專利名稱：過(guò)濾信號(hào)和獲得過(guò)濾系數(shù)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及過(guò)濾信號(hào)的方法，包括
確定作為輸入獲得的信號(hào)的區(qū)段(section)的分類，其中分類的確定包括計(jì)算至少包括代表輸入信號(hào)區(qū)段的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段以及將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段；和
從多個(gè)可用過(guò)濾器中選擇與該分類相關(guān)聯(lián)的數(shù)字過(guò)濾器。本發(fā)明還涉及用于過(guò)濾信號(hào)的設(shè)備，包括 用于接收信號(hào)的輸入端；
用于確定作為輸入獲得的信號(hào)的區(qū)段的分類的設(shè)備組件，該設(shè)備組件包括用于計(jì)算至少包括代表輸入信號(hào)區(qū)段的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段的信號(hào)處理組件以及用于將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段的信號(hào)處理組件；和切換器，用于在多個(gè)可用數(shù)字過(guò)濾器之間進(jìn)行切換。本發(fā)明也涉及用于在顯示器上再現(xiàn)至少一個(gè)圖像的設(shè)備，包括用于接收編碼至少一個(gè)圖像的信號(hào)的接口以及用于過(guò)濾代表至少一個(gè)圖像的數(shù)字信號(hào)的過(guò)濾設(shè)備。本發(fā)明也涉及獲得多個(gè)過(guò)濾器的過(guò)濾系數(shù)的方法，包括
獲得多個(gè)測(cè)試信號(hào)區(qū)段和相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)信號(hào)值，每一個(gè)測(cè)試信號(hào)區(qū)段與多個(gè)分類中的一個(gè)分類相關(guān)聯(lián)；
對(duì)于每一個(gè)分類，優(yōu)化相關(guān)聯(lián)過(guò)濾器的過(guò)濾系數(shù)的集合，以使得與那個(gè)分類相關(guān)聯(lián)的過(guò)濾版本的測(cè)試信號(hào)區(qū)段最佳近似于其相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)信號(hào)值；以及將每個(gè)優(yōu)化集合的過(guò)濾系數(shù)與通過(guò)以下可獲得的分類代碼相關(guān)聯(lián) 對(duì)于與關(guān)聯(lián)于優(yōu)化集合的過(guò)濾系數(shù)的分類相關(guān)聯(lián)的任何測(cè)試信號(hào)區(qū)段，計(jì)算至少包括代表測(cè)試信號(hào)區(qū)段的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段，并將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段。本發(fā)明也涉及計(jì)算機(jī)程序。
背景技術(shù)：
US 6，192，161 Bl披露用于將惡化信號(hào)恢復(fù)成非惡化信號(hào)的方法、設(shè)備和制品。 惡化信號(hào)包括多個(gè)惡化和非惡化數(shù)據(jù)點(diǎn)。對(duì)于每一個(gè)惡化數(shù)據(jù)點(diǎn)，基于包含惡化數(shù)據(jù)點(diǎn)的區(qū)域的特征創(chuàng)建多個(gè)分類類型。數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)于多個(gè)分類類型之一來(lái)分類，并被分配相應(yīng)的輸入信號(hào)分類。通過(guò)根據(jù)輸入信號(hào)分類結(jié)果對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)過(guò)濾來(lái)生成非惡化信號(hào)。所創(chuàng)建的分類可以包括運(yùn)動(dòng)分類、錯(cuò)誤分類、空間分類或空間活動(dòng)分類?？臻g分類是用于描述目標(biāo)數(shù)據(jù)的空間特征的特定值的選集(collection)。例如，自適應(yīng)動(dòng)態(tài)范圍編碼 (Adaptive Dynamic Range Coding) (ADRC)可以用于將每一個(gè)分類作為空間分類來(lái)生成。 可以使用空間分類的其他示例，包括差分PCM。使用1比特ADRC的問(wèn)題是它對(duì)于具有陡峭瞬態(tài)和弱瞬態(tài)的信號(hào)給出相同的結(jié)果，從而導(dǎo)致在這兩種信號(hào)中增加瞬態(tài)的陡度的過(guò)濾器的應(yīng)用。這在已包括陡峭瞬態(tài)的信號(hào)中引起偽像(artefact)。使用差分PCM的問(wèn)題是它可能導(dǎo)致大范圍的分類代碼，從而增加需要保持為可用的不同過(guò)濾器的數(shù)量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供上述類型的方法、設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序，其允許信號(hào)區(qū)段的有效過(guò)濾，同時(shí)避免在不需要被提供更陡峭瞬態(tài)的信號(hào)區(qū)段中引入偽像。這個(gè)目的利用根據(jù)本發(fā)明的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，該方法包括
確定作為輸入獲得的信號(hào)的區(qū)段的分類，其中分類的確定包括計(jì)算至少包括代表輸入信號(hào)區(qū)段的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段以及將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段，其中在量化操作中，量化步驟適應(yīng)于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段的動(dòng)態(tài)范圍；和從多個(gè)可用過(guò)濾器中選擇與該分類相關(guān)聯(lián)的數(shù)字過(guò)濾器。因?yàn)榉诸惖拇_定包括計(jì)算至少包括代表輸入信號(hào)區(qū)段的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段以及將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段，所以在分類處理中考慮在信號(hào)區(qū)段中陡峭瞬態(tài)的存在或不存在。因?yàn)榕c該分類相關(guān)聯(lián)的數(shù)字過(guò)濾器從多個(gè)可用過(guò)濾器中進(jìn)行選擇，所以相比于具有不太陡峭瞬態(tài)的信號(hào)區(qū)段而言，對(duì)于具有陡峭瞬態(tài)的信號(hào)區(qū)段，有可能使用不同的過(guò)濾器。因?yàn)榱炕僮魇褂眠m應(yīng)于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段的動(dòng)態(tài)范圍的量化步驟， 所以在分類的確定能夠僅具有有限范圍結(jié)果的意義上能夠減少分類的數(shù)量。這使得該方法在存儲(chǔ)器使用方面是有效的。這也能夠通過(guò)僅選擇大的量化步驟或使用熵編碼方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。然而，在使用大的量化步驟的情況中，將需要預(yù)先知道信號(hào)屬性以避免遺漏太多細(xì)節(jié)。 該量化步驟可能是如此之大的，以致于許多計(jì)算的信號(hào)區(qū)段的所有值將是相同的。熵編碼方法實(shí)施起來(lái)是相對(duì)困難且效率相對(duì)低的。代碼簿必須被存儲(chǔ)，并且這個(gè)代碼簿必須適合于該信號(hào)。本發(fā)明的方法能夠只利用可變的過(guò)濾系數(shù)以硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)。這些過(guò)濾系數(shù)適合于待過(guò)濾的信號(hào)的特征就足夠了。在一個(gè)實(shí)施例中，量化操作包括η比特自適應(yīng)動(dòng)態(tài)范圍編碼。特別地，這可以是η=1的情況，因此分類確定的結(jié)果是可能值的范圍內(nèi)并不隨著構(gòu)成該信號(hào)區(qū)段的采樣的數(shù)量而非常迅速地增加的分類代碼。在一個(gè)實(shí)施例中，從編碼數(shù)字圖像的像素?cái)?shù)據(jù)的陣列中獲得輸入信號(hào)區(qū)段。這是該方法非常適合的一種應(yīng)用，這是因?yàn)閳D像時(shí)常是模糊的。用于銳化 (sharpen up)圖像的過(guò)濾器將增加瞬態(tài)的陡度。因而，限制這樣的過(guò)濾器的應(yīng)用以避免在過(guò)濾器應(yīng)用于圖像中已經(jīng)聚焦的那些區(qū)域時(shí)將出現(xiàn)的局部偽像是必要的。在一種變型中，這多個(gè)過(guò)濾器包括各向同性過(guò)濾器。因?yàn)殓R頭聚焦模糊與方向無(wú)關(guān)，所以這種變型適合于補(bǔ)償鏡頭聚焦模糊。在一個(gè)實(shí)施例中，這些過(guò)濾器包括均是高斯過(guò)濾器的逆的各向同性過(guò)濾器，這是因?yàn)殓R頭聚焦模糊能夠被模型化為將高斯過(guò)濾器應(yīng)用于清晰圖像的結(jié)果。在進(jìn)一步變型中，該數(shù)字圖像被包括在圖像序列中，并且獲得代表該圖像序列的數(shù)據(jù)，而且通過(guò)以下獲得輸入信號(hào)區(qū)段對(duì)于該數(shù)字圖像的至少一個(gè)像素中的每一個(gè)像素， 估計(jì)該圖像中包括該像素的區(qū)域在該圖像序列中的多個(gè)圖像上的運(yùn)動(dòng)方向，以及選擇沿著該運(yùn)動(dòng)方向相對(duì)于該像素定位的像素的值。這種變型非常適合于消除鏡頭模糊，即由于圖像中表示的對(duì)象的運(yùn)動(dòng)而引起的模
5糊。通過(guò)獲得一般與運(yùn)動(dòng)方向?qū)?zhǔn)的信號(hào)區(qū)段，獲得包括由于運(yùn)動(dòng)而“展開(kāi)(spread out)” 的圖像信息的信號(hào)區(qū)段，其中這些信號(hào)區(qū)段能夠被過(guò)濾，以恢復(fù)聚焦。對(duì)于圖像中的多個(gè)像素或圖像區(qū)域中的每一個(gè)，獲得這樣的信號(hào)區(qū)段，因此只有由于特定對(duì)象的運(yùn)動(dòng)而被模糊的區(qū)域才被聚焦。因?yàn)橐话銓?duì)于一起覆蓋整個(gè)圖像的像素或區(qū)域集合中的每一個(gè)獲得信號(hào)區(qū)段，所以在該處理中也校正由于相機(jī)的晃動(dòng)而引起的模糊。一種變型包括確定該圖像中包括該像素的區(qū)域的運(yùn)動(dòng)幅度以及選擇特定數(shù)量的在相互間隔上的像素，其中間隔的大小取決于運(yùn)動(dòng)的幅度。這種變型具有的效果是對(duì)于其信息被更寬展開(kāi)的快速移動(dòng)對(duì)象，自動(dòng)加寬過(guò)濾孔徑。不需要提供單獨(dú)的過(guò)濾器。此外，不需要根據(jù)信號(hào)區(qū)段所包含的采樣的數(shù)量來(lái)增加該信號(hào)區(qū)段的長(zhǎng)度。這保持相對(duì)低的分類代碼的數(shù)量。根據(jù)另一方面，用于過(guò)濾信號(hào)的設(shè)備包括 用于接收信號(hào)的輸入(端)；
用于確定作為輸入獲得的信號(hào)的區(qū)段的分類的設(shè)備組件，該設(shè)備組件包括用于計(jì)算至少包括代表輸入信號(hào)區(qū)段的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段的信號(hào)處理組件以及用于將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段的信號(hào)處理組件，其中該設(shè)備被配置成實(shí)施量化操作， 以使得量化步驟適應(yīng)于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段的動(dòng)態(tài)范圍；以及切換器，用于在多個(gè)可用數(shù)字過(guò)濾器之間進(jìn)行切換。該設(shè)備能夠被實(shí)現(xiàn)為編程的微處理器或被實(shí)現(xiàn)為專用硬件，例如現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)。組件能夠是功能性的，在被適當(dāng)編程為執(zhí)行該功能的同一個(gè)設(shè)備中進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在一個(gè)實(shí)施例中，該設(shè)備被配置成執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的方法。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供用于在顯示器上再現(xiàn)至少一個(gè)圖像的設(shè)備，包括用于接收編碼至少一個(gè)圖像的信號(hào)的接口以及用于過(guò)濾代表至少一個(gè)圖像的數(shù)字信號(hào)的過(guò)濾設(shè)備，其中過(guò)濾設(shè)備被構(gòu)成為根據(jù)本發(fā)明的用于過(guò)濾信號(hào)的設(shè)備。根據(jù)另一方面，根據(jù)本發(fā)明的獲得多個(gè)過(guò)濾器的過(guò)濾系數(shù)的方法包括
獲得多個(gè)測(cè)試信號(hào)區(qū)段以及相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)信號(hào)值，每一個(gè)測(cè)試信號(hào)區(qū)段與多個(gè)分類中的一個(gè)分類相關(guān)聯(lián)；
對(duì)于每一個(gè)分類，優(yōu)化相關(guān)聯(lián)過(guò)濾器的過(guò)濾系數(shù)集合，以使得與那個(gè)分類相關(guān)聯(lián)的過(guò)濾版本的測(cè)試信號(hào)區(qū)段最佳近似于其相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)信號(hào)值；以及
將每個(gè)優(yōu)化集合的過(guò)濾系數(shù)與通過(guò)以下可獲得的分類代碼相關(guān)聯(lián) 對(duì)于與關(guān)聯(lián)于優(yōu)化集合的過(guò)濾系數(shù)的分類相關(guān)聯(lián)的任何測(cè)試信號(hào)區(qū)段，計(jì)算至少包括代表測(cè)試信號(hào)區(qū)段的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段，并將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段，其中在量化操作中，量化步驟適應(yīng)于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段的動(dòng)態(tài)范圍。這種方法允許對(duì)于基于分類的過(guò)濾器獲得優(yōu)化的過(guò)濾系數(shù)而不產(chǎn)生許多分類。此夕卜，該方法提供適合于具有陡峭坡度(steep gradient)的信號(hào)區(qū)段以及沒(méi)有陡峭坡度的信號(hào)區(qū)段的過(guò)濾器。由于在量化操作中量化步驟適應(yīng)于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段的動(dòng)態(tài)范圍的事實(shí)，所以能夠?qū)崿F(xiàn)該方法而無(wú)需測(cè)試信號(hào)區(qū)段的信號(hào)特征的先驗(yàn)知識(shí)。在一個(gè)實(shí)施例中，量化操作包括η比特自適應(yīng)動(dòng)態(tài)范圍編碼。特別地，如果η=1，分類代碼的數(shù)量隨著測(cè)試信號(hào)區(qū)段長(zhǎng)度的增加而不太迅速地增加。
在一個(gè)實(shí)施例中，從編碼數(shù)字圖像的像素?cái)?shù)據(jù)的陣列中獲得每一個(gè)測(cè)試信號(hào)區(qū)段。因而，提供用于校正圖像中的模糊的優(yōu)化過(guò)濾器。對(duì)于不同分類的信號(hào)使用不同的過(guò)濾器允許只有模糊的圖像或圖像中模糊的部分被聚焦。已聚焦的部分或圖像被不同地過(guò)濾。這種方法相對(duì)容易實(shí)施，這是因?yàn)槟軌蚴褂脺y(cè)試圖像而不是僅包括少量像素值的特別準(zhǔn)備的信號(hào)區(qū)段。 在一個(gè)實(shí)施例中，這多個(gè)過(guò)濾器包括各向同性過(guò)濾器。這個(gè)實(shí)施例適合于提供最佳過(guò)濾器來(lái)校正鏡頭聚焦模糊，尤其在使用的各向同性過(guò)濾器是高斯過(guò)濾器的逆的情況中。在進(jìn)一步變型中，該數(shù)字圖像被包括在圖像序列中，并獲得代表該圖像序列的數(shù)據(jù)，以及其中通過(guò)以下獲得測(cè)試信號(hào)區(qū)段對(duì)于該數(shù)字圖像的至少一個(gè)像素中的每一個(gè)像素，獲得代表該圖像中包括該像素的區(qū)域在該圖像序列中的多個(gè)圖像上的運(yùn)動(dòng)方向的數(shù)據(jù)，以及選擇沿著該運(yùn)動(dòng)方向相對(duì)于該像素定位的像素的值。效果是能夠使用有限范圍的表示若干不同移動(dòng)對(duì)象的測(cè)試圖像來(lái)對(duì)于各種分類的過(guò)濾器獲得最佳過(guò)濾系數(shù)。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供包括指令集合的計(jì)算機(jī)程序，其中這些指令當(dāng)被并入機(jī)器可讀介質(zhì)中時(shí)能夠?qū)е戮哂行畔⑻幚砟芰Φ南到y(tǒng)執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的方法。


本發(fā)明將參考附圖進(jìn)一步詳細(xì)進(jìn)行解釋，其中
圖1是示出配備有用于過(guò)濾圖像的設(shè)備的數(shù)字電視接收機(jī)的選擇組件的框圖； 圖2是示出過(guò)濾圖像以消除鏡頭模糊的方法的流程圖； 圖3是示出從具有相對(duì)小運(yùn)動(dòng)的圖像部分的附近選擇像素的圖示； 圖4是示出從具有相對(duì)大程度運(yùn)動(dòng)的圖像部分的附近選擇像素的圖示； 圖5是示出對(duì)于具有相對(duì)小坡度的信號(hào)區(qū)段以及對(duì)于具有相對(duì)陡峭坡度的信號(hào)區(qū)段計(jì)算分類代碼的圖示；
圖6是示出在沒(méi)有先前微分(differentiating)步驟的情況下使用1比特ADRC的分類代碼計(jì)算的圖示；
圖7是示出減少鏡頭聚焦模糊的方法的圖示；和圖8是示出獲得用于圖1的過(guò)濾設(shè)備的過(guò)濾系數(shù)的方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式圖1以電視機(jī)1的形式通過(guò)示例示出用于再現(xiàn)一系列移動(dòng)圖像的設(shè)備。它包括用于從例如錄像機(jī)或DVD播放器接收視頻輸入信號(hào)的視頻解碼器2以及音頻/視頻復(fù)用器3。 廣播電視信號(hào)利用調(diào)諧器/解調(diào)器4來(lái)接收，例如根據(jù)MPEG-2標(biāo)準(zhǔn)將該廣播電視信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)流，并將其傳送到解復(fù)用器5。來(lái)自音頻/視頻復(fù)用器3或解復(fù)用器5的信號(hào)被傳送到處理設(shè)備6，用于解交錯(cuò)、縮放以及其他的數(shù)據(jù)處理操作，以使得均利用像素?cái)?shù)據(jù)陣列表示的一系列數(shù)字圖像可用于圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備7。這些圖像在一個(gè)實(shí)施例中采用高清晰度電視(HDTV)格式。
圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備7被安排為以下面將更詳細(xì)解釋的方式來(lái)過(guò)濾圖像數(shù)據(jù)。在一個(gè)實(shí)施例中，圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備7是現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)設(shè)備，但是它也能夠是適當(dāng)編程的通用數(shù)據(jù)處理設(shè)備。在所示的實(shí)施例中，它配備有用于接收代表該系列圖像的數(shù)據(jù)的接收機(jī)8、實(shí)施過(guò)濾和可選地實(shí)施進(jìn)一步圖像處理操作的數(shù)據(jù)處理單元9、以及用于提供數(shù)據(jù)給顯示設(shè)備12的列驅(qū)動(dòng)器11的列驅(qū)動(dòng)器接口 10。它也配備有定時(shí)單元13，用于給顯示設(shè)備12的行驅(qū)動(dòng)器14提供數(shù)據(jù)。圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備7進(jìn)一步包括至例如采用隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)單元形式的存儲(chǔ)設(shè)備16的接口 15以及至可編程只讀存儲(chǔ)單元18的接口 17， 用于檢索用于利用數(shù)據(jù)處理單元9實(shí)施的算法的參數(shù)值。這樣的參數(shù)能夠包括可供數(shù)據(jù)處理單元使用的多個(gè)過(guò)濾器之中任何過(guò)濾器的過(guò)濾系數(shù)。圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備7被安排為執(zhí)行用于減少鏡頭模糊的方法和用于減少聚焦模糊的方法中的至少一種方法。聚焦模糊與圖像中表示的對(duì)象的運(yùn)動(dòng)(或相機(jī)的橫向運(yùn)動(dòng))無(wú)關(guān)。聚焦模糊能夠利用各向同性的高斯模糊過(guò)濾器(模糊濾鏡)來(lái)近似。聚焦模糊減少能夠增加諸如電視機(jī)1的顯示器的感知的靜態(tài)分辨率。鏡頭模糊在目前上下文中指的是在攝像機(jī)的快門開(kāi)啟時(shí)由于移動(dòng)而引起的模糊。 這種模糊減少移動(dòng)對(duì)象的感知分辨率。像素?cái)?shù)據(jù)值中的陡峭瞬態(tài)由于模糊而變得較弱，但是僅在移動(dòng)方向上變得較弱。鏡頭模糊能夠利用在移動(dòng)方向上應(yīng)用的簡(jiǎn)單的一維平均過(guò)濾器來(lái)模型化。這個(gè)過(guò)濾器的孔徑等于模糊寬度，其取決于在圖像中表示的對(duì)象的移動(dòng)速度并且取決于快門時(shí)間。理論上，有可能通過(guò)在移動(dòng)方向上應(yīng)用一維平均過(guò)濾器的逆來(lái)擺脫鏡頭模糊。然而，每一個(gè)模糊寬度將需要不同的過(guò)濾器，而逆過(guò)濾器可能是極其大的，即，具有大量的過(guò)濾器抽頭。在下面將參考圖2概述的方法中，這個(gè)問(wèn)題通過(guò)使用不同的過(guò)濾器、 對(duì)于不同的模糊寬度近似理想的過(guò)濾器來(lái)解決，并且也通過(guò)在取決于運(yùn)動(dòng)幅度的不同的相互距離上像素的運(yùn)動(dòng)相關(guān)采樣來(lái)解決。為了避免不得不使用具有非常大量抽頭的過(guò)濾器， 使用訓(xùn)練的過(guò)濾器。訓(xùn)練處理在圖8中示出并將在下面參考那個(gè)附圖進(jìn)一步進(jìn)行解釋。在圖2所示的減少聚焦模糊的方法的實(shí)現(xiàn)方式中，獲得圖像序列19，并且每一個(gè)圖像被過(guò)濾。為每一個(gè)圖像，對(duì)于每一個(gè)像素位置或?qū)τ诠餐采w整個(gè)圖像的多個(gè)圖像區(qū)域中的每一個(gè)，執(zhí)行確定運(yùn)動(dòng)矢量的第一步驟20。結(jié)果是運(yùn)動(dòng)矢量的陣列21。一種用于運(yùn)動(dòng)矢量確定的合適方法描述在De Haan G..等人的“True motion estimation with 3-D recursive search block-matching，，， IEEE Trans, on Circ. And Systems for Video Technology, Vol. 3，1993 年 10 月，第 368-388 頁(yè)中。然后，對(duì)于圖像中的每個(gè)像素，執(zhí)行運(yùn)動(dòng)相關(guān)的像素提取(步驟22)。這個(gè)步驟涉及獲得用于該像素的運(yùn)動(dòng)矢量以及選擇沿著運(yùn)動(dòng)方向相對(duì)于該像素定位的其他像素的值， 以便獲得包括一定數(shù)量的像素值的第一信號(hào)區(qū)段23，在這個(gè)示例中，該一定數(shù)量是9。如圖 3和4所示，這些像素值對(duì)應(yīng)于在相互間隔上的像素位置，其中這些間隔的大小取決于運(yùn)動(dòng)矢量的幅度。因而，在圖4中，其中像素24’即被檢查的像素與相對(duì)小的運(yùn)動(dòng)矢量25’相關(guān)聯(lián)，選擇彼此靠近的進(jìn)一步像素26’ a_h來(lái)形成第一信號(hào)區(qū)段23’。如同在圖5中，其中相對(duì)大的運(yùn)動(dòng)矢量25’，與像素24’，相關(guān)聯(lián)，選擇在較大間隔上的進(jìn)一步像素26’，a-h來(lái)形成第一信號(hào)區(qū)段23’ ’。因而，如果為像素M計(jì)算的運(yùn)動(dòng)矢量25跨度(span)超出可用于圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備7的過(guò)濾器的抽頭的數(shù)量，那么使用子采樣來(lái)獲得第一信號(hào)區(qū)段23。
在圖3和4所示的實(shí)施例中，運(yùn)動(dòng)矢量25以在檢查的像素M為中心。如果那個(gè)像素正好位于圖像的邊緣，那么能夠應(yīng)用鏡像來(lái)獲得第一信號(hào)區(qū)段23。作為選擇，在邊緣上的像素值能夠被拷貝，或者能夠使用值零。在下一步驟27中，計(jì)算至少包括代表第一信號(hào)區(qū)段23的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的第二信號(hào)區(qū)段觀。在這里用于解釋該方法的一個(gè)實(shí)施例中，一階導(dǎo)數(shù)的離散表示使用差商來(lái)計(jì)算。在另一實(shí)施例中，計(jì)算二階導(dǎo)數(shù)或更高階導(dǎo)數(shù)的表示。在一種變型中，計(jì)算不同階的導(dǎo)數(shù)的表示的可能加權(quán)的和。僅計(jì)算一階導(dǎo)數(shù)的表示是最容易實(shí)現(xiàn)的且是最準(zhǔn)確的。在下一步驟四(圖2)中，將1比特自適應(yīng)動(dòng)態(tài)范圍編碼(ADRC)應(yīng)用于第二信號(hào)區(qū)段觀，以便獲得分類代碼30。這種類型的編碼每個(gè)像素僅使用一個(gè)比特。在可替換的實(shí)施例中，使用兩比特ADRC，但是這將產(chǎn)生更多可能的分類代碼。每個(gè)像素使用一個(gè)比特的ADRC的步驟如下(在附圖中未分開(kāi)示出) 1.確定孔徑內(nèi)(即，在第二信號(hào)區(qū)段觀內(nèi))的最大值和最小值。2.從最大值中減去最小值，以確定第二信號(hào)區(qū)段觀的動(dòng)態(tài)范圍。3.計(jì)算ADRC閾值，其等于最小值與動(dòng)態(tài)范圍一半之和。4.為第二信號(hào)區(qū)段觀的每個(gè)采樣值確定比特值。如果采樣值低于閾值，則比特值為零，而如果采樣值高于閾值，則比特值為1。5.連結(jié)(concatenate)所有的比特值，以獲得分類代碼30。圖5示出用于具有弱坡度的第一信號(hào)區(qū)段的處理(左上角圖示)，其中第一信號(hào)區(qū)段被變換為第二信號(hào)區(qū)段(左下角圖示)，其中第二信號(hào)區(qū)段具有相對(duì)多的像素值超出相對(duì)低的第一閾值31。具有陡峭坡度的第一信號(hào)區(qū)段(右上角圖示)被變換為第二信號(hào)區(qū)段，其中第二信號(hào)區(qū)段具有相對(duì)少的采樣值具有超過(guò)相對(duì)高閾值32的相對(duì)高值(右下角圖示)。因而，分類代碼在圖5的左側(cè)的兩個(gè)圖示中所示的情形中將是“000001111111000”，而分類代碼在圖5的右側(cè)的兩個(gè)圖示中所示的情形中將是“000000011100000”。在此圖中，分類代碼是15比特長(zhǎng)，這對(duì)應(yīng)于包含15個(gè)像素值的第一信號(hào)區(qū)段23。圖6顯示在省略了微分步驟27的情況下將發(fā)生什么。如能夠看到的，對(duì)圖6的左手側(cè)上所顯示的第一信號(hào)區(qū)段而言，使用1比特ADRC所計(jì)算的分類代碼和用于圖6的右手側(cè)上所顯示的第一信號(hào)區(qū)段的分類代碼將是完全相同的。因?yàn)槭褂梅诸惔a30來(lái)選擇多個(gè)可用數(shù)字過(guò)濾器中的一個(gè)過(guò)濾器(圖2的步驟33)，所以這兩個(gè)信號(hào)區(qū)段將以相同的方式被過(guò)濾了。因而，對(duì)第一信號(hào)區(qū)段23進(jìn)行微分來(lái)獲得第二信號(hào)區(qū)段觀的步驟27 (圖2)允許給具有陡峭瞬態(tài)的第一信號(hào)區(qū)段23分配與具有弱瞬態(tài)的信號(hào)區(qū)段不同的分類代碼而不必增加在ADRC編碼中使用的比特的數(shù)量。選擇多個(gè)可用過(guò)濾器之中的一個(gè)過(guò)濾器的步驟33涉及將分類代碼30用作鍵值 (key)來(lái)從可編程存儲(chǔ)單元18中存儲(chǔ)的表格中檢索相關(guān)聯(lián)集合的過(guò)濾系數(shù)。隨后，使用那些過(guò)濾系數(shù)的過(guò)濾操作被應(yīng)用于第一信號(hào)區(qū)段23，以獲得單個(gè)過(guò)濾的像素值35，其中該像素值35被輸入表示過(guò)濾圖像的像素值的陣列36 (步驟37)。對(duì)于輸入圖像中的每一個(gè)像素，重復(fù)這些步驟22、27、四、33、；34。因?yàn)檫^(guò)濾是模糊感知的(blur-aware)，所以無(wú)論具有模糊表示的對(duì)象的移動(dòng)量如何，都將不減少比所需的更多的模糊。例如，這將防止對(duì)利用高快門速度拍攝的快速移動(dòng)對(duì)
9象進(jìn)行不必要的過(guò)濾。由于定向像素提取，所以過(guò)濾可以是一維的，這與二維過(guò)濾相比節(jié)省了資源。在圖7的第一變型中示出減少聚焦模糊即增強(qiáng)輸入圖像38的一般銳度的方法。該方法類似于圖2的方法，只不過(guò)省略了運(yùn)動(dòng)估計(jì)步驟20。在所示的實(shí)施例中，通過(guò)提取在輸入圖像38中的每個(gè)像素附近的像素的像素值， 為輸入圖像38中的每個(gè)像素組裝(assemble)第一信號(hào)區(qū)段39 (步驟40)。在這種情況下， 對(duì)于每一個(gè)第一信號(hào)區(qū)段39，采樣間隔是相同的，并且它可以是這樣的第一信號(hào)區(qū)段39中的所有像素之間相同的間隔。在一個(gè)實(shí)施例中，沿著輸入圖像38的行獲取這些采樣。在另一實(shí)施例中，沿著列獲取這些采樣。也可以沿著對(duì)角線方向獲取這些采樣。在還一個(gè)實(shí)施例中，圖7的方法被執(zhí)行兩次，其中在一次運(yùn)行中沿著行提取像素值，并在另一次運(yùn)行中沿著列提取像素。這具有的效果是仍然能夠執(zhí)行一維過(guò)濾。注意對(duì)于圖7所示的實(shí)施例而言，替代的實(shí)施例包括提取二維陣列的像素來(lái)形成第一信號(hào)區(qū)段23。在這個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)分類代碼從多個(gè)可用的二維過(guò)濾器中選擇二維過(guò)濾器。分類代碼隨后通過(guò)計(jì)算至少包括代表第一信號(hào)區(qū)段的至少一階的二維導(dǎo)數(shù)的分量的第二信號(hào)區(qū)段來(lái)計(jì)算。這個(gè)實(shí)施例擅于減少聚焦模糊，但是可能是計(jì)算昂貴的。返回到所示的實(shí)施例，計(jì)算代表第一信號(hào)區(qū)段39的導(dǎo)數(shù)的第二信號(hào)區(qū)段41(步驟 42)，隨后對(duì)該信號(hào)區(qū)段應(yīng)用1比特ADRC (步驟43)。結(jié)果是分類代碼44，其用于通過(guò)從可編程存儲(chǔ)單元18中提取相關(guān)聯(lián)的過(guò)濾系數(shù)(步驟45)來(lái)選擇多個(gè)(在這種情況下，一維)過(guò)濾器中的一個(gè)過(guò)濾器。該過(guò)濾器被應(yīng)用(步驟46)于第一信號(hào)區(qū)段39，以獲得過(guò)濾的像素值 47。過(guò)濾的像素值47被添加(步驟48)到表示過(guò)濾圖像的像素值的陣列49。前面已提及從可編程存儲(chǔ)單元18中提取過(guò)濾系數(shù)，其中這些過(guò)濾系數(shù)在制造或更新電視機(jī)1時(shí)被存儲(chǔ)。在圖8中示出用于為不同的過(guò)濾器計(jì)算過(guò)濾系數(shù)集合的方法。能夠在通用計(jì)算機(jī)(未顯示)上執(zhí)行該方法。該方法使用至少一個(gè)參考圖像50的集合。對(duì)于獲得的每一個(gè)參考圖像(步驟51)， 添加模糊(步驟52)，以獲得測(cè)試圖像53。如果使用圖8的方法來(lái)獲得用于實(shí)施圖2的方法的過(guò)濾系數(shù)，那么添加與移動(dòng)對(duì)象相對(duì)應(yīng)的模糊(鏡頭模糊)。在所示的實(shí)施例中，添加與具有特定速度和方向的移動(dòng)對(duì)象相對(duì)應(yīng)的模糊。在其中使用一個(gè)或僅僅少量測(cè)試圖像53的實(shí)施例中，在參考圖像50內(nèi)的多個(gè)位置上能夠本地添加模糊到不同的程度。在另一實(shí)施例中，均勻地遍及整個(gè)參考圖像 50添加與具有特定速度和方向的移動(dòng)對(duì)象相對(duì)應(yīng)的模糊。在圖8中示出這個(gè)實(shí)施例。然后(步驟M)，在某個(gè)位置上的像素的附近的像素被提取，以形成與對(duì)應(yīng)于參考圖像50中的某個(gè)位置上的像素的值的目標(biāo)像素值相關(guān)聯(lián)的測(cè)試信號(hào)區(qū)段55。在圖8的方法的目的是獲得用于實(shí)施圖2的方法的過(guò)濾系數(shù)的情況下，這些像素沿著運(yùn)動(dòng)矢量來(lái)提取。在一個(gè)實(shí)施例中，這可以包括使用上述的方法，結(jié)合圖2的方法中的第一步驟20，首先計(jì)算運(yùn)動(dòng)矢量。在任何情況下，在相互間隔上提取這些像素，其中這些間隔的大小取決于運(yùn)動(dòng)矢量的幅度。在圖8的方法的目的是獲得用于實(shí)施圖7的方法的過(guò)濾系數(shù)的情況下，沿著某個(gè)固定方向例如水平、垂直或?qū)蔷€方向來(lái)提取這些像素。隨后(步驟56)，獲得至少包括代表測(cè)試信號(hào)區(qū)段55的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的第二信號(hào)區(qū)段57。將1比特ADRC應(yīng)用(步驟58)于第二信號(hào)區(qū)段57，以獲得分類代碼59。重復(fù)這些步驟51、52、54、56、58，以獲得一組測(cè)試信號(hào)區(qū)段55a-n、相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)信號(hào)值60a-n以及相關(guān)聯(lián)的分類代碼59a-n。只要有必要，就重復(fù)這些步驟，直至每一個(gè)分類代碼的足夠多的測(cè)試信號(hào)區(qū)段^a-n是可利用的。在一個(gè)實(shí)施例中，至少生成預(yù)先確定的最小數(shù)量的也是完全不同的測(cè)試信號(hào)區(qū)段^a-n。這確保每一個(gè)分類的過(guò)濾系數(shù)并非都是相同的。在一個(gè)實(shí)施例中，如果某些分類代碼值不是足夠經(jīng)常出現(xiàn)，那么不為那個(gè)分類確定最佳集合的過(guò)濾系數(shù)。相反，預(yù)先確定的過(guò)濾系數(shù)集合與那個(gè)分類相關(guān)聯(lián)。這可以是定義使得所有的信號(hào)都不改變通過(guò)的過(guò)濾器的系數(shù)集合。表示該組測(cè)試信號(hào)區(qū)段55a-n、相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)信號(hào)值60a-n以及相關(guān)聯(lián)的分類代碼59a-n的數(shù)據(jù)集合充當(dāng)步驟61的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在步驟61中，為利用分類代碼表示的每個(gè)分類，獲得最佳過(guò)濾系數(shù)。優(yōu)化步驟61使用例如最小二乘法來(lái)為每一個(gè)分類最小化在過(guò)濾的測(cè)試信號(hào)區(qū)段55與其相關(guān)聯(lián)的和該分類相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)信號(hào)值60之間的差的平方和的根。 這樣的優(yōu)化方法本身例如從US 6，192，161 Bl中獲悉。對(duì)于每一個(gè)分類代碼，重復(fù)最后的步驟61，以便獲得多個(gè)集合的過(guò)濾系數(shù)，從而使得多個(gè)過(guò)濾器可用于在根據(jù)圖2的方法或根據(jù)圖7的方法中使用。應(yīng)注意上述的實(shí)施例說(shuō)明而非限制本發(fā)明，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員將能夠在不脫離所附權(quán)利要求書的范圍的情況下設(shè)計(jì)眾多替換實(shí)施例。在權(quán)利要求書中，放置在括號(hào)之間的任何參考符號(hào)不應(yīng)被解釋成限制該權(quán)利要求。詞“包括”并不排除除了權(quán)利要求中所列之外的其他元素或步驟的存在。在元素之前的詞“一”或“一個(gè)”并不排除多個(gè)這樣的元素的存在。在互不相同的從屬權(quán)利要求中敘述某些措施的簡(jiǎn)單事實(shí)并未表明這些措施的組合不能有益加以利用。雖然本發(fā)明以電視機(jī)1的硬件實(shí)施方式進(jìn)行描述了，但是將意識(shí)到本發(fā)明也能夠在如同用于圖像增強(qiáng)和視頻編輯的軟件應(yīng)用中進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。此外，沒(méi)有必要獲得圖像序列來(lái)執(zhí)行在此說(shuō)明的方法，因此它也能夠應(yīng)用于數(shù)碼照片。
權(quán)利要求
1.一種過(guò)濾信號(hào)的方法，包括確定作為輸入獲得的信號(hào)的區(qū)段(23 ；39)的分類，其中分類的確定包括計(jì)算至少包括代表輸入信號(hào)區(qū)段(23 ；39)的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段(28 ；41)以及將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段(28 ;41)，其中在量化操作中，量化步驟適應(yīng)于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段 (28 ；41)的動(dòng)態(tài)范圍；和從多個(gè)可用過(guò)濾器中選擇與所述分類相關(guān)聯(lián)的數(shù)字過(guò)濾器。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中所述量化操作包括η比特自適應(yīng)動(dòng)態(tài)范圍編碼。
3.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中從編碼數(shù)字圖像(38)的像素?cái)?shù)據(jù)的陣列中獲得輸入信號(hào)區(qū)段(28;41)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中所述多個(gè)過(guò)濾器包括各向同性過(guò)濾器。
5.根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中所述數(shù)字圖像被包括在圖像序列(19)中，并且代表所述圖像序列(19)的數(shù)據(jù)被獲得，以及其中通過(guò)以下獲得輸入信號(hào)區(qū)段(23;39)對(duì)于所述數(shù)字圖像的至少一個(gè)像素(24’ ；24’’)中的每一個(gè)像素，估計(jì)所述圖像中包括所述像素 (24’ ；24’’)的區(qū)域在所述圖像序列(19)中的多個(gè)圖像上的運(yùn)動(dòng)方向，以及選擇沿著所述運(yùn)動(dòng)方向相對(duì)于所述像素(24’ ；24’’)定位的像素(26’ a-h;26’，a-h)的值。
6.根據(jù)權(quán)利要求5的方法，包括確定所述圖像中包括所述像素(24’；24’’)的區(qū)域的運(yùn)動(dòng)的幅度，以及選擇特定數(shù)量的在相互間隔上的像素(26’ a_h;26’’ a-h)，其中所述間隔的大小取決于運(yùn)動(dòng)的幅度。
7.一種用于過(guò)濾信號(hào)的設(shè)備，包括用于接收信號(hào)的輸入端(8);用于確定作為輸入獲得的信號(hào)的區(qū)段(23;39)的分類的設(shè)備組件，所述設(shè)備組件包括用于計(jì)算至少包括代表輸入信號(hào)區(qū)段(23;39)的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段(28;41) 的信號(hào)處理組件(9)以及用于將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段(28;41)的信號(hào)處理組件(9)，其中所述設(shè)備被配置成實(shí)施量化操作，以使得量化步驟適應(yīng)于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段 (28;41)的動(dòng)態(tài)范圍；和切換器，用于在多個(gè)可用數(shù)字過(guò)濾器之間進(jìn)行切換。
8.根據(jù)權(quán)利要求7的設(shè)備，被配置成執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-6中任一權(quán)利要求的方法。
9.一種用于在顯示器上再現(xiàn)至少一個(gè)圖像的設(shè)備，包括用于接收編碼至少一個(gè)圖像的信號(hào)的接口(2，4)以及用于過(guò)濾代表所述至少一個(gè)圖像的數(shù)字信號(hào)的過(guò)濾設(shè)備(7)，其中所述過(guò)濾設(shè)備(7)根據(jù)權(quán)利要求8或9來(lái)構(gòu)成。
10.一種獲得多個(gè)過(guò)濾器的過(guò)濾系數(shù)的方法，包括獲得多個(gè)測(cè)試信號(hào)區(qū)段以及相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)信號(hào)值(60a-n)，每一個(gè)測(cè)試信號(hào)區(qū)段與多個(gè)分類中的一個(gè)分類相關(guān)聯(lián)；對(duì)于每一個(gè)分類，優(yōu)化相關(guān)聯(lián)過(guò)濾器的過(guò)濾系數(shù)的集合，以使得與那個(gè)分類相關(guān)聯(lián)的過(guò)濾版本的測(cè)試信號(hào)區(qū)段最佳近似于其相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)信號(hào)值(60a-n)；以及將每個(gè)優(yōu)化集合的過(guò)濾系數(shù)與通過(guò)以下可獲得的分類代碼(59)相關(guān)聯(lián)對(duì)于與關(guān)聯(lián)于優(yōu)化集合的過(guò)濾系數(shù)的分類相關(guān)聯(lián)的任何測(cè)試信號(hào)區(qū)段(55)，計(jì)算至少包括代表所述測(cè)試信號(hào)區(qū)段(55)的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段(57)，并將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段(57)，其中在量化操作中，量化步驟適應(yīng)于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段(57)的動(dòng)態(tài)范圍。
11.根據(jù)權(quán)利要求10的方法，其中所述量化操作包括η比特自適應(yīng)動(dòng)態(tài)范圍編碼。
12.根據(jù)權(quán)利要求10的方法，其中從編碼數(shù)字圖像(50)的像素?cái)?shù)據(jù)的陣列中獲得每一個(gè)測(cè)試信號(hào)區(qū)段(55)。
13.根據(jù)權(quán)利要求12的方法，其中所述多個(gè)過(guò)濾器包括各向同性過(guò)濾器。
14.根據(jù)權(quán)利要求12的方法，其中所述數(shù)字圖像(50)被包括在圖像序列中，并且代表所述圖像序列的數(shù)據(jù)被獲得，以及其中通過(guò)以下獲得測(cè)試信號(hào)區(qū)段(55)對(duì)于所述數(shù)字圖像(50)的至少一個(gè)像素中的每一個(gè)像素，獲得代表所述圖像(50)中包括所述像素的區(qū)域在所述圖像序列中的多個(gè)圖像上的運(yùn)動(dòng)方向的數(shù)據(jù)，以及選擇沿著所述運(yùn)動(dòng)方向相對(duì)于所述像素定位的像素的值。
15.一種包括指令集合的計(jì)算機(jī)程序，所述指令當(dāng)被并入機(jī)器可讀介質(zhì)中時(shí)能夠?qū)е戮哂行畔⑻幚砟芰Φ南到y(tǒng)執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-6或權(quán)利要求10-14之中任一權(quán)利要求的方法。
全文摘要
過(guò)濾信號(hào)的方法包括確定作為輸入獲得的信號(hào)的區(qū)段(23;39)的分類，其中分類的確定包括計(jì)算至少包括代表輸入信號(hào)區(qū)段(23;39)的至少一階導(dǎo)數(shù)的分量的信號(hào)區(qū)段(28;41)以及將量化操作應(yīng)用于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段(28;41)。從多個(gè)可用過(guò)濾器中選擇與該分類相關(guān)聯(lián)的數(shù)字過(guò)濾器。在量化操作中，量化步驟適應(yīng)于所計(jì)算的信號(hào)區(qū)段(28;41)的動(dòng)態(tài)范圍。
文檔編號(hào)G06T5/20GK102473292SQ201080033900
公開(kāi)日2012年5月23日 申請(qǐng)日期2010年7月23日 優(yōu)先權(quán)日2009年7月30日
發(fā)明者A. P. 特根博施 J., C. P. 范德芬 J. 申請(qǐng)人:皇家飛利浦電子股份有限公司