数字电视后视频处理芯片中相关算法研究

张昱天

(东北石油大学，黑龙江 大庆 163318)

数字电视后视频处理芯片中相关算法研究

张昱天

(东北石油大学，黑龙江 大庆 163318)

针对当前应用ELA算法，判断隔行视频图像的边沿信息方向存在的缺点，提出了一种改进型ELA运动自适应边沿插值去隔行算法。利用MATLAB软件进行仿真分析，结果表明，改进型ELA自适应边沿去插值去隔行算法效果良好，改善了应用其他去隔行算法产生的锯齿效应。

去隔行算法；ELA；边沿信息

对于视频后处理芯片而言，其图像处理主要包括去隔行、降噪及图像缩放3部分。去隔行算法是视频格式转换中十分重要的技术，但其也给电视系统带来很多问题，如爬行、行间闪烁和锯齿效应。

近年来，学术界提出了多种去隔行算法，去隔行技术主要分为3类：运动补偿、运动自适应[1]及线性滤波。3类方法各有优缺点，应用最多的是运动自适应方法。在隔行视频信号的插补过程中应用运动自适应去隔行算法时，为了使图像的静止区域和运动区域都获得良好的插补效果， 则需对视频信号进行运动检测，估算出图像的运动信息，然后选择相应的去隔行算法。本文提出的运动自适应方法是一种新型运动自适应方法，利用改良运动检测[2]和借鉴视频信号处理中场内插值ELA(Edge-based Line Average)算法思想改良边沿自适应插值，从而改善了画面锯齿效应。

1 去隔行算法的基本原理

图1 去隔行算法原理

图像在处理的过程中需要对其进行采样，如果将隔行扫描看作时空二次采样，则隔行信号转变成逐行信号的去隔行过程就是相反过程。去隔行算法原理如图1所示。

去隔行实质就是对“场”进行转换，使其成为“帧”，即为隔行电视信号的奇/偶场运用各种技术产生其缺少的偶/奇场信息,使之成为1帧完整信号。正式的去隔行可以用式1表示:

(1)

完全静止时的图像频谱，只需简单的时域滤波器就可完成去隔行的过程；但是对于运动图像的频谱来说，如果只使用简单的行平均和行复制，去隔行的效果不理想，会产生闪烁和锯齿效应等不良视觉现象。去隔行算法中应用最多的算法就是运动自适应去隔行算法。

2 改进的运动自适应去隔行算法

2.1 运动检测算法

运动自适应方法的实质是对待插像素所在区域进行分区，通过运动检测将其分为静止区域、慢速运动区域及运动区域。自适应方法处理图像的效果直接受到运动检测结果的影响，运动检测方法越完善，其运动自适应达到的效果越理想。

文中运动检测算法的中心为待插像素点，其组成的单元块包含周围及本身的14个点，比较此单元块和相邻时刻单元块的像素值，得到的单元块的运动情况可以代表中心待插像素的运动情况。由于2场相邻的奇偶场并不能组成2个完整的单元块，因此，需要组合不同时刻的相邻4场数据，得到2个完整的5×3单元块，取差求和，得到1个量值MAD。MAD值和阈值Tmax、Tmin进行比较，得到中心待插像素的运动情况。连续4场的单元块如图2所示。

图2 连续4场的单元块

通过计算t和t-2场的i-1行与i+1行对应的像素差与t+1和t-1场的i行对应的像素差，获得MAD值。MAD值的计算如下：

(2)

设定阈值Tmax与Tmin，比较它们和MAD值的大小，如果MAD值小于阈值Tmin，则待插像素的运动状态为静止；如果Tmax值小于MAD值，则待插像素的运动状态为快速运动；如果MAD值在Tmax和Tmin的区间内，则待插像素的运动状态为慢速运动。待插像素的运动状态用MD表示，其公式如下：

(3)

2.2 自适应插值算法

由于运动物体边缘处存在比较明显的场效应，因此为了插值效果更好，不仅需要检测运动像素点，还需要对运动物体的边沿进行检测和滤波处理，有效消除场效应。进行滤波处理时，应根据像素点位置设计滤波器。

对于运动图像来说，在时间差上，同一场的信号要比不同场小，此时选择场内插值较好；因此本文提出了一种改进型ELA运动自适应边沿插值算法。该算法主要包含如下3步：1)边沿检测；2)提高水平边沿检测能力；3)一致性边沿方向估计水平。该算法的基本原理如图3所示，检测的像素块大小为5×3。

图3 改进型自适应边沿差值算法图

(4)

然后判别待插值点是否在处于物体的水平边沿。计算一类绝对差和的公式如下：

y-1)|+|Fn(x+m-2,y+1)-Fn(x+m,y+

1)|)/2

(5)

若有：

(6)

则说明物体存在水平边沿，否则，则说明待插值点处于其他边沿。插值点的计算按照3点中值滤波法进行：

Fn(x,y)=median[Fn-1(x,y),Fn(x,y-1),Fn(x,y+1)]

(7)

2类向量的计算如下：

(8)

(9)

式8和式9中，i和j是待插值点(x,y)相对于上下2行的水平位移。需定义一类相关性函数，如式10所示：

(10)

选择diff(i,j)中的最小偏差min[diff(i,j)]表示其最有匹配的方向相关性。此时，插值方向由i和j确定，插值点的计算如下：

(11)

本文提出的改进型ELA运动自适应边沿插值去隔行算法中，使用了相邻场信息，并根据中值滤波算法[3]进行滤波，提升了垂直清晰度，并在检测斜线边沿时，给出了更多一致性的边缘方向估计，提高了自适应插值的准确度。

3 仿真结果及分析

应用改进的算法在软件MATLAB[4]中进行仿真得出，改进型的ELA运动自适应边沿插值去隔行算法很稳定，得到的插值效果较好，边沿更清晰。和一般基于边沿的去隔行算法的效果进行比较(见图4和图5)，一般边沿去隔行算法图像的轮廓不够清晰，插值方向选择错误，细线部分存在断裂现象；而本文提出的算法，插值方向选择最优，插值效果更好，图像轮廓更加清晰，画面更加完美。对于视频序列来说，避免了出现锯齿效应现象，解决了闪烁问题。

图4 原始算法处理效果图 图5 改进算法处理效果图

4 结语

本文设计的改进型ELA运动自适应边沿插值去隔行算法，先进行运动检测，判别图像处于运动区域还是静止区域，然后对插值方向进行判断，并结合滤波设计，得到的插值图像更为清晰，避免了视频图像出现锯齿效应现象，解决了闪烁的问题。

[1] 刘政林,刘菊,邹雪城,等.一种新型运动自适应去隔行算法[J].微处理机,2008(6):116-118.

[2] 普玉伟，叶兵，曾德瑞，等.一种运动自适应去隔行技术及其VLSI结构[J].电视技术,2011(21):40-44.

[3] 王晓凯,李锋.改进的自适应中值滤波[J].计算机工程与应用,2010,46(3):175-176，218.

[4] 韦炜.常用图像边缘检测方法及Matlab研究[J].现代电子技术,2011(4):91-94.

责任编辑马彤

TheResearchofCorrelationAlgorithmintheDigitalTVVideoPost-ProeessChip

ZHANG Yutian

(Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)

By judging interlaced video image edge direction information for the shortcomings of the current ELA algorithm, we propose a improved ELA motion adaptive edge interpolation deinterlacing algorithm. Analyzed by MATLAB software simulation，the results show that the improved ELA deinterlacing algorithm has good effect interlacing, and improved application sawtooth effect produced by other deinterlacing algorithms.

deinterlacing algorithm，ELA，edge Information

TP 37

：A

张昱天(1992-)，男，硕士研究生，主要从事高频电子电路和数字信号处理等方面的研究。

2015-02-03