场内反锯齿去隔行的方法
【专利摘要】本发明公开了场内反锯齿去隔行的方法，其特征在于：本方法设插值点为P(x,y)，其中x、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数；第一步:选取待插点上、下两行相关像素，平滑滤波后，构成向量UPPER和UNDER；第二步：将向量UPPER，UNDER作为方向模型的输入，计算出11个方向模型的方向相关性值DR(i)，i∈[-5,5]。找出DR(i)中最大值Dmax，然后做筛选；第三步：以待插点左右各两个点的方向值，计算出待插点的方向估计值D’(x,y)；第四步：根据待插点方向估计值D’(x,y)，选取搜索范围；第五步：在搜索范围内，计算出各方向模型的方向相关性DR(k)，k∈“搜索范围”。找出DR(k)中最大值，其对应的方向模型，即是待插点的插值方向DI。
【专利说明】场内反锯齿去隔行的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种计算机图像处理方法，特别涉及场内反锯齿去隔行的方法。
【背景技术】
[0002]现有技术中，与本发明技术最接近的方案:边缘自适应插值法。1、在待插点位置选定若干个检测方向；2、在检测方向上，对应的两个像素值做差值运算，结果取绝对值；3、t匕较绝对值大小，找出绝对值最小的那个方向，作为插值方向；4、在插值方向上，选取相关像素，加入一定权重，计算出插值结果。采用上述的方式具有行复制、行间均值插值等低端方法，图像边缘锯齿效应严重，且图像垂直清晰度不佳；边缘自适应插值法，容易造成边缘方向误判，进而引入噪声；帧间运动检测，运算量大，资源消耗大，而且一旦检测错误，容易引入噪声的缺点。
【发明内容】
[0003]针对上述现有技术的不足之处，本发明提供场内反锯齿去隔行的方法，有效地解决了上述现有技术存在的问题。
[0004]为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是:场内反锯齿去隔行的方法，本方法设插值点为P(X，y)，其中X、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数；
[0005]第一步:选取待插点上一行相关像素:P(χ-l, j-4)、P (χ-l, j_3)、P (χ-l, j_2)、P(x-1，j-l)、P(x-l，j)、P(x-l，j+l)、P(x-l，j+2)、P(x-l，j+3)、P(x-l，j+4)，对其进行平滑滤波，得到向量UPPER ;选取待插点下一行相关像素:P (X+1，j -4)、P (X+1，j -3)、P(x+1，j-2)、P(x+l，j-1)、P(x+l，j)、P(x+l，j+1)、P(x+l，j+2)、P(x+l，j+3)、P(x+l，j+4)，对其进行平滑滤波，得到向量UNDER。
[0006]第二步:将向量UPPER，UNDER作为方向模型的输入，计算出11个方向模型的方向相关性值DR(i)，ie [-5，5]。找出DR(i)中最大值Dmax，然后做如下筛选:
[0007]如果DR(O) = Dmax,则 D(x, y) = O ；
[0008]否则如果，DR(I)= Dmax 并且 DR(1)>DR(_1)，则 D(x，y) = I ；
[0009]否则如果，DR(-1)= Dmax 并且 DR(_1)>DR(1)，则 D(x，y) = -1 ；
[0010]否则如果，DR(2) = Dmax 并且 DR(2)>DR(_2)，则 D(x，y) =2;
[0011]否则如果，DR(-2)= Dmax 并且 DR(_2)>DR(2)，则 D(x，y) = -2 ；
[0012]否则如果，DR(3) = Dmax 并且 DR(3)>DR(_3)，则 D(x，y) =3;
[0013]否则如果，DR(-3)= Dmax 并且 DR(_3)>DR(3)，则 D(x，y) = -3 ；
[0014]否则如果，DR(4) = Dmax 并且 DR(4)>DR(_4),则 D(x, y) =4;
[0015]否则如果，DR(-4)= Dmax 并且 DR(_4)>DR(4),则 D(x, y) = ~4 ；
[0016]否则如果，DR(5) = Dmax 并且 DR(5)>DR(_5)，则 D(x，y) =5;
[0017]否则如果，DR(-5)= Dmax 并且 DR(_5)>DR(5)，则 D(x，y) = -5 ；
[0018]否则D= O;
[0019]每一个待插点，都计算出方向值D(x，y)，其中x、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数。
[0020]第三步:以待插点左右各两个点的方向值，计算出待插点的方向估计值D’ (x, y),具体公式为:
[0021]D，(x, y) = D (x, y-2) +D (x, y-1) +D (x, y+1) +D (x, y+2)；
[0022]第四步:根据待插点方向估计值D’(x，y)，选取搜索范围，具体方法为:
[0023]如果D’ (x, y) <-16，则选取_5，_4，_3，_2，_1，O方向模型，作为搜索范围；
[0024]否则如果D’(x，y)彡-12，则选取_4，_3，_2，_1，O方向模型，作为搜索范围；
[0025]否则如果D’(x，y)彡12，则选取4，3，2，1，O方向模型，作为搜索范围；
[0026]否则如果D’ (x, y)彡16，则选取5，4，3，2，1，O方向模型，作为搜索范围；
[0027]否则，选取-3，-2，-1,0，1，2，3方向模型，作为搜索范围。
[0028]作为优选，所述计算待插结果，具体方法为:
[0029]如果，DI= O, P(x, y) = (UPPER(5)+UNDER(5))/2 ；
[0030]如果，DI= -1 或-2，P (x，y) = (UPPER (4) +UPPER (5) +UNDER (5) +UNDER (6)) /4 ；
[0031]如果，DI= I 或 2，P (X，y) = (UPPER(5) +UPPER(6) +UNDER(4) +UNDER(5)) /4 ；
[0032]如果，DI= 3，P (X，y) = (UPPER (6) +UNDER (4))/2;
[0033]如果，DI= -3，P (X，y) = (UPPER (4) +UNDER (6))/2 ；
[0034]如果，DI= 4，P(x, y) = (UPPER(7)+UNDER(3))/2 ；
[0035]如果，DI= -4，P(x, y) = (UPPER(3)+UNDER(7))/2 ；
[0036]如果，DI= 5, P(x, y) = (UPPER(8)+UNDER(2))/2 ；
[0037]如果，DI= -5, P(x, y) = (UPPER(2)+UNDER(8))/2。
[0038]与现有技术相比，该发明的有益效果:本发明通过方法上的改进使得场内准确的、自适应方向检测，避免帧间运动检测所需消耗的大量逻辑资源。有效抑制边缘锯齿效应和方向误判引入的噪声，获得细腻、柔和的图像边缘。
【专利附图】
【附图说明】
[0039]图1为方向模型的设计示意图。
【具体实施方式】
[0040]下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
[0041]参见图1，场内反锯齿去隔行的方法，本方法设插值点为P(x，y)，其中X、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数；
[0042]第一步:选取待插点上一行相关像素:P(χ-l, j-4)、P (χ-l, j_3)、P (χ-l, j_2)、P(x-1，j-l)、P(x-l，j)、P(x-l，j+l)、P(x-l，j+2)、P(x-l，j+3)、P(x-l，j+4)，对其进行平滑滤波，得到向量UPPER ;选取待插点下一行相关像素:P (X+1，j -4)、P (X+1，j -3)、P (χ+1, j-2)、P (x+1, j-ι)、P (x+1, j)、P (x+1, j+1)、P (x+1, j+2)、P (x+1, j+3)、P (x+1, j+4)，对其进行平滑滤波，得到向量UNDER。第二步:将向量UPPER，UNDER作为方向模型(指的是制定11个方向并赋予一个编号(-5?5),当对某一方向进行检测时,设定一个像素提取模板，提取该方向上的三对特定像素进行像素相关性计算，其中AO与BO成对，Al与BI成对，A2与B2成对)的输入，计算出11个方向模型的方向相关性(指的是在方向模型中，三对像素相关性的和值，用DR表示，具体为观=1^0，80)+1^1』1)+1^2，82)11个方向相关性，表示为DR⑴，ie [-5，5])值DR⑴，i e [-5，5]。找出DR(i)中最大值Dmax，然后做如下筛选:
[0043]如果DR(O) = Dmax,则 D(x, y) = O ；
[0044]否则如果，DR(I)= Dmax 并且 DR(1)>DR(_1)，则 D(x，y) = I ；
[0045]否则如果，DR(-1)= Dmax 并且 DR(_1)>DR(1),则 D(x, y) =-1 ;
[0046]否则如果，DR(2) = Dmax 并且 DR(2)>DR(_2)，则 D(x，y) =2;
[0047]否则如果，DR(-2)= Dmax 并且 DR(_2) >DR(2)，则 D (x，y) = -2 ；
[0048]否则如果，DR(3) = Dmax 并且 DR(3)>DR(_3)，则 D(x，y) =3;
[0049]否则如果，DR(-3)= Dmax 并且 DR(_3) >DR(3)，则 D (x，y) = -3 ；
[0050]否则如果，DR(4)= Dmax 并且 DR(4)>DR(_4),则 D(x, y) =4;
[0051]否则如果，DR(-4)= Dmax 并且 DR(_4)>DR(4),则 D(x, y) = ~4 ；
[0052]否则如果，DR(5) = Dmax 并且 DR(5)>DR(_5)，则 D(x，y) =5;
[0053]否则如果，DR(-5)= Dmax 并且 DR(_5) >DR(5)，则 D (x，y) = -5 ；
[0054]否则D = O ;
[0055]每一个待插点，都计算出方向值(指的是在待插点位置计算出11个方向模型的方向相关性，找出其中的最大值，该方向模型对应的方向编号，即是该待插点的方向值，用D(x, y)表示，X、y分别为待插点所在行数、列数)D (x，y)，其中x、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数。
[0056]第三步:以待插点左右各两个点的方向值,计算出待插点的方向估计值D’(X，y)(指的是在待插点位置左、右各两个点的方向值之和，用D’ (x, y)表示，具体为:D’ (x, y)=D(x, y-2) +D(x, y-1)+D(x, y+1)+D(x, y+2)其中x、y分别为待插点所在行数、列数)，具体公式为:D，(x, y) = D (x, y-2) +D (x, y-1) +D (x, y+1) +D (x, y+2)；
[0057]第四步:根据待插点方向估计值D’(x，y)，选取搜索范围，具体方法为:
[0058]如果D’ (x, y) <-16，则选取_5，_4，_3，_2，_1，O方向模型，作为搜索范围；
[0059]否则如果D’(x，y)彡-12，则选取_4，_3，_2，_1，O方向模型，作为搜索范围；
[0060]否则如果D’(x，y)彡12，则选取4，3，2，1，O方向模型，作为搜索范围；
[0061]否则如果D’ (x, y)彡16，则选取5，4，3，2，1，O方向模型，作为搜索范围；
[0062]否则，选取-3，-2，-1,0，1，2，3方向模型，作为搜索范围。
[0063]在本实施例中，所述计算待插结果，具体方法为:
[0064]如果，DI= O, P(x, y) = (UPPER(5)+UNDER(5))/2 ；
[0065]如果，DI= -1 或-2，P (x，y) = (UPPER (4) +UPPER (5) +UNDER (5) +UNDER (6)) /4 ；
[0066]如果，DI= I 或 2，P (X，y) = (UPPER(5) +UPPER(6) +UNDER(4) +UNDER(5)) /4 ；
[0067]如果，DI= 3, P(x, y) = (UPPER(6)+UNDER(4))/2 ；
[0068]如果，DI= -3，P(x, y) = (UPPER (4) +UNDER (6) )/2 ；
[0069]如果，DI= 4, P(x, y) = (UPPER(7)+UNDER(3))/2 ；
[0070]如果，DI= -4，P(x, y) = (UPPER(3)+UNDER(7))/2 ；
[0071]如果，DI= 5, P(x, y) = (UPPER(8)+UNDER(2))/2 ；
[0072]如果，DI = -5, P(x, y) = (UPPER(2)+UNDER(8))/2。
【权利要求】
1.场内反锯齿去隔行的方法，其特征在于:本方法设插值点为P(X，y)，其中X、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数； 第一步:选取待插点上一行相关像素:P (x_l, j_4)、P (χ-l, j-3)、P (χ-l, j-2)、P(x-1，j-l)、P(x-l，j)、P(x-l，j+l)、P(x-l，j+2)、P(x-l，j+3)、P(x-l，j+4)，对其进行平滑滤波，得到向量UPPER ;选取待插点下一行相关像素:P (X+1，j -4)、P (X+1，j -3)、P(x+1，j-2)、P(x+l，j-1)、P(x+l，j)、P(x+l，j+1)、P(x+l，j+2)、P(x+l，j+3)、P(x+l，j+4)，对其进行平滑滤波，得到向量UNDER ； 第二步:将向量UPPER，UNDER作为方向模型的输入，计算出11个方向模型的方向相关性值DR(i)，i e [-5，5]。找出DR(i)中最大值Dmax，然后做如下筛选:
如果 DR(O) = Dmax,则 D (x, y) = O ； 否则如果，DR(I) = Dmax 并且 DR(1)>DR(-1)，则 D(x，y) = I ； 否则如果，DR(-1) = Dmax 并且 DR(-1)>DR(1)，则 D(x，y) = -1 ； 否则如果，DR (2) = Dmax 并且 DR(2)>DR(-2)，则 D(x，y) = 2; 否则如果，DR(-2) = Dmax 并且 DR(-2)>DR(2)，则 D(x，y) = -2 ； 否则如果，DR (3) = Dmax 并且 DR(3)>DR(-3)，则 D(x，y) = 3; 否则如果，DR(-3) = Dmax 并且 DR(-3)>DR(3)，则 D(x，y) = -3 ； 否则如果，DR (4) = Dmax 并且 DR(4)>DR(-4)，则 D(x，y) = 4; 否则如果，DR(-4) = Dmax 并且 DR(-4)>DR(4)，则 D(x，y) = -4 ； 否则如果，DR (5) = Dmax 并且 DR(5)>DR(-5)，则 D(x，y) = 5; 否则如果，DR(-5) = Dmax 并且 DR(-5)>DR(5)，则 D(x，y) = -5 ； 否则D = O; 每一个待插点，都计算出方向值D (X，y)，其中x、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数； 第三步:以待插点左右各两个点的方向值，计算出待插点的方向估计值D’(x，y),具体公式为:
D，(x, y) = D (x, y-2) +D (x, y-1) +D (x, y+1) +D (x, y+2)； 第四步:根据待插点方向估计值D’(x，y)，选取搜索范围，具体方法为: 如果D’ (x, y) <-16，则选取-5，-4，-3，-2，-1，O方向模型，作为搜索范围； 否则如果D’ (x, y) <-12，则选取-4，-3，-2，-1，O方向模型，作为搜索范围； 否则如果D’ (x, y)彡12，则选取4，3，2，1，O方向模型，作为搜索范围； 否则如果D’ (x, y)彡16，则选取5，4，3，2，1，O方向模型，作为搜索范围； 否则，选取_3，-2，-1，0，1，2，3方向模型，作为搜索范围； 第五步:在搜索范围内，计算出各方向模型的方向相关性DR(k)，k e “搜索范围”。找出DR(k)中最大值，其对应的方向模型，即是待插点的插值方向DI。
2.根据权利要求1所述的场内反锯齿去隔行的方法，其特征在于:所述计算待插结果，具体方法为:
如果，DI = O, P(x, y) = (UPPER(5)+UNDER(5))/2 ；
如果，DI =-1 或-2，P(x，y) = (UPPER(4) +UPPER(5) +UNDER(5) +UNDER(6)) /4 ；
如果，DI = I 或 2，P(x，y) = (UPPER(5) +UPPER(6) +UNDER(4) +UNDER(5))/4 ；如果，DI = 3，P(x，y) = (UPPER(6)+UNDER(4) )/2 ；如果，DI = -3, P(x, y) = (UPPER(4)+UNDER(6) )/2 ；如果，DI = 4, P(x, y) = (UPPER(7)+UNDER(3) )/2 ；如果，DI = -4, P(x, y) = (UPPER(3)+UNDER(7) )/2 ；如果，DI = 5, P(x, y) = (UPPER(8)+UNDER(2) )/2 ；如果，DI = -5, P(x, y) = (UPPER(2)+UNDER(8))/2。
【文档编号】H04N7/01GK104202554SQ201410466905
【公开日】2014年12月10日 申请日期:2014年9月15日 优先权日:2014年9月15日
【发明者】张宇 申请人:成都智明达数字设备有限公司