[doc] 基于显示画面的ELA去隔行算法

[doc] 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 第23卷第3期 2008年6月 液晶与显示 ChineseJournalofLiquidCrystalsandDisplays ,厂oL23,N0J3 Jun.,2008 文章编号:1007—2780(2008)03—0322—05 基于显示画面的ELA去隔行算法 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,E-mail:zhanglanghui@Stlst.edu.crl; 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(Edge-basedLineAverage,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;TNI41文献标识码:A 1引言 在高品质逐行电视的普及过程中,去隔行技 术的作用变得越来越重要.传统的标清电视信号 (SDTV)均为隔行扫描方式,因此当要在等离子 电视和液晶电视等逐行显示设备上进行显示时, 必须进行隔行到逐行的转换.而该转换效果的好 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 (Intra-field),场间去隔行法(Inter-field),混合去 隔行法(HybridMethod)c.场内去隔行法的 优点在于不需要额外的存储器来保存前场信息, 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 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 判断方向关联性的去隔行算法,其中最为简单的 是基于边沿的线平均算法(Edge—basedLine Average,ELA),它利用同一场内相邻扫描行间 3个像素之间的方向关联性来实现线性补偿]. 对于方向性很明确的边沿,这种ELA算法可以 获得很好的转换品质,但是,当边沿的方向性不容 易分辨时,比如水平边沿,传统的ELA算法就无 能为力了.为了更精确地估算出边沿的方向性, 有人提出了将ELA和线重复技术相结合的去隔 行法[4],自适应去隔行法[5]以及所谓的运动补 偿去隔行法[7],它们都能很好地提升去隔行品 质,但是其运算复杂度和成本大大提高.在论文 [4]和[1O]中,给出了估算边沿方向性的最佳阈值. 提出了一种新型的基于显示画面的ELA算 法.它首先将显示的隔行画面划分为面型画面, 线型画面和边沿型画面,然后利用本文给出的算 法分别对上述画面进行去隔行处理.模拟结果表 明该方法可以获得很好的去隔行效果. 2基于显示画面的ELA算法 在实验过程中,选取同一场内32个相邻像 素,它们由一个15×2阵列和上下各一个像素 P(z一7,一3,,z)和P(x一7,Y+3,,z)组成,如图 1所示. 我们将研究区域内像素之间亮度没有明显差 别的画面称为面型画面[如图2(a)所示].对于 面型画面,可以采用如下方法来估算待补偿点 (InterpolatedPixe1)的插值: (在图1中)IfIARRAY[0][7]一ARRAY [1][7]I<Threshold 收稿日期:2007—11—12,修订日期:2008—02—01 基金项目:陕西省专利产业化项目(No.2005ZZ-04),陕西省教育厅产业化项目(No.06JC23) 第3期张方辉,等:基于显示画面的ELA去隔行算法323 &&lARRAY[0][6]一ARRAY[Ill8]l< Threshold &&lARRAY[Ill6]--ARRAYEo]E8]l< Threshold P(z一7,y,72)一(ARRAYE0][-73+ARRAY E1]E7]+ARRAYEo]E6]+ARRAY[1][8]+ ARRAY[1]E6]+ARRAY[0][8])/6 嘲. 0 】1二1.2?34?5? 6 ? 78 潲91011121?3?14J=. am~YOl[j]??????!一e:?????? 0P(x一7?,件1,n) P0,n):B矗ghme0fpixel?o.-P(一7,y+3, axial,y:yaxial,n:nthfield ~pixelwithvalueO:pixelw/ovalue~:interpolatedpixel 图1面型画面运算法则 Fig.1Algorithmforsmoothpattern 图2三种常见显示画面.(a)面型;(b)线型;(c)边沿型. Fig.2Threetypesofdisplayedpatterns 如果显示画面不满足面型画面的,则进 入线型画面判断阶段.参考图3,如果像素P(z一7, 一 3,)和P(x一7,.),+3,)之间的差异小于阈 值,则该画面为线型画面.其中,当像素P(z一 14,Y+1,72)和P(z一0,一1,72)之间的差异小于 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.当像素P(X一14,Y+1,72)和 P(z,0,一1,72)之间的差异大于阈值时,则接着 验证P(z一14,一1,72)和P(x+0,Y+1,72)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P(z一13,+1,72)和P(z一0,一1,72)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: IflP(z一7,一3,72)一P(z一7,Y+3,72)l< Threshold, { IflP(z—k,+1,72)一P[z一(14一愚),一1, 72]l<Threshold, (愚一14,13,12,11,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0.从 大到小进行验证) P(z一7,Y,72)一{P(z—k,Y+1,72)+PIx一 (14,愚),一1,72])/2; } Am~AY[0]D】 ARRAY[I][j】 Cy ?\P(一 7,y-3.n1 尸扛:B—g}lness0fpixel,?/P(一7,,.+3 axial,y:yaxial,n:nthfield ~:pixelwithvalueO:pixelw/ovalue~:interpolatedpixel 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2(c)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. D1一lP(z—k,Y+1,72)一P[z一(14一k),Y一1, 72]ltI1i(愚一6,7,8) IfD1<Threshold, P(z一7,Y,72)一{P(z—k,Y+1,72)+P(z一 (14,k),一1,72])/2; 卢?24 一 CyOP(x一7,产1 广一一 ?????I?? I „:?????? I…… ?:二二二二二二二二RRAY【1删??????:—?j?:?????? :BIigllmess0fpl,_73n,P(一7,1 图43×2像素阵列 Fig.43×2pixelarray 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7x2,如图5所示.同时分别对7 个像素单独分割成组(teaml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: AVERAGE1一{P(z一是1,Y一1,7z)+PEx一 (忌1+1),一1,7z]+P[z一 (忌+2),Y一1,7z]}/3,忌1—4, 5,6,7,8 AVERAGE.2一{P(z一是2,+1,7z)+P[z一(忌2 +1),Y+1,7z]+Fix一(忌z+ 2),Y+1,7z]}/3,忌2—4,5,6, 7,8 D2一JAVERAGE】一AVERAGE,2Jj IfD2<Threshold, P(z一7,Y,7z)一{P(z一是l,一1,7z)+P[z一(忌1+ 1),Y一1,7z]+PIx一(忌1-I-2), 一 1,7z]+P(z一是2,+1,7z)+P [z一(忌.+1),Y-I-1,7z]+P[z一 (忌2+2),+1,7z]}/6; 户0123456j?891011121314 o “??.. ?. :O?”:薹耋::.:: :Bfighmessofpixel,?一. axial,y:yaxial,n:nthfield ~:pixelwithvalueO:pixelw/ovalueA:intexpolatedpixe 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. 如果第三最小差异大于阈值,则继续将像素 阵列扩大到15×2,如图7所示.类似地,顺序比 卢24H . 0p(x: 7~Z” - 胁埘 纛!?? Bfighmessofpixel,? W , jP P ( (x 一 - 7 7,y+ 3 l,n)n, ~:pixelwithvalueO:pixelw/ovalueA:i 图611×2像素阵列 Fig.611×2pixelarray =O1234567891011121314 ??,,P(一 7一3, f_一一一一一一一,一一一.Q—y{~-Tx1一一一一一 YJi?????????? 吣???????,oi 一一一一一一一一一一一一一一蛹一一一一一 :Brightness.fp,?/P(一. axial,,,axial,n:nthfield ?:pixelwithvalueO:pixelw/ovalue?:interpolated 图715×2像素阵列 Fig.715×2pixelarray 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8运算流程 Fig.8Computingprocess 第3期张方辉,等:基于显示画面的ELA去隔行算法325 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 1O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l1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 法则可以很好地克服这个问题;对于边沿型画面, 传统ELA算法会导致锯齿状画面出现,而基于 显示画面的ELA算法则可以完美地重现原始画 面.显然,采用基于显示画面的ELA算法可以 获得更好的去隔行效果,从而获得更好的显示 品质. 表1所示为传统ELA和基于显示画面的ELA 算法对Block1和Block3进行去隔行时对应的 PSNR值(PeakSignal—to—NoiseRatio,峰值信噪 图9分辨率为720×576的原始画面 Fig.9Displayedimagewithresolutionof720×576 图1O图9对应的隔行画面,分辨率为720×288. Fig.10InterlacedimageofFig.9,withresolutionof 720×288. 一?一(A)Block1对应的去隔行效果图 —?—?? 比).可见,在去隔行处理过程中,后者的抗干扰 能力明显要强于前者. 表1PSNR值对比 Table1PSNRofthetwode-interlacingmethods PSNR(dB,平均值) 传统ELA基于显示画面的ELA 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.VideoDemystifiedEM].4thedition.St.Louis:Elsevier—Scie nce,2004:251—255. r2]HaanGD,BeliersEB.Deinterlacing-anOverviewEJ].Pr0c.IEEE,1998,86(9):1839—1857. [3]DoyleT.InterlacedtosequentialconversionforEDTVapplicationsEC]//Proc.2ndInt.WorkshopSignalProcess— ingofHDTV,L?Aquila,Italy:Baker&TaylorBooks,1988:412—430. r4]LeeMH,KimJH,LeeJS,eta1.Anewalgorithmforinterlacedtoprogressivescanconversionbasedondirec— tionalcorrelationsanditsICdesignEJ].IEEETrans.onConsumerElectronics,1994,40(2):119—129. 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(1.ShaanxiEngineeringCenterforFPD,Xi?an710021,China,E-mail:zhang nghui@sust.edu.cn1 2.ElectricalandInformationEngineeringCollege,ShaanxiUniversityofScience&Technology,Xi?an710021,China; 3.MaterialScienceandEngineeringCollege.ShanxiUniversityofScience&Technology,Xi?an710021,China) Abstract Intra——fieldmethodshavebeenwidelyusedinde-interlacingalgorithmfortheirhigh——ratiobetween performanceandcomputationalcost.Inparticular,theELAalgorithmiswellknownforitsadvanta— gesinreconstructingtheedgesofimages,althoughitdegradestheimagequalitywheretheedgesare notclear.Inthispaper,basedonthedisplayedcontent,theviewedpatternswereclassifiedintothree types:smooth,lineandedge,andthende-interlacedseparatelyaccordingtothespeciallydesigned algorithmasproposedhere.Thesimulationresultsshowedthattheproposedmethodachieveshigher imagequalitybutlowerhardwarecomplexitycomparedwithconventionalELAalgorithm. Keywords:videoprocess;ELAalgorithm;progressiveTVdevices;de-interlacing 作者简介:张方辉(1966一),男,山西曲沃人,副教授,博士研究生,主要 研究方向:平板显示技术.