[发明专利]一种数字化处理逐行扫描电视信号的自适应补偿算法

摘要

本发明公开了一种数字化处理电视中逐行扫描电视信号的自适应补偿算法。该算法可以很好的消除在将现行隔行扫描电视信号转换为逐行扫描电视信号的过程中所产生的运动失真。该算法包括运动与静止检测算法、运动补偿算法和边缘厂保护算法三个部分。运动与静止的检测算法的目的是将电视信号中的运动物体和静止物体区分开来；运动补偿算法是对电视信号中运动物体进行有效的补偿，使得补偿后的图像的主观效果得到大大改善；边缘场保护算法是为了弥补在运动部分与静止部分边缘的交界处所产生的补偿失真。本发明在算法的实现上充分考虑硬件的实现因素。算法中的运算都只涉及运算速度最快的加法和减法运算，所以使得该算法具有实时、高效的特点。

主权项

1.一种数字化处理逐行扫描电视信号的自适应补偿算法，包括运动与静止检测算法、运动补偿算法和边缘保护算法三个部分；其特征在于：运动与静止的检测算法的目的是将电视信号中的运动物体和静止物体区分开来；运动补偿算法是对电视信号中运动物体进行有效的补偿，使得补偿后的图像的主观效果得到大大改善；边缘保护算法是为了弥补在运动部分与静止部分边缘的交界处所产生的补偿失真；所述运动与静止的检测算法是：使用对两帧图像求差值，并根据阈值来判断运动与静止；假设现有两帧图像：Current[m，n]和Last[m，n]，Current[m，n]是当前帧图像，Last[m，n]是上一帧图像；假设用MotionCheck[m，n]来表明Current[m，n]是运动还是静止，则MotionCheck[m，n]的表达式如下：公式(1)中Threshold是判断运动与静止的阈值；如果MotionCheck为1，表明该像素Current[m，n]属于运动部分；如果MotionCheck为0，表明该像素Current[m，n]属于静止部分；所述运动补偿算法是：在所要处理像素的邻域内，搜寻梯度值最小的方向，并在该方向上做均值运算或者中值运算；在像素点(m，n)处的图像边缘一定在其梯度最小的方向上，当前点(m，n)在α，β，γ这三个方向上梯度分别为：▿αf(m,n)=12[f(m+1,n-1)-f(m-1,n+1)]---(2)]]>▿βf(m,n)=12[f(m,n-1)-f(m,n+1)]----(3)]]>▿γf(m,n)=12[f(m-1,n-1)-f(m+1,n+1)]----(4)]]>梯度的绝对值|_αf|，|_βf|和|_γf|最小的方向就是当前帧图像在点(m，n)处的边缘方向，所以运动补偿的输出可以定义为：g(m,n)=13{fup+fmiddle+fdown}]]>或g(m,n)＝Med{f_up，f_middle，f_down}        (5)其中f_middle＝f(m，n)公式(5)和(6)是，对于当前点(m，n)来说，算法先在其8邻域内的三个方向搜寻边缘；然后根据搜寻到的边缘方向上的灰度值或亮度值来决定点(m，n)的灰度值或亮度值，即可以采用边缘方向上的三点均值，也可以使用三点中值；这样就可以修正因图像运动而造成奇、偶两场信号的差异，从而减小图像的边缘模糊现象；所述边缘保护算法是：求出所要处理像素的邻域内的运动点的个数，并根据阈值来确定该像素是否受到保护；从而修正由于运动补偿算法所带来的新的边缘锯齿效应；该算法首先对要处理的点的8邻域进行分析，其表达式如下：SumMotion[m,n]=Sum(MotionCheck[i,j]);m-1≤i≤m+1n-1≤j≤n+1----(8)]]>公式(8)中的Sum()是求和函数，公式(7)中的SumThreshold是根据经验选取的阈值，公式(7)的目的是求出每一点所对应的Protect[m，n]的值，如果该值为1，则其对应的点就受到保护，而不进行任何运算；反之，则表明该点需要通过运动补偿算法的处理。