[发明专利]一种基于场景切变和内容特征检测的去隔行方法

权利要求书

1.一种基于场景切变和内容特征检测的去隔行方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)局部区域类型判断：在场景切变检测的过程中，通过比较当前场和前后场的差异得到整场视频内容特征的判断和分类以及局部区域特征的判断；

(2)自适应插值过程：先对当前场进行场景切变检测，然后将检测结果分为四类：当前场和后向场同时发生场景切变、当前场发生场景切变而后向场没有发生场景切变、当前场没有发生场景切变后向场发生场景切变、当前场没有发生场景切变后向场也没有发生场景切变；于当前场和后向场同时发生场景切变即连续场景切变的情况，采用帧内插值方式；对于其它三类情况，先结合场景切变的检测结果进行整场视频内容特征的判断和分类，然后再进行场内图像块的局部特征判断，最后进行分类插值。

2.根据权利要求1所述的一种基于场景切变和内容特征检测的去隔行方法，其特征在于，所述步骤(1)中局部区域类型判断的具体步骤如下：

其中Local_forward和Local_backward分别表示每个图像块与前、后场对应参考位置的图像块的比较结果；Local_forward＝1表示当前图像块与前向参考块不同，Local_forward＝-1表示当前图像块与前向参考块相似，Local_forward＝0表示其余不确定情况；Local_backward取值1、-1、0分别表示当前图像块与后向参考块不同、相似、不确定的情况；前向绝对图像块误差AIBD_forward和后向绝对图像块误差AIBD_backward的计算方法如上AIBD计算公式所示；BlocksInWidth和BlocksInHeight分别为行和列中运动估计图像块的数量；C1、C2为经验阈值，分别取值为12、2；

在场景切变检测的过程中，先计算每个图像块相对于前向场和后向场对应图像块的绝对图像块误差AIBD_forward和AIBD_backward，然后将AIBD的值与经验阈值比较，得到Local_forward和Local_backward的判断方法。

3.根据权利要求1所述的一种基于场景切变和内容特征检测的去隔行方法，其特征在于，所述步骤(1)中前向绝对图像块误差AIBD_forward和后向绝对图像块误差AIBD_backward只计算一次，并同时用于局部区域特征判断和count_forward、count_backward的数量统计，其中count_forward、count_backward分别表示相比于前向场、后向场的不同检测类型的图像块的数量。

4.根据权利要求1所述的一种基于场景切变和内容特征检测的去隔行方法，其特征在于，所述步骤(2)中将检测结果分为四类的具体的分类判定方式为：

若count_forward_different和count_backward_different都大于compare_count3，则当前场和后向场同时发生场景切变；

若count_backward_same大于compare_count1且count_forward_different大于compare_count3，则当前场发生场景切变而后向场没有发生场景切变；

若count_forward_same大于compare_count1且count_backward_different大于compare_count3，则当前场没有发生场景切变后向场发生场景切变；

其余情况，当前场没有发生场景切变后向场也没有发生场景切变；

其中compare_count1、compare_count2和compare_count3为经验阈值，计算方式如下：

compare_count1＝BlocksInWidth×BlockInHeight×0.55

compare_count2＝BlocksInWidth×BlockInHeight×0.5

compare_count3＝BlocksInWidth×BlockInHeight×0.6；

其中count_forward_same，count_forward_different，count_forward_uncertain分别表示当前场与前向参考场比较得出的相似、不同、不确定三个类型的图像块数量；count_backward_same，count_backward_different，count_backward_uncertain分别表示当前场与后向参考场比较得出的相似、不同、不确定三个类型的图像块数量。