骤六进行区域方向求值步骤；如果不匹配，则视该边缘方向为垂直边缘方向，同样进入步骤五进行边缘方向求值步骤；
步骤五：进行边缘方向自适应插值，即对步骤二所述的确定性插值边缘方向上的两个候选点的像素值求均值，得到当前待插像素点的像素值，进入步骤七；
步骤六：进行区域方向自适应插值，即对步骤四所确定的确定性插值区域方向上的四个候选点的像素值求均值，得到当前待插像素点的像素值，进入步骤七；
步骤七：将步骤五或步骤六所述的当前待插像素点的像素值与垂直方向上的两个像素点的像素值进行比较，然后进行优化。
优选的：所述步骤一的边缘方向相关性检测包括计算5个边缘方向值，每个边缘方向值分别代表了各自边缘方向的相关度。所述步骤二的边缘方向相关性判断包括计算最大相关边缘方向，即对5个边缘方向值求最小值；还包括确定上述最大相关边缘方向的2个增强边缘方向；还包括计算上述的2个增强边缘方向值，每个增强边缘方向值代表了上述最大相关边缘方向与各自增强边缘方向的不相关度。
进一步的优选：所述步骤三的区域方向相关性检测包括计算3个区域方向值，每个区域方向值分别代表了各自区域方向的相关度。
所述步骤四的区域方向相关性判断包括计算最大相关区域方向，即对3个区域方向值求最小值。
所述步骤五的边缘方向自适应插值包括计算5个步骤二的确定性插值边缘方向上的待插像素点的像素值，得到的确定性插值边缘方向不同，自适应的选择相应的步骤二的确定性插值边缘方向，将该方向上的两个像素点作为候选点来计算待插像素点的像素值。
    所述步骤六的区域方向自适应插值包括计算3个步骤四的确定性插值区域方向上的待插像素点的像素值，得到的确定性插值区域方向不同，自适应的选择相应的步骤四的确定性插值区域方向，将该方向上的四个像素点作为候选点来计算待插像素点的像素值。
本发明所述方法通过对各个边缘方向进行相关性判断，对不同的部分自适应的选择合适的插值方式，保持了较好的图像边缘信息，减少了边缘的模糊及锯齿现象；通过对边缘方向相关性判断和区域方向相关性判断相结合的方式，降低了边缘方向的误判断；通过对自适应插值结果的优化，减少了假边缘引起的噪点现象，提高了待插像素点值的准确度和可靠度；对图像的边缘和细节有很好的保持效果。通过对当前场内相邻两行的相关性检测和判断及求均值的插值方式，降低了计算复杂度和减少了运算量，并且不需要额外的存储器来保存前面场的信息，因此硬件资源占用少，成本低。
附图说明
图1，本发明所述的流程图；
图2，本发明所述的边缘方向相关性检测示意图；
图3，本发明所述的边缘方向相关性判断的增强边缘方向示意图；
 图4，本发明所述的区域方向相关性检测示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明所述方法进行详细的阐述。
本发明提出一种自适应插值的场内去隔行方法，本实施例中，以和分别表示行数和列数，以i行为待插入行，与其相邻的两原扫描行分别为i-1行和i+1行；待插入像素的列为j列，与其相邻的列为j-1列和j+1列，以此类推。表示第行第列处待插像素点的像素值，围绕着待插入像素x，设定10个最近的像素值，并按图2所示的“对穿过当前待插点的相邻上下两行进行边缘方向相关性检测”（检测方法后文详叙，此处仅提出5个边缘方向值的由来），定义5个边缘方向值，这5组边缘方向值分别是：表示像素点和点的边缘方向值，表示像素点和点的边缘方向值，表示像素点和点的边缘方向值，表示像素点和点的边缘方向值，表示像素点和点的边缘方向值。
边缘方向值代表了该边缘方向的相关度，这五个边缘方向值的定义，见式（1）。
                                   (1)
本实施例的流程如图1所示，详细步骤为：
步骤101：在当前场的图像中对穿过当前待插点的相邻上下两行进行边缘方向相关性检测
步骤102：判断插值边缘方向是否为垂直边缘方向。根据前文设定条件，与待插入像素垂直的上下相邻的两像素值的边缘方向值为,此时，将与一个根据仿真测试获取的经验阀值进行比较，不超出经验阀值的范围，即如果，则认为是垂直边缘方向，本专利认为垂直边缘方向是确定性插值边缘方向，则直接进行步骤108的计算待插值像素点值，否则从步骤103开始往下，继续寻找确定性插值边缘方向。
步骤103：对5个边缘方向值、、、和求最小值，设，差值最小的方向即为边缘方向相关性最大的方向，称为最大相关边缘方向，然后对最大相关边缘方向进行进一步增强，获得增强边缘方向：取最大相关边缘方向的对应方向（即和方向相反的两个方向），分别将方向值与它的两个对应方向值的差的绝对值作为增强边缘方向，其值为和，用增强边缘方向来进一步判断方向是否是确定性边缘方向。如果，则是最大相关边缘方向，则和就是的对应方向，如图3，则增强边缘方向值的定义为式（7）。  
                                            (7)
同理， 如果，则增强边缘方向值定义为式（8）；如果，则增强边缘方向值定义为式（9）；如果，则增强边缘方向值定义为式（10）；如果，，则增强边缘方向值定义为式（11）；利用增强边缘方向，更加增强了最大相关边缘方向的可靠性，保证了其正确性，减少了误判率。
                                          (8)
                                          (9)
                                         (10)
                                         (11)
然后进入步骤104。
步骤104：以增强边缘方向值判断确定性插值边缘方向。如果且（同前文的，是另一个根据仿真测试获取的经验阀值），则认为该增强边缘方向值为确定性插值边缘方向，进入步骤108，否则进行步骤105。
  步骤105：在当前场的图像中对穿过当前待插点的相邻上下两行进行区域方向相关性检测，如图4，给出区域方向相关性检测示意图。图4中，表示左对角区域方向，表示右对角区域方向，表示垂直区域方向，具体定义见式（12）。
         (12)
    进入步骤106。
步骤106：计算最大相关区域方向值，即求3个区域方向值的最小值，则。进入步骤107。
步骤107：判断5个边缘方向值的最小值与3个区域方向值的最小值是否匹配，如果满足且，或且，或且，或且，或且，则表示与匹配，进行步骤109，否则表示与不匹配，进行步骤108。
步骤108：根据判断得到的确定性插值边缘方向，来计算该方向的均值得到待插像素点的值；
如果，则确定性插值边缘方向为像素点和点的方向，待插像素点的值为式（2）；
                       (2)
如果和，且和，则确定性插值边缘方向为像素点和点的方向，待插像素点的值为式（3）；
                               (3)
如果和，且和，则确定性插值边缘方向为像素点和点的方向，待插像素点的值为式（4）；
                               (4)
如果和，且和，则确定性插值边缘方向为像素点和点的方向，待插像素点的值为式（2）；
如果和，且和，则确定性插值边缘方向为像素点和点的方向，待插像素点的值为式（5）；
                         (5)
如果和，且和，则确定性插值边缘方向为像素点和点的方向，待插像素点的值为式（6）；
                          (6)
如果，且和，且与不匹配，则确定性插值边缘方向为像素点和点的方向，待插像素点的值为式（2）；
步骤109：根据判断得到的确定性插值区域方向，来计算该方向的均值得到待插像素点的值；
如果且，或且，则确定性插值区域方向为左对角区域方向，待插像素点的值为式（13）；
       （13）
如果且，则确定性插值区域方向为垂直区域方向，待插像素点的值为式（2）；
如果且，或且，则确定性插值区域方向为右对角区域方向，待插像素点的值为式（14）；
       （14）
步骤110：根据上述步骤108或109的插值结果，将其与垂直方向上的两个像素点值进行比较，对上述插值结果进行优化，就是最后的确定性插值，即为去隔行后的图像像素点值，见式（15）如下。

至此完成了一帧图像的去隔行插值。