一种视频去隔行方法
【专利摘要】本发明提供一种视频去隔行方法，包括以下步骤：区域划分步骤，利用五场运动检测器，将视频图像划分为运动区域和静止区域；静态区域插值步骤，在所述静止区域，将两个邻场合并为一帧，采用时插法进行插值；动态区域插值步骤，在所述运动区域，采用加强的边缘线平均法进行插值。本发明通过精准的运动检测来提高边缘线平均，提高了去隔行处理的效果。
【专利说明】
一种视频去隔行方法
技术领域
[0001] 本发明属于视频图像处理技术领域，特别是涉及一种视频去隔行方法。
【背景技术】
[0002] 传统的视频有隔行扫描视频和逐行扫描视频两种格式。隔行扫描格式由于节省带 宽所而被广泛用于广播电视系统。但隔行扫描会带来诸如锯齿化、行蠕动、行间闪烁、清晰 度低等缺陷，并且这些现象在运动区域会更加明显。由于像液晶显示屏、高清电视、超高清 电视、等离子显示面板等显示设备需要更多的逐行扫描视频，因此，一种高质量的去隔行技 术变得更加重要，实现从隔行到逐行扫描的帧格式转换技术。
[0003] 从现有技术文献中我们可以看到，许多去隔行算法已经被提出并且现有的去隔行 算法可以大致分为两大类:场内去隔行算法和场间去隔行算法。在场内去隔行算法中，空间 域内插值被广泛使用，其中一种是边缘线平均法。在某种程度上，由于边缘线平均算法运算 量低，所以这种算法比较流行。边缘线平均算法的缺点是，它在高频区域非常灵敏，并且可 能会减少在垂直方向上的分辨率。场间去隔行方法包括运动补偿算法和运动自适应算法。 运动补偿算法可以产生最佳的重建质量，但其计算复杂度太高，对于实时视频系统他会产 生复杂缓冲结构。因此，提出了运动自适应法去隔行算法来权衡它的质量性和复杂性。
[0004] 由于运动自适应去隔行算法较低的计算复杂度和可接受的视频质量，所以在显示 设备，消费电子产品和其他实时视频应用领域得到了广泛的应用。运动自适应去隔行算法 首先用运动检测器将视频图像划分为运动和静止区域，然后在静止区域采用场内插值，在 运动区域采用场间算法进行插值。并且运动自适应去隔行方法依赖于运动检测器的精度。
【发明内容】
[0005] 针对上述问题，本发明提供一种视频去隔行方法，包括以下步骤：区域划分步骤， 利用五场运动检测器，将视频图像划分为运动区域和静止区域;静态区域插值步骤，在所述 静止区域，将两个邻场合并为一帧，采用时插法进行插值；以及动态区域插值步骤，在所述 运动区域，采用加强的边缘线平均法进行插值。
[0006] 优选为，所述动态区域插值步骤，具体包括以下步骤:动态区域划分步骤，通过纹 理检测器确定平滑区域和纹理区域;平滑区域插值步骤，在所述平滑区域采用3X13边缘线 平均法进行插值；以及纹理区域插值步骤，在所述纹理区域采用3X3边缘线平均法进行插 值。
[0007] 优选为根据以下公式计算所述相邻四个参考场中的两个像素的差值
[0017] 优选为，所述计算像素的运动状态，表示为下式，
[0018] EV = DV*GV
[0019] 其中，
[0021] GV为为二维高斯滤波器的值矩阵。
[0022] 优选为，所述根据阈值判定像素是静止还是运动，表示为
[0024] 其中，M(x，y) = l表示该像素是运动的，M(x，y)=0表示该像素是静止的。
[0025] 优选为，根据以下方程对所述阈值进行调整，
[0027]其中，y表示像素值。
[0028] 优选为，当前像素值是255或0时，阈值设定为25;当前像素值是127，阈值被设定为 10。
[0029] 优选为，在所述动态区域划分步骤中，包括：
[0030] 根据以下公式计算区域特征值Val值，
[0033]当Val值大于纹理检测阈值时，则该动态区域分类为纹理区，否则，该动态区域分 类为平滑区。
[0034]优选为，在所述3 X 13边缘线平均法中，包括 [0035]根据以下公式查找相对方向：
[0036] D{k) = ^=JX(i--\,j--k)-X(i + ],；+k)\
[0037] 0=arg min D(k))
[0038] 得到D(k)的最小值时，Θ等于k。
[0039] 根据以下公式计算内插像素值：
[0040] X(i，j) = [X(i-l，j-dmin)+X(i+l，j+0)]/2〇
[0041] 本发明通过精准的运动检测来提高边缘线平均，提高了去隔行处理的效果。
【附图说明】
[0042]图1是视频去隔行方法的流程图。
[0043] 图2是从相邻的参考场提取运动信息的示意图。
[0044] 图3是内插像素及周边像素的示意图。
[0045] 图4是改进的边缘线平均线插值法的示意图。
[0046] 图5是常规的边缘平均线插值法的示意图。
【具体实施方式】
[0047] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，此处所描述的 具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。所描述的实施例仅仅是本发明一部 分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出 创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0048] 如图1所示，本发明的视频去隔行方法包括如下步骤：
[0049] 区域划分步骤S1，利用五场运动检测器，将视频图像划分为运动区域和静止区域。 在该步骤中，利用了相邻四个参考场像素灰度的差异性。在图2中显示了如何从相邻的参考 场提取运动信息。其中X轴和Y轴分别代表对应场的行和列，t轴为场号。在图3中示出了内插 像素及其周边像素。
[0059]两个场像素的差值可以利用公式（1)到公式(9)计算。t是场号。p(x，y)是示内插的 像素值。
[0062] DV是一个3X3的矩阵。GV定义为二维高斯滤波器的值矩阵，并且此矩阵的其西格 玛值设为1。我们利用高斯滤波器来减少噪音的影响，运动状态由下列式子表示。
[0063] EV = DV*GV (12)
[0065] M(x，y) = 1表示这个像素是运动的，M(x，y) = 0表示这个像素是静止的。
[0066]我们使用阈值来确定运动区域。当场差比阈值小时，我们判断该区域为静止区域。 当该场差比阈值大时，我们认为该区域为运动区域。人眼对比灰色区域较亮和较暗区域较 不敏感，因此，在较亮和较暗区域中的阈值应该比在灰色区域中的阈值小。下面的方程提出 了运动检测一种简单的阈值调整原理。
[0068]若当前像素值是255或0,则将阈值设定为25;若当前像素值是127,则将阈值设定 为10〇
[0069] 静态区域插值步骤S2,在静止区域，将两个邻场合并为一帧，采用时插法进行插 值。
[0070] 动态区域插值步骤S3,在运动区域，采用加强的边缘线平均法进行插值。具体地来 说，包括以下步骤：
[0071] 由于边缘线平均具有更宽的通带，在水平边缘区域中能表现出更好的性能，但是 在高频区域中表现不佳。为了在所有运动区域，都能得到很高的质量，在动态区域区分步骤 S31中，使用纹理检测器来确定平滑区域和纹理区域，包括以下步骤：
[0072]首先计算区域特征值
[0076] 然后，通过纹理检测阈值进行判定，如果实验中Val值大于纹理检测阈值，则该区 域分类为纹理区；否则，该区域分类为平滑区。
[0077] 接下来，进行平滑区域插值步骤S32和纹理区域插值步骤S33。在平滑区一个3X13 的窗上用边缘线平均法查找相对方向，如图4所示，其中，差值最小处为最佳的修正方向。将 像素值插在该最佳的修正方向。
[0078] 具体表示为下式
[0080] Θ = argminD(k) (18)
[0081] Dk代表每个方向的预测值，取最小值为所查找到的相对方向。当我们得到D(k)的 最小值时，Θ等于k。
[0082] 然后，内插像素值可以如下计算：
[0083] X(i,j) = [X(i-l,j-d min)+X(i+l,j+9)]/2 (19)
[0084] 在纹理区域插值步骤S33中，在纹理区域加一个3X3的窗来获得更好的表现，将上 述公式中k的范围设定为(_1，1)，与常规的边缘线平均插值算法相似，该算法如图5所示。
[0085] 以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何 熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应 涵盖在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种视频去隔行方法，其特征在于， 包括以下步骤： 区域划分步骤，利用五场运动检测器，将视频图像划分为运动区域和静止区域； 静态区域插值步骤，在所述静止区域，将两个邻场合并为一帧，采用时插法进行插值； 以及 动态区域插值步骤，在所述运动区域，采用加强的边缘线平均法进行插值。2. 根据权利要求1所述的视频去隔行方法，其特征在于， 所述动态区域插值步骤，具体包括以下步骤： 动态区域划分步骤，通过纹理检测器确定平滑区域和纹理区域； 平滑区域插值步骤，在所述平滑区域采用3 X 13边缘线平均法进行插值；以及 纹理区域插值步骤，在所述纹理区域采用3 X 3边缘线平均法进行插值。3. 根据权利要求1所述的视频去隔行方法，其特征在于， 所述区域划分步骤，包括： 计算相邻四个参考场中的两个像素的差值； 计算像素的运动状态； 根据阈值判定像素是静止还是运动。4. 根据权利要求3所述的视频去隔行方法，其特征在于， 根据以下公式计算所述相邻四个参考场中的两个像素的差值d4=[ |p(x-l,y,t-l)-p(x-l,y,t+l) | ] d5=[ |p(x,y,t-l)-p(x,y,t+l) I ] d6=[ |p(x+l,y,t-l)-p(x+l,y,t+l) | ]5. 根据权利要求3所述的视频去隔行方法，其特征在于，所述计算像素的运动状态，表 示为下式，GV为为二维高斯滤波器的值矩阵。6. 根据权利要求3所述的视频去隔行方法，其特征在于， 所述根据阈值判定像素是静止还是运动，表示为其中，M(x，y) = l表示该像素是运动的，M(x，y)=0表示该像素是静止的。7. 根据权利要求3或6所述的视频去隔行方法，其特征在于， 根据以下方程对所述阈值进行调整，其中，y表示像素值。8. 根据权利要求7所述的视频去隔行方法，其特征在于， 当前像素值是255或O时，阈值设定为25;当前像素值是127，阈值被设定为10。9. 根据权利要求2所述的视频去隔行方法，其特征在于， 在所述动态区域划分步骤中，包括： 根据以下公式计算区域特征值Val值，当Val值大于纹理检测阈值时，则该动态区域分类为纹理区，否则，该动态区域分类为 平滑区。10. 根据权利要求2所述的视频去隔行方法，其特征在于， 在所述3 X 13边缘线平均法中，包括 根据以下公式查找相对方向：9. arg min D(k) 得到D(k)的最小值时，Θ等于k; 根据以下公式计算内插像素值： X(i，j) = [X(i-l，j-d min)+X(i+l，j+0)]/2〇
【文档编号】H04N7/01GK106027943SQ201610541372
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年7月11日
【发明人】杨长水, 陈瑞, 贾惠柱, 解晓东, 高文
【申请人】北京大学