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基于显示画面的ELA去隔行算法
基于显示画面的ELA去隔行算法
Vol123,No13第23卷第3期液晶与显示2008年6月Jun.,2008ChineseJournalofLiquidCrystalsandDisplays
()文章编号:
10072278020080320322205
基于显示画面的ELA去隔行算法
1,21,23张方辉,杨丹,王秀峰
(1.陕西省平板显示技术工程研究中心,陕西西安710021,E2mail:
zhangfanghui@sust.edu.cn;2.陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西西安710021;3.陕西科技大学材料科学与工程学院,陕西西安)710021
摘要:
在当前的去隔行算法中,场内去隔行法由于很好地实现了显示品质和运算成本的平()衡而应用最为广泛。
其中,基于边沿的线平均算法Edge2basedLineAverage,ELA由于在
图像边沿部位重建方面的优异表现而为人们所熟知。
文章提出了一种基于显示画面的ELA
去隔行算法,其原理是将显示画面划分为面型、线型以及边沿型等3种类型,分别对它们采用
本文设计的算法进行去隔行处理。
实际模拟结果表明,该方法可以很好地避免边界模糊和锯
齿状画面等不良现象的出现,有效降低了运算的复杂度。
关键词:
视频处理;ELA算法;逐行显示;去隔行
中图分类号:
O241.6;TN141文献标识码:
A
能为力了。
为了更精确地估算出边沿的方向性,1引言有人提出了将ELA和线重复技术相结合的去隔
[4][5,6]在高品质逐行电视的普及过程中,去隔行技行法、自适应去隔行法以及所谓的运动补
术的作用变得越来越重要。
传统的标清电视信号[729]偿去隔行法,它们都能很好地提升去隔行品()SDTV均为隔行扫描方式,因此当要在等离子质,但是其运算复杂度和成本大大提高。
在论文电视和液晶电视等逐行显示设备上进行显示时,
[4]和[10]中,给出了估算边沿方向性的最佳阈值。
必须进行隔行到逐行的转换。
而该转换效果的好
提出了一种新型的基于显示画面的ELA算坏直接影响了显示品质的优劣。
常用的去隔行法有以下几种:
场内去隔行法法。
它首先将显示的隔行画面划分为面型画面、
(())Intra2field、场间去隔行法Inter2field、混合去,然后利用本文给出的算线型画面和边沿型画面[1,2]()隔行法HybridMethod。
场内去隔行法的法分别对上述画面进行去隔行处理。
模拟结果表优点在于不需要额外的存储器来保存前场信息,明该方法可以获得很好的去隔行效果。
(因此成本低。
其中,以线重复去隔行法Line
)()Doubling和线平均去隔行法LineAverage的2基于显示画面的ELA算法应用最为广泛。
但是其缺点在于会使得边界模
糊。
为了解决这个问题,后续发展出了许多基于在实验过程中,选取同一场内32个相邻像
判断方向关联性的去隔行算法,其中最为简单的素,它们由一个15×2阵列和上下各一个像素P
(是基于边沿的线平均算法Edge2basedLine()()x-7,y-3,n和Px-7,y+3,n组成,如图
)Average,ELA,它利用同一场内相邻扫描行间1所示。
我们将研究区域内像素之间亮度没有明[3]3个像素之间的方向关联性来实现线性补偿。
显差对于方向性很明确的边沿,这种ELA算法可以()别的画面称为面型画面[如图2a所示]。
对于获得很好的转换品质,但是,当边沿的方向性不容
面型画面,可以采用如下方法来估算待补偿点易分辨时,比如水平边沿,传统的ELA算法就无
()InterpolatedPixel的插值:
()在图1中If|ARRAY[0][7]-ARRAY
[1][7]| 收稿日期: 2007211212;修订日期: 2008202201(())基金项目: 陕西省专利产业化项目No.2005ZZ204;陕西省教育厅产业化项目No.06JC23 (())&&|ARRAY[0][6]-ARRAY[1][8]| (&&|ARRAY[1][6]-ARRAY[0][8]| 从Threshold)大到小进行验证 ()(()()Px-7,y,n=ARRAY[0][7]+ARRAYPx-7,y,n={Px-k,y+1,n+P[x- ()14-k,y-1,n]}/2;[1][7]+ARRAY[0][6]+ARRAY[1][8]+ )ARRAY[1][6]+ARRAY[0][8]/6} 图3线型画面运算法则 Fig.3Algorithmforlinepattern 如果显示画面既不是面型也不是线型,则将 ()之视为边沿型画面,如图2c所示。 边沿型画面 的插值估算过程如下: 选取如图4所示的3×2像素阵列,确定这些 ()像素之间的最小差异第一最小差异。 如果该最 小差异小于阈值,则将所对应的2个像素亮度值 的平均值作为插值赋予待补偿点。 如果显示画面不满足面型画面的要求,则进()()P[x-14-k,y-1,1=|Px-k,y+1,n-D (入线型画面判断阶段。 参考图3,如果像素Px-7,n]|()mink=6,7,8 )()y-3,n和Px-7,y+3,n之间的差异小于阈D (值,则该画面为线型画面。 其中,当像素Px-()()(Px-7,y,n={Px-+1,n+Px-k,y )()14,y+1,n和Px-0,y-1,n之间的差异小于()14-k,y-1,n]}/2;阈值时,则待补偿点的插值等于上述两像素亮度 ()值的平均值。 当像素Px-14,y+1,n和 ()Px-0,y-1,n之间的差异大于阈值时,则接着 ()()验证Px-14,y-1,n和Px+0,y+1,n之间 的差异,当该差异小于阈值时,则待补偿点的插值 等于上述两像素亮度值的平均值。 否则将接着验 ()()证Px-13,y+1,n和Px-0,y-1,n之间的 差异。 依此类推,直到差异小于阈值为止。 如图3 所示,线型画面的插值可估算如下: (())|Px-7,y-3,n-Px-7,y+3,n| 324液晶与显示第23卷 如果第一最小差异大于阈值,则将像素阵列由3×2扩大到7×2,如图5所示。 同时分别对7个 ()像素单独分割成组team1和team2,每组包含3个像素,且从左到右依次组合。 顺序比较这两组像素亮度值之间的差异并找出其最小差异值()第二最小差异,如果该最小差异值小于阈值,则将相应两组内6个像素亮度值的平均值作为待补偿点的插值。 具体算法如下: (),n+P[x-1AVERAGEteam1={Px-k1,y- (),n]+P[x-1k1+1,y- ()k1+2,y-1,n]}/3,k1=4, 5,6,7,8 (()AVERAGE={Px-k,y+1,n+P[x-kteam222 )(+1,y+1,n]+P[x-k+2 )2,y+1,n]}/3,k=4,5,6,2 7,8 D=|AVERAGE-AVERAGE|2team1team2minD )()((Px-7,y,n={Px-k1,y-1,n+P[x-k1+ ())1,n]+P[x-k+2,1,y-1 )(y-1,n]+Px-k2,y+1,n+P ()[x-k+1,y+1,n]+P[x-2 ()k+2,y+1,n]}/6;2较第三组和第四组像素之间的差异并找出其中的 最小差异,并将相应两组内6个像素亮度值的平 均值作为待补偿点的插值。 综上所述,可以将本文提出的基于显示画面 的ELA算法的计算流程归纳为如图8所示。 图57×2像素阵列Fig.57×2pixelarray 如果第二最小差异大于阈值,则继续将像素阵列扩大到11×2,如图6所示。 类似地,顺序比较第三组和第四组像素之间的差异并找出其中的 ()最小差异第三最小差异。 如果该差异值小于阈值,则将相应两组内6个像素亮度值的平均值作为待补偿点的插值。 图8运算流程如果第三最小差异大于阈值,则继续将像素 Fig.8Computingprocess阵列扩大到15×2,如图7所示。 类似地,顺序比 3模拟结果 图9所示为一场分辨率为720×576的画面, 将其奇数行去掉,得到对应的隔行显示画面,如图 10所示,其分辨率变为720×288。 对该隔行画面 分别采取以下2种方式进行去隔行: 传统ELA去 隔行法和基于显示画面的ELA去隔行法。 我们 来观察其中的3个代表性画面,如图9中Block1 ())((面型画面、Block2线型画面和Block3边沿型 )画面所示,对应的显示结果如图11所示。 从图11可以看出,对于面型画面,两者的去 隔行效果基本相同;对于线型画面,传统ELA算法会导致断线出现,而基于显示画面的ELA算()图11两种去隔行法的模拟结果对比.a原始法则可以很好地克服这个问题;对于边沿型画面,()()画面;b传统ELA;c基于显示画面传统ELA算法会导致锯齿状画面出现,而基于的ELA. 显示画面的ELA算法则可以完美地重现原始画Simulationresultsofthetwode2interlaceFig.11 面。 显然,采用基于显示画面的ELA算法可以()()methods1aOriginalpattern;bCon2获得更好的去隔行效果,从而获得更好的显示()ventionalELA;cProposedELA1 品质。 表1所示为传统ELA和基于显示画面的ELA)比。 可见,在去隔行处理过程中,后者的抗干扰算法对Block1和Block3进行去隔行时对应的能力明显要强于前者。 表1PSNR值对比(PSNR值PeakSignal2to2NoiseRatio,峰值信噪 Table1PSNRofthetwode2interlacingmethods ()PSNRdB,平均值 传统ELA基于显示画面的ELA Block131.6234.41Block327.1828.89 4结论 在去隔行过程中,对小角度线型画面和边沿 型画面的处理难度非常大,传统的去隔行算法通 常会导致边界模糊和锯齿状画面等不良现象的出 现。 实验结果表明,本文提出的基于显示画面的 ELA算法能很好地解决上述问题,提供优异的去 隔行效果,从而获得良好的显示品质,其PSNR 值也高于传统的ELA算法。 该算法对于显示画 ()面的鉴别区分为面型、线型和边沿型更加直观 和精确,因此在后续去隔行处理过程中其硬件复 杂度也低于传统ELA算法,因此其成本仍然相 对较低。 326液晶与显示第23卷 参考文献: [1]KeithJack.VideoDemystified[M]14thedition.St.Louis: Elsevier2Science,2004: 2512255. 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