專(zhuān)利名稱(chēng)：圖像處理方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及模擬電視領(lǐng)域中的信號(hào)數(shù)字化處理技術(shù)，尤其涉及其中的圖像處理方法及裝置。
背景技術(shù)：
隨著技術(shù)進(jìn)步，圖像處理技術(shù)的發(fā)展和IC成本的相對(duì)下降，模擬電視發(fā)展出現(xiàn)兩大趨勢(shì)1)模擬電路數(shù)字化；幻對(duì)圖像質(zhì)量要求不斷提高。目前，接收端采用對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化處理來(lái)提高圖像質(zhì)量。由于模擬電視信號(hào)采用模擬技術(shù)發(fā)射，因此受信道影響大， 這樣，在接收端最終顯示的畫(huà)面上會(huì)出現(xiàn)很多噪聲，影響顯示質(zhì)量。針對(duì)這一問(wèn)題，近來(lái)不斷發(fā)展出很多濾波方法來(lái)提高圖像質(zhì)量。目前主要濾波算法可分為兩類(lèi)1)2D算法。模擬電視在PAL制式下一秒鐘發(fā)送(或接受)50幀，其中每幀包括一個(gè)奇場(chǎng)(Field)和一個(gè)偶場(chǎng)。2D算法基于當(dāng)前場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。線性濾波一般采用低通濾波，非線性濾波一般采用中值濾波。低通濾波能夠有效降低圖像噪聲的頻率，但會(huì)丟失圖像整體的細(xì)節(jié)。中值濾波能夠有效降低噪聲影響，也能夠在一定程度上保證圖像細(xì)節(jié)不會(huì)嚴(yán)重丟失；但是由于算法原因會(huì)破壞局部圖像內(nèi)容?！?D算法。3D算法是在2D算法的基礎(chǔ)上，在時(shí)間方向上增加圖像信息。在播放連續(xù)圖像的情況下，圖像上一場(chǎng)內(nèi)容和當(dāng)前場(chǎng)內(nèi)容有一定的關(guān)聯(lián)性，可以根據(jù)這種關(guān)聯(lián)性來(lái)提高當(dāng)前場(chǎng)的圖像質(zhì)量。3D算法正是基于上一場(chǎng)內(nèi)容與當(dāng)前場(chǎng)內(nèi)容的關(guān)聯(lián)性來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。具體的3D算法為F(h,v,i) = μΡ(Η,ν,i) + (I- μ)Ρ{ ι, ν, / -1).
ι其中，Ρ(、 Μ-1)表示第i-1場(chǎng)中第ν；行、第/^列和的像素點(diǎn)的象素值，P' (h，ν, i) 表示經(jīng)過(guò)3D算法調(diào)整后的第i場(chǎng)中第h列、第ν行的像素點(diǎn)的象素值，μ是一個(gè)參數(shù)。其中，μ的計(jì)算公式如下
\,c>rmμ = \θ.5,€>ΤΗ2
0.25,0 77/3其中， 1/ 2/ 3個(gè)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，取值分別為 1 = 525 ； = 2312 ；以及 3 = 100。C = |P(h-l，ν, i)-P(h-l, ν, i-1) | + |P(h，ν, i)-P (h, ν, i-1) | + |P(h+l，v, i)-P (h+1, v, i-1)Jj、▽的計(jì)算公式如下公式(1):pmt = min{|P(h，ν, i-1)-P (h-1, v-1, i) |，P(h,v, i-1)-P (h, v-1, i)|P(h，v, i-1)-P (h+1, v-1, i) |，
P(h, ν, i-1)-P (h-1, v, i) 1，
P(h, ν, i-D-P (h, v, i) 1，
P(h, ν, i-1)-P (h+1, v, i) 1，
P(h, ν, i-1)-P (h-i, v+1, i) 1，
P(h, ν, i-1)-P (h, v+1, i) 1，
P(h, v, i-1)-P (h+i, v+1, i) 1，
權(quán)利要求
1.一種圖像處理方法，其特征在于包括以下步驟a、根據(jù)當(dāng)前場(chǎng)圖像發(fā)生場(chǎng)景切換的可能性和/或當(dāng)前場(chǎng)圖像的高斯噪聲的大小，確定 3D算法中的參數(shù)μ的取值范圍；b、利用3D算法計(jì)算μ值，并判斷該μ值是否在所述取值范圍內(nèi)；若在所述取值范圍內(nèi)，則用該μ值對(duì)所述當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理后結(jié)束，否則，執(zhí)行步驟c;C、將所述μ值調(diào)整到所述取值范圍內(nèi)，3D算法用調(diào)整后的μ值對(duì)當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于所述步驟a包括預(yù)設(shè)表示場(chǎng)圖像發(fā)生切換的可能性大小的差值范圍與參數(shù)P取值范圍的第一對(duì)應(yīng)關(guān)系；計(jì)算所述當(dāng)前場(chǎng)圖像所有象素值的和，及上一場(chǎng)圖像所有象素值的和；對(duì)所述兩個(gè)和之間求出表示場(chǎng)圖像發(fā)生切換的可能性大小的差值；根據(jù)所述第一對(duì)應(yīng)關(guān)系查找所述求出的差值對(duì)應(yīng)的取值范圍，確定3D算法中的參數(shù)μ的第一取值范圍； 步驟b和步驟c所述的取值范圍為第一取值范圍。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于所述步驟a包括預(yù)設(shè)場(chǎng)圖像所有相鄰象素之間的差的總和范圍與參數(shù)μ取值范圍的第二對(duì)應(yīng)關(guān)系； 判斷當(dāng)前場(chǎng)圖像的高斯噪聲是否大于預(yù)定的第一閾值，如果是，則執(zhí)行下一步驟，否則，利用3D算法計(jì)算μ值，并用該μ值對(duì)所述當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理后結(jié)束；計(jì)算所述當(dāng)前場(chǎng)圖像所有相鄰象素之間的差的總和，根據(jù)所述第二對(duì)應(yīng)關(guān)系，查找所述總和對(duì)應(yīng)的取值范圍，確定所述參數(shù)μ的第二取值范圍； 步驟b和步驟C所述的取值范圍為第二取值范圍。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于所述步驟a包括Al、預(yù)設(shè)表示場(chǎng)圖像發(fā)生切換的可能性大小的差值范圍與參數(shù)μ取值范圍的第一對(duì)應(yīng)關(guān)系；及預(yù)設(shè)場(chǎng)圖像所有相鄰象素之間的差的總和范圍與參數(shù)μ取值范圍的第二對(duì)應(yīng)關(guān)系；Α2、判斷當(dāng)前場(chǎng)圖像的高斯噪聲是否大于預(yù)定的第一閾值，如果是，則執(zhí)行步驟A3，否則，執(zhí)行步驟al ；al、計(jì)算所述當(dāng)前場(chǎng)圖像所有象素值的和，及上一場(chǎng)圖像所有象素值的和；對(duì)所述兩個(gè)和之間求出表示場(chǎng)圖像發(fā)生切換的可能性大小的差值；根據(jù)所述第一對(duì)應(yīng)關(guān)系查找所述求出的差值對(duì)應(yīng)的取值范圍，確定3D算法中的參數(shù)μ的第一取值范圍；相應(yīng)的，步驟b和步驟c所述的取值范圍為該第一取值范圍；A3、判斷當(dāng)前場(chǎng)圖像的高斯噪聲是否大于預(yù)定的第二閾值；所述第二閾值大于第二閾值；如果是，則執(zhí)行步驟A4 ；否則，執(zhí)行步驟A5 ；A4、計(jì)算所述當(dāng)前場(chǎng)圖像所有相鄰象素之間的差的總和，根據(jù)所述第二對(duì)應(yīng)關(guān)系，查找所述總和對(duì)應(yīng)的取值范圍，確定所述參數(shù)μ的第二取值范圍；相應(yīng)的，步驟b和步驟c所述的取值范圍為該第二取值范圍；A5、計(jì)算所述當(dāng)前場(chǎng)圖像所有象素值的和，及上一場(chǎng)圖像所有象素值的和；對(duì)所述兩個(gè)和之間求出表示場(chǎng)圖像發(fā)生切換的可能性大小的差值；根據(jù)所述第一對(duì)應(yīng)關(guān)系查找所述求出的差值對(duì)應(yīng)的取值范圍，確定3D算法中的參數(shù)μ的第一取值范圍；并計(jì)算所述當(dāng)前場(chǎng)圖像所有相鄰象素之間的差的總和，根據(jù)所述第二對(duì)應(yīng)關(guān)系，查找所述總和對(duì)應(yīng)的取值范圍， 確定所述參數(shù)μ的第二取值范圍；相應(yīng)的，步驟b和步驟c所述的取值范圍為該第一取值范圍和第二取值范圍的交集。
5.根據(jù)權(quán)利要求2或4所述的圖像處理方法，其特征在于所述預(yù)設(shè)的第一對(duì)應(yīng)關(guān)系為預(yù)設(shè)的所述差值范圍與參數(shù)P的第一取值范圍的對(duì)應(yīng)關(guān)系表，或預(yù)設(shè)的所述差值范圍與所述當(dāng)前場(chǎng)圖像大小的比值與參數(shù)μ的第一取值范圍的對(duì)應(yīng)關(guān)系表；通過(guò)查找該對(duì)應(yīng)關(guān)系表確定所述參數(shù)μ的第一取值范圍。
6.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的圖像處理方法，其特征在于所述預(yù)設(shè)的第二對(duì)應(yīng)關(guān)系為預(yù)設(shè)的所述總和范圍與參數(shù)μ的第二取值范圍的對(duì)應(yīng)關(guān)系表，或預(yù)設(shè)的所述對(duì)總和進(jìn)行歸一化后的值的范圍與參數(shù)μ的第一取值范圍的對(duì)應(yīng)關(guān)系表；通過(guò)查找該對(duì)應(yīng)關(guān)系表確定所述參數(shù)μ的第二取值范圍。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像處理方法，其特征在于所述對(duì)總和進(jìn)行歸一化為取所述總和與所述當(dāng)前場(chǎng)圖像的大小及256的比值。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，步驟c中所述3D算法根據(jù)調(diào)整后的所述μ 值對(duì)所述當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理是根據(jù)以下算法進(jìn)行處理的P，(h，v，i) = yP(h,v, ) + (1-μ )P(h, ν, i-1)；其中μ是調(diào)整后的所述μ值，P(h，v，i_l)表示第h列、第ν行和第i-1場(chǎng)的象素值， P' (h，ν, i)表示經(jīng)過(guò)本算法調(diào)整后的第h列、第ν行和第i場(chǎng)的象素值。
9.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括參數(shù)μ的取值范圍確定模塊，根據(jù)當(dāng)前場(chǎng)圖像發(fā)生場(chǎng)景切換的可能性和/或當(dāng)前場(chǎng)圖像的高斯噪聲的大小，確定3D算法中的參數(shù)μ的取值范圍；計(jì)算μ值模塊，利用3D算法計(jì)算μ值；取值范圍判斷模塊，判斷所述μ值是否在所述取值范圍內(nèi)；處理模塊，當(dāng)所述μ值在所述取值范圍內(nèi)，則用該μ值對(duì)所述當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理； 當(dāng)所述μ值不在所述取值范圍內(nèi)，將所述μ值調(diào)整到所述取值范圍內(nèi)，3D算法用調(diào)整后的 μ值對(duì)當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的圖像處理裝置，其特征在于，其中所述參數(shù)μ的取值范圍確定模塊包括第一對(duì)應(yīng)關(guān)系預(yù)設(shè)模塊，預(yù)設(shè)表示場(chǎng)圖像發(fā)生切換的可能性大小的差值范圍與參數(shù)μ 取值范圍的第一對(duì)應(yīng)關(guān)系；計(jì)算象素和模塊，用于計(jì)算所述當(dāng)前場(chǎng)圖像所有象素值的和上一場(chǎng)圖像所有象素值的和；差值模塊，對(duì)所述兩個(gè)和之間求出表示場(chǎng)圖像發(fā)生切換的可能性大小的差值；確定取值范圍模塊，根據(jù)所述第一對(duì)應(yīng)關(guān)系查找所述求出的差值對(duì)應(yīng)的取值范圍，確定3D算法中的參數(shù)μ的第一取值范圍。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述參數(shù)μ的取值范圍確定模塊包括第二對(duì)應(yīng)關(guān)系預(yù)設(shè)模塊，預(yù)設(shè)場(chǎng)圖像所有相鄰象素之間的差的總和范圍與參數(shù)μ取值范圍的第二對(duì)應(yīng)關(guān)系；高斯噪聲判斷模塊，判斷當(dāng)前場(chǎng)圖像的高斯噪聲是否大于預(yù)定的第一閾值； 計(jì)算差總和模塊，當(dāng)大于預(yù)定的第一閾值高斯噪聲時(shí)，計(jì)算所述當(dāng)前場(chǎng)圖像所有相鄰象素之間的差的總和；確定取值范圍模塊，根據(jù)所述第二對(duì)應(yīng)關(guān)系，查找所述總和對(duì)應(yīng)的取值范圍，確定所述參數(shù)μ的第二取值范圍。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述參數(shù)μ的取值范圍確定模塊進(jìn)一步包括第一對(duì)應(yīng)關(guān)系預(yù)設(shè)模塊、計(jì)算象素和模塊及差值模塊；所述第一對(duì)應(yīng)關(guān)系預(yù)設(shè)模塊，預(yù)設(shè)表示場(chǎng)圖像發(fā)生切換的可能性大小的差值范圍與參數(shù)μ取值范圍的第一對(duì)應(yīng)關(guān)系；所述計(jì)算象素和模塊，用于計(jì)算所述當(dāng)前場(chǎng)圖像所有象素值的和上一場(chǎng)圖像所有象素值的和；所述差值模塊，對(duì)所述兩個(gè)和之間求出表示場(chǎng)圖像發(fā)生切換的可能性大小的差值； 確定取值范圍模塊，進(jìn)一步根據(jù)所述第一對(duì)應(yīng)關(guān)系查找所述求出的差值對(duì)應(yīng)的取值范圍，確定3D算法中的參數(shù)μ的第一取值范圍；所述取值范圍判斷模塊，判斷所述μ值是否在所述第一取值范圍和第二取值范圍的交集內(nèi)；所述處理模塊，當(dāng)所述μ值在在所述第一取值范圍和第二取值范圍交集內(nèi)，則用該μ 值對(duì)所述當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理；當(dāng)所述μ值不在所述第一取值范圍和第二取值范圍的交集內(nèi)，將所述μ值調(diào)整到所述第一取值范圍和第二取值范圍的交集內(nèi)，3D算法用調(diào)整后的 μ值對(duì)當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像處理方法和裝置。方法包括a、根據(jù)當(dāng)前場(chǎng)圖像發(fā)生場(chǎng)景切換的可能性和/或當(dāng)前場(chǎng)圖像的高斯噪聲的大小，確定3D算法中的參數(shù)μ的取值范圍；b、利用3D算法計(jì)算μ值，并判斷該μ值是否在所述取值范圍內(nèi)；若在所述取值范圍內(nèi)，則用該μ值對(duì)所述當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理后結(jié)束，否則，執(zhí)行步驟c；c、將所述μ值調(diào)整到所述取值范圍內(nèi)，3D算法用調(diào)整后的μ值對(duì)當(dāng)前場(chǎng)圖像進(jìn)行處理。使用該圖像處理方法和裝置，能夠解決3D算法失效所帶來(lái)的問(wèn)題。另外，該方法和裝置簡(jiǎn)單，實(shí)施成本低。
文檔編號(hào)H04N7/01GK102316299SQ20101022249
公開(kāi)日2012年1月11日 申請(qǐng)日期2010年6月29日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月29日
發(fā)明者張輝, 王西強(qiáng), 胡偉, 薛梓建, 郭洛瑋 申請(qǐng)人:北京創(chuàng)毅視訊科技有限公司