一種基于旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣處理的圖像處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣處理的圖像處理 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著科技的發(fā)展，目前已進(jìn)入信息爆炸的狀態(tài)，尤其是視頻類(lèi)圖像數(shù)據(jù)，由于其傳 遞表達(dá)信息的直觀，應(yīng)用范圍越來(lái)越廣，隨之而來(lái)的問(wèn)題就是如何用較少的資源開(kāi)銷(xiāo)保存 較完整的視頻圖像信息。該問(wèn)題主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面:①對(duì)于目前大多數(shù)的8bit圖像數(shù)據(jù)， 如何用較小的資源開(kāi)銷(xiāo)如5bit等保存完整的視頻圖像信息;②目前出現(xiàn)了高bit信息量的 圖像數(shù)據(jù)，如l〇bit圖像數(shù)據(jù)，如何用現(xiàn)有8bit資源保存較完整的視頻圖像信息。
[0003] 數(shù)字半色調(diào)技術(shù)(Digital Halftoning Technology)是基于人眼視覺(jué)特性和圖像 呈色特性，利用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等工具，在二值(或多色二值)呈色設(shè)備上實(shí)現(xiàn)圖像的最優(yōu)再現(xiàn) 的一門(mén)技術(shù)。當(dāng)在一定距離下觀察時(shí)，人眼將圖像中空間上接近的部分視為一個(gè)整體。利用 此特性，人眼觀察到的半色調(diào)圖像局部平均灰度近似于原始圖像的局部平均灰度值，從而 整體上形成連續(xù)色調(diào)的效果。
[0004] 抖動(dòng)算法是目前應(yīng)用較廣的數(shù)字半色調(diào)技術(shù)。傳統(tǒng)方法中在用6bit帶寬表示8bit 數(shù)據(jù)時(shí)，直接將8bit數(shù)據(jù)量化為6bit，因此存在很大的信息丟失，導(dǎo)致視頻圖像的質(zhì)量下 降。抖動(dòng)算法的原理就是將高位的顯示信息通過(guò)抖動(dòng)矩陣計(jì)算分配到相鄰的空間中，使得 圖像質(zhì)量得到明顯改善，提高了顯示的灰度級(jí)數(shù)。現(xiàn)有抖動(dòng)算法有以下兩種：
[0005] ①固定抖動(dòng)矩陣處理算法:其是傳統(tǒng)的抖動(dòng)算法，在圖像顯示過(guò)程中，特別是對(duì)于 靜止圖像的顯示，會(huì)出現(xiàn)明顯的塊狀效應(yīng)，這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的抖動(dòng)算法處理時(shí)對(duì)每一圖像幀 都采用相同的抖動(dòng)矩陣；
[0006] ②旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣處理算法:其主要是為了消除固定抖動(dòng)矩陣處理算法造成的塊狀 效應(yīng)，其原理是對(duì)若干個(gè)相鄰的圖像幀采用不同的抖動(dòng)矩陣，經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣處理后鄰 近位置上的灰度效果仍然保持不變，且避免了同一抖動(dòng)圖案的疊加，從而可以消除方塊效 應(yīng)。
[0007] 以下針對(duì)旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣算法的實(shí)現(xiàn)闡述現(xiàn)有技術(shù)。
[0008] 設(shè)當(dāng)前處理圖像幀為framecurrent，旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣處理算法即是在用較少數(shù)據(jù)帶寬 表示較高數(shù)據(jù)帶寬后，將產(chǎn)生的像素值小數(shù)部分與周期性旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣進(jìn)行比較(設(shè)旋轉(zhuǎn) 抖動(dòng)矩陣個(gè)數(shù)為N，也即周期為N)，并將比較結(jié)果累計(jì)至當(dāng)前處理圖像幀frame current降灰階 處理后的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)位置的像素值整數(shù)部分;旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣處理方法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如 下：
[0009] 首先，獲取旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣:旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣是由一個(gè)基本抖動(dòng)矩陣按照逆時(shí)針或順 時(shí)針旋轉(zhuǎn)而來(lái)，而基本抖動(dòng)矩陣則例如是由Limb矩陣經(jīng)過(guò)矩陣運(yùn)算得到的：
[0010]
[0011] (b)、
，其中Un表不nXn的全一矩陣，從而 可以得到
[0012] (c)、獲取旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣：以2 X 2基本抖動(dòng)矩陣為例，則基本抖動(dòng)矩陣按照逆時(shí)針 旋轉(zhuǎn)，可以獲得周期性旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣?yán)缫韵滤膫€(gè)矩陣：
;通過(guò)周期 性地使用2 X 2旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣，可以實(shí)現(xiàn)用6bit的數(shù)據(jù)帶寬表示8bit的數(shù)據(jù)，也即使用2 X 2 旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣處理方法，即可以實(shí)現(xiàn)用比原來(lái)少2bit的數(shù)據(jù)帶寬較完整地表示原始數(shù)據(jù)信 息。若選擇抖動(dòng)矩陣選擇4X4的抖動(dòng)矩陣，可以實(shí)現(xiàn)用4bit的數(shù)據(jù)帶寬表示8bit的數(shù)據(jù)。 [00 13] 然后，處理當(dāng)前圖像幀framecurrent:設(shè)原始視頻是8bit(256級(jí)）數(shù)據(jù)源，現(xiàn)要用 6bit(64級(jí)）的數(shù)據(jù)帶寬表示該視頻，算法的具體實(shí)現(xiàn)包括以下步驟：
[0014] (1)、將原始視頻的每一圖像幀用64級(jí)（即6bit)進(jìn)行降灰階處理，則降灰階處理后 的圖像幀中各個(gè)像素點(diǎn)位置的像素值包含兩部分:整數(shù)部分（Int)和小數(shù)部分(Dec)。比如 原始像素值122(256級(jí)）用64級(jí)降灰階處理后的值Value = 64X 122/256 = 30.5 = Int+Dec， 其中Int表示整數(shù)部分，Dec表示小數(shù)部分(若Value〈l，則Int = 0);設(shè)整數(shù)部分和小數(shù)部分 分別為：
[0015]
[0016] (2)、當(dāng)前處理圖像幀framecurrent降灰階處理后的各個(gè)像素點(diǎn)位置的像素值小數(shù) 部分與周期性旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣比較，其中圖像幀中的各個(gè)像素點(diǎn)位置的像素值也是以旋轉(zhuǎn)抖 動(dòng)矩陣的周期為周期來(lái)與對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣進(jìn)行比較，具體為：
[0017] 確定與當(dāng)前處理圖像幀framecurrent進(jìn)行比較處理的旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣：即i =rem (current/4)+l，rem表示求余，current為當(dāng)前處理圖像幀的序號(hào)(例如第一個(gè)圖像幀對(duì)應(yīng) current = 0)，i表示與當(dāng)前處理圖像幀framecurrent對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣的序號(hào)；
[0018] 計(jì)算當(dāng)前處理圖像幀framecurrent降灰階處理后每一個(gè)像素點(diǎn)位置處的比較結(jié)果， 以與Mat (對(duì)應(yīng)i = 1)比較為例:將步驟(1)降灰階處理后的像素值小數(shù)部分以2 X 2為單元， 每一個(gè)2X2單元與Mat!*對(duì)應(yīng)位置的值比較;若像素值小數(shù)部分大于Mat!中對(duì)應(yīng)位置的值， 則對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)位置的整數(shù)部分加1，反之則不加1(也即整數(shù)部分不變），從而得到每一個(gè)像 素點(diǎn)位置的像素目標(biāo)值，其中i的取值范圍為1~N。
[0019] 在這里由于使用6bit的數(shù)據(jù)帶寬表示8bit的數(shù)據(jù)源，因此產(chǎn)生的小數(shù)部分只有0， 0.25,0.5,0.75。小數(shù)部分與旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣比較過(guò)程，實(shí)際上是通過(guò)在鄰近的四個(gè)圖像幀中 整體實(shí)現(xiàn)小數(shù)部分。比如實(shí)現(xiàn)小數(shù)部分0.5,則是在鄰近的四個(gè)圖像幀中，其中有兩個(gè)圖像 幀對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)位置的像素值整數(shù)部分加1，另外兩個(gè)圖像幀對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)位置的像素值整數(shù) 部分沒(méi)有加1，從而實(shí)現(xiàn)0.5。
[0020] 由上可知，旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣算法實(shí)現(xiàn)的本質(zhì)就是將在用低bit數(shù)據(jù)帶寬表示高bit數(shù) 據(jù)時(shí)的小數(shù)部分在其鄰近的多個(gè)圖像幀內(nèi)統(tǒng)計(jì)，而人眼觀察到的圖像局部平均灰度近似于 原始圖像的局部平均灰度值，同時(shí)人眼具有懶惰性，從而整體上形成連續(xù)色調(diào)的效果。
[0021] 之后，對(duì)原始視頻中的其他圖像幀都按照上述方法處理;若處理的是一幅靜止圖 像，則相當(dāng)于一個(gè)視頻中的所有圖像幀都是一樣的。
[0022] 然而，現(xiàn)有技術(shù)存在一些不足，也即使用現(xiàn)有的旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣時(shí)，比如2X2的旋轉(zhuǎn) 抖動(dòng)矩陣，可以實(shí)現(xiàn)用比原來(lái)少2bit的數(shù)據(jù)帶寬表示原始數(shù)據(jù)信息，但若用比原來(lái)少3bit 或少更多bit表示原始數(shù)據(jù)信息時(shí)，實(shí)現(xiàn)精度降低，存在一些信息的丟失。例如同樣采用2X 2的旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣，若要用5bit(32級(jí)）的數(shù)據(jù)帶寬表示原始8bit(256級(jí)）的數(shù)據(jù)，例如表示 8bi t的37，則Value = 32 X 37/256 = 4.625 = Int+Dec，在用2 X 2旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣處理像素值小 數(shù)部分Dec時(shí)，在鄰近的四個(gè)圖像幀中，其中有三個(gè)圖像幀的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)位置的像素值整數(shù) 部分加1，另外一個(gè)圖像幀的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)位置的像素值整數(shù)部分沒(méi)有加1，那么最終的表示 結(jié)果是〇. 75，而實(shí)際上的小數(shù)部分是0.625，也即表示結(jié)果不精確。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0023] 因此，為克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷和不足，本發(fā)明提出一種基于旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣 處理的圖像處理方法。
[0024]具體地，本發(fā)明實(shí)施例提出的一種基于旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣處理的圖像處理方法，包括 步驟：（a)對(duì)第一圖像幀進(jìn)行降灰階處理以得到第一降灰階處理后圖像幀；（b)將所述第一 降灰階處理后圖像幀的各個(gè)像素點(diǎn)位置的像素值小數(shù)部分與周期為N的N個(gè)旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣 中的第一旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣進(jìn)行比較處理以得到所述第一降灰階處理后圖像幀的各個(gè)像素點(diǎn) 位置的像素目標(biāo)值，其中N為正整數(shù)；（c)計(jì)算所述第一降灰階處理后圖像幀的各個(gè)像素點(diǎn) 位置的像素值小數(shù)部分經(jīng)過(guò)一個(gè)周期的N個(gè)旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣比較處理后的實(shí)現(xiàn)結(jié)果；（d)計(jì)算 所述實(shí)現(xiàn)結(jié)果與所述第一降灰階處理后圖像幀的各個(gè)像素點(diǎn)位置的像素值小數(shù)部分之間 的差值；（e)對(duì)第二圖像幀進(jìn)行降灰階處理以得到第二降灰階處理后圖像幀，其中所述第二 圖像幀為與所述第一圖像幀相鄰的下一個(gè)圖像幀；（f)將所述差值累計(jì)到所述第二降灰階 處理后圖像幀的各個(gè)像素點(diǎn)位置的像素值上以得到累計(jì)殘差后的第二降灰階處理后圖像 幀；以及(g)將所述累計(jì)殘差后的第二降灰階處理后圖像幀的各個(gè)像素點(diǎn)位置的像素值小 數(shù)部分和所述周期為N的N個(gè)旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣中的第二旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矩陣進(jìn)行比較處理以得到所 述第二降灰階處理后圖像幀的各個(gè)像素點(diǎn)位置的像素目標(biāo)值。
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