[发明专利]消除图像信号处理器中的重影效果的方法

说明书

本发明涉及消除图像信号处理器中的重影效果的方法，并特别涉及消除图像信号处理器中的重影效果的改善的方法，该方法能增强使用有限脉冲响应(本文下面称FIR)滤波器和无限脉冲响应(本文下面称IIR)滤波器的系统中的消除重影效果的性能。

近来，已研究出消除在如电视机之类的图像信号处理器中出现的重影效果的各种方法，消除重影效果的一般方法是发射机发射重影消除参考(本文下面称GCR)信号，接收机把该GCR信号与所存储的GCR信号作比较。为做到这一点，每个国家设置不同的GCR信号。

图1是根据常规技术的重影效果消除器的数字滤波器方框图，其中包括FIR滤波器10，用于根据滤波器系数对输入数字信号Xn进行滤波和消除重影效果；IIR滤波器11，用于根据滤波器系数对FIR滤波器10的输出进行滤波和消除重影效果；以及一个加法器12，用于把FIR滤波器10的输出和IIR滤波器1的输出相加。

具有上述构造的常规重影效果消除器中的数字滤波器的动作现将详细描述。

首先，当数字信息自模／数(A／O)转换器(未示意出)中输入时，FIR滤波器10通过根据滤波器系数重复预定次数的滤波来消除数字信号(Xn)中的重影效果，并且IIR滤波器11接收FIR滤波器10的输出并再次重复预定次数的滤波来消除数字信号中的重影效果，而且IIR滤波器11的输出在数／模(D／A)转换器(未示意出)中转换成模拟信号。

这里，为获得FIR滤波器10和IIR滤波器11的系数，要求精确算法，并且其中最广泛采用的是图2所示的最小均方(本文下面称LMS)算法。

现将解释LMS算法。

假设输入信号X(n)如果通过不确定(unacknowledge)系统13，就变成作为参考信号使用的GCR信号d(n)。

这里，减法器15从GCR信号d(n)中减去自适应FIR滤波器14的输出y(n)来获得结果值e(n)，并把此结果值e(n)反馈给自适应滤波器14。其中，自适应FIR滤波器将重复执行滤波来获得滤波器的最佳系数，直到减法器15的输出值e(n)为零(0)。上面过程即为LMS算法。

然而，因为LMS算法一般只在刷新FIR滤波器系数时才使用，所以不能在使用FIR滤波器又使用IIR滤波器的系统中采用。

更进一步，因为常规的重影效果消除器的数字滤波器是按顺序刷新FIR系数和IIR系数，所以当在刷新FIR系数中出现误差时，会影响IIR系数的刷新，并且导致不能从图像信号中正确消除重影效果质量。

此外，因为IIR滤波器有反馈构造，所以当计算FIR系数时，在滤波器IIR中处理重影效果会影响FIR系数的计算，从而导致降低系统中的重影效果的消除性能。

因此，本发明的目的是提供消除图像信号处理器中的消除重影效果的改善的方法，该方法通过在既使用FIR滤波器又使用IIR滤波器的系统中交替地实施FIR滤波器系数和IIR滤波器系数的刷新能增强系统中滤波器系数的收敛速度和消除重影效果的性能。

为达到上面目的，提供一种消除图像信号处理器中的重影效果的改善的方法，该方法包括初始化FIR滤波器组(bank)和IIR滤波器组；通过用具有重影效果的数据和由FIR滤波器组滤波的GCR数据及输入信号的数据执行用于刷新滤波器系数的算法以刷新FIR滤波器组；通过用参考GCR数据和由FIR滤波器组滤波的输入信号的数据执行用于刷新滤波器系数的算法来刷新IIR滤波器组；和获得其中每组中错误都减至最少的FIR滤波器组和IIR滤波器组。

本发明将从本文下面的详细描述和只用于示意因而不是本发明限制的附图中变为更全面的理解，并且其中：

图1表示根据常规技术的重影效果消除器中的数字滤波器的广框图；

图2表示根据常规技术获得滤波器系数的LMS算法的方框图；

图3是表示根据本发明获得滤波器系数的LMS算法的方框图；和

图4是刷新图3中的滤波器的系数的流程图。

图3是表示根据本发明获得滤波器系数的LMS算法的方框图，其中FIR滤波器组20和IIR滤波器组30的系数是通过执行FIR滤波器20与IIR滤波器30的系数的刷新经由脱线交替获得的，以具有前馈构造。

现将结合附图详细解释LMS算法。

首先，如果FIR滤波器20和IIR滤波器30的每种传递函数分别定义为H(z)和1／I(z)、输入信号定义为X(z)、并且作为参考信号使用的GCR数据定义为D(z)，就能形成方程式X(z)×H(z)×1／I(z)=D(z)……(1)。