專利名稱：采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法
技術領域：
本發明屬于數字電視集成電路視頻處理領域，具體講是涉及采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法。
背景技術：
早期的電視由于技術水平的限制，基于視頻傳輸帶寬和畫質的折中考慮，采用隔行掃描的方式，使每幅畫面的信息總量減為原來的一半，而人眼視覺暫留效應使得觀看到的兩場圖像模糊成一幀圖像，從而得到了相對平滑的視覺效果。但是隨著大屏幕電視以及高清晰電視的逐步實用化，由隔行掃描所帶來的行間閃爍，場間閃爍以及爬行現象越來越明顯，從而導致圖像質量的下降。為了抑制和消除傳統電視的缺陷，隔行轉逐行技術得到廣泛的研究。
去隔行處理是從隔行掃描到逐行掃描的格式變換處理。其基本原理是根據像素在時間和空間上的相關性，通過數字處理的方法生成空缺位置的像素點(插補像素)，連同原始像素，重構整個幀圖像。它可以有效地提高畫面的垂直清晰度，消除行間閃爍和爬行現象，在很大程度上改善電視圖像的顯示效果。
去隔行方案，主要可以分為線性算法、非線性算法、運動自適應算法和運動補償算法。線性算法主要有行復制、行平均、場復制、場平均等。場內濾波會帶來垂直清晰度的降低，場間濾波會導致運動模糊和運動鋸齒，因此，無法在運動和靜止的兩種情況下都獲得較理想的去隔行效果。非線性算法主要有邊沿保護插值去隔行算法、中值濾波等算法。它的主要缺點是會降低垂直清晰度，引起圖像模糊，但是很強的適應性和很低的硬件成本使它運用非常廣泛。運動自適應算法是根據運動信息來調整去隔行策略，在不同的區域采用適合該區域的算法，它可以消除運動鋸齒，提高圖像的垂直清晰度，但是需要逐點運動檢測，受噪聲影響太大，使得運動檢測不準。運動補償算法是通過對圖像進行運動估計(如塊匹配，光流法等)，求得運動位移矢量，在運動軌跡上進行插值。由這種方法還原出的圖像能夠很好地保持原圖象的垂直清晰度，但是它要求估算出的運動矢量必須準確可靠，消耗硬件資源較大，硬件實現復雜度高，因此在實際應用中采用的較少。
發明內容
雖然在眾多去隔行算法中，運動自適應算法的轉換效果并不是最優的，且由于一些最優算法的芯片實現往往需要很高的代價。為克服現有技術的前述不足，本發明的目的是提供一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行裝置和方法，彌補和消除運動自適應算法受噪聲影響大和運動檢測不準的缺點，以及運動補償算法硬件實現復雜度高的缺點，既可以保持圖像的空間特性又可以保持圖像的垂直細節，同時不需要進行準確的運動信息估算，可以改善去隔行效果，大大降低硬件設計的復雜度，提高設計的可靠性，易于硬件實現。
本發明采用的技術方案是，一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，依次包括下列步驟將圖像信號的先前場、當前場和后續場濾波降噪后按特定格式預先存放在SDRAM里，在基于當前場中待插值的像素計算先前場的像素和后續場的像素間的運動等級后計算用于混合的運動信息權值；檢測包含在要插入當前場的像素所相鄰的像素值中的方向數據，按照方向數據使用相鄰像素值計算第一個插值；通過取待插值像素對應的先前場的像素和后續場的像素及當前場的相鄰像素值來計算第二個插值；通過使用查表后的用于混合的運動信息權值來混合第一個和第二個插值，輸出混合值。
其中，用于權值計算的方法包括通過一預定搜索區域，計算要插入當前場的像素對應的先前場和后續場之間的絕對差值的和，基于此值確定該預定搜索區域的運動等級的運動信息值；將運動等級值與預定的兩個閾值比較，從查找表中確定運動權值系數。
該搜索區域是具有預定大小的塊，以當前場代插補像素第i行第j列P(i，j，n)為中心，在先前場和后續場找到要插值的像素的對應像素P(i，j，n-1)和P(i，j，n+1)，分別以對應像素P(i，j，n-1)和P(i，j，n+1)為中心，確定搜索區域單元D，搜索框大小為N×N，N為搜索框點數，N大于1且為奇數。
所述的絕對差值的和的計算方法包括基于下列公式計算絕對差值的和值SAD＝∑{(i，j)∈D}|f(i，j，n-1)-f(i，j，n+1)|其中，D是對應于宏塊內的像素(i，j)索引的集合，n代表像素所在的場，SAD為絕對差值的和。
所述的將運動等級值與預定的兩個閾值比較，方法包括對于運動等級值的不同值，選擇不同的運動信息權值，即建立運動程度與運動信息權值的對應關系，根據細節豐富程度，進行歸一化處理，得到下述運動信息權值α 其中th1，th2是兩個經驗運動等級閾值，且滿足0＜th1＜th2＜255N2，N為搜索框的大小，SAD為對于運動等級值，將這些對應關系寫入一個查找表LUT中。
所述的第一個插值的計算方法中，檢測方向數據包括對當前場待插入點的空域內的五個方向的變化進行估算。每個方向的每個像素對包括來自分別在所述像素相鄰的上面和下面的掃描線的以插值點為對稱點的兩個像素點，為每個像素對形成各自的差值，計算以待插值點為對稱點的五組像素對的差值。
所述按照方向數據，第一個方向為所述像素點的垂直方向；第二個方向為與所述像素點的垂直方向成大約45度角方向；第三個方向為與所述像素點的垂直方向成大約75度角方向；第四個方向為與所述像素點的垂直方向成大約135度角方向；
第五個方向為與所述像素點的垂直方向成大約105度角方向。
按照方向數據使用相鄰像素值計算，即檢測關于所述像素的邊緣方向，在所述像素處利用檢測的邊緣方向執行邊緣自適應內插；以及在所述像素處利用生成的運動值執行運動自適應內插，方法包括找出各方向中像素對的插值最小，即相關性最大的方向作為插值的主方向，其像素對的均值和當前場對應于待插值像素的相鄰的上下兩個像素點的值加上先前場和后續場中對應于待插值點的像素點的值，共五個值進行中值濾波即是第一個插值的結果。
所述的第二個插值的計算方法中，進一步包括取當前場待插值點的相鄰的上下兩個像素點和前一場中與待插值點對應的像素點，共三個點計算三點中值濾波插值；取當前場待插值點的相鄰的上掃描線的對應點及其左右相鄰兩個像素點和插值點相鄰的下掃描線的對應點及其左右相鄰兩個像素點，加上前一場中與待插值點對應的像素點，共七個點計算七點中值濾波插值；取當前場待插值點的相鄰的上掃描線的對應點和相鄰的下掃描線的對應點，計算均值；對三個插值計算中值濾波得到第二個插值。
其中輸出混合值的方法包括根據絕對差值的和的值，在查找表中找到運動信息權值α后，將經混合中值濾波插值(即第二個插值)結果乘以運動信息權值α；將基于邊緣保持的時空中值濾波插值，即第一個插值，結果乘以(1-α)，取兩者之和作為最終的插值結果輸出。
本發明提供的可以帶來如下效果采用前后場相應區域的絕對差之和檢測運動，采用自適應加權中值濾波插補像素的去隔行方法，彌補和消除了運動自適應算法受噪聲影響大和運動檢測不準的缺點，以及運動補償算法硬件實現復雜度高的缺點，而結合了上述算法的優點，既可以保持圖像的空間特性又可以保持圖像的垂直細節，同時不需要進行準確的運動信息估算，可以改善去隔行效果，大大降低硬件設計的復雜度，提高設計的可靠性，易于硬件實現。
圖1是去隔行裝置總體實現架構。
圖2是數據存儲架構。
圖3是權值計算單元結構圖。
圖4是基于邊緣保持的時空中值濾波插值單元結構圖；圖5是混合中值濾波插值單元結構圖。
具體實施例方式
為更好的說明本發明，首先將各算法詳細介紹如下1線性濾波算怯最早出現在上世紀70年代末，具有簡單易實現的優點，仍在計算機圖形顯示領域內被廣泛應用。其基本思想是，各場中需要補齊的像素點等于它的若干相鄰點的加權和。用公式表達為
F0(x,n)=F(x,n),(x2mod2=nmod2)ΣkF1(x+kuy,n+m)h(k,m),(others)(k,m∈{...,-1,0,1,...},(k+m)mod2=1)]]>其中，uy＝(0，Δx2)為垂直方向上的單位向量，h(k，m)為加權系數。n＝( ...-2，-1，0，1，2...)為當前場的序號，m為參與當前場隔行轉逐行運算的相鄰場序號。從上式可以看到，線性濾波的相鄰點包括兩類，即同一場上的相鄰像素(空間相鄰點)以及相鄰場上的像素(時間相鄰點)。對于相鄰點的分類就引出了三種不同的濾波器類型空間濾波(Spatial Filtering)，時間濾波(Temporal Filtering)，以及時-空濾波(Spatial-Temporal Filtering)。
1.1空間濾波(Spatial Filtering)所謂空間濾波，就是在求取未知點的時候只使用同一場內相鄰點的信息。最簡單的空間濾波就是掃描線重復(Line Repetition)，即一場中未知的像素點直接取它上面相鄰點的值。如果用上述公式的形式來表示的話，那就是取h(-1，0)＝1，而其它所有的h(k，m)都為0。一種稍微復雜一點的形式為線平均(Line Averaging)，即未知的像素點等于其上下兩個相鄰已知的點的值的平均。即h(-1，0)＝h(1，0)＝0.5，而其他所有的h(k，m)都為0。空間濾波有一個共同的特點，即它們在時間頻率方向上是全通的，這說明使用空間濾波器不會造成視頻運動信息上的損失。但是，由于其頻譜在垂直方向上的低通形狀，使得視頻信號在垂直方向上的一些高頻分量被抑制，從而降低了圖像在垂直方向上的清晰度。
1.2時間濾波(Temporal Filtering)與空間濾波正好相反，時間濾波器就是使用所有相鄰場內的點來求取當前場的未知像素。最簡單的時間濾波就是場重復(Field Repetition)，即一場中未知的像素點用上一場對應的已知像素值來代替。如果用上述公式的形式來表示的話，我們取h(0，-1)＝1，而其他所有的h(k，m)都為0。如果視頻中沒有運動的話，這一濾波器就是最優濾波器。
時間濾波器在垂直方向上是全通的，回此不會造成圖像垂直清晰度上的損失，但其在時間頻率上的頻譜的衰降，會造成視頻運動信息的損失。
1.3時空濾波(Spatial-Temporal Filtering)所謂時空濾波，就是在計算像素點的值的時候綜合考慮空間鄰點與時間鄰點。從理論上說，如果視頻信號滿足采樣定理，即其頻譜沒有混疊的話，那么使用時空濾波器就能完美地從隔行信號恢復出逐行信號。一個常用的時空濾波器的系數為18h(k,m)=1,8,8,1,(k=-3,-1,1,3)∩(m=0)-5,10,-5,(k=-2,0,2)∩(m=0)0(others)]]>2.非線性算法根據上一小節的討論，我們知道在沒有運動的情況下，時間濾波器的性能最好。而在有運動，但沒有過多的垂直細節的情況下，空間濾波的效果最好。為取得更好的效果，在本發明中將兩者結合起來，根據情況有選擇地使用時間濾波或空間濾彼。
3.運動自適應算法(Motion-Adaptive Algorithms)運動自適應算法就是根據上述思想發展起來的。顧名思義，運動自適應算法需要一個檢測圖像中是否存在運動的模塊，稱為運動檢測模塊(Motion Detector)。其輸入就是視頻信號的一個固定區域，而其輸出則是一個概率值α，表明該區域存在運動的可能性大小。當然，它的輸出也可以簡化為一個二進制的結果，即有無運動。運動檢測的算法有許多，在這里只是給出運動檢測算法生效所必需滿足的條件◆相對信號來說，噪聲必須足夠小；◆信號中的低頻部分的能量必須大于噪聲與頻率混疊部分。
◆視頻中的物體大小必須大于像素點的大小。
假設針對靜止圖像的最優濾波器輸出值為fst(x，n)，而針對活動圖像的最優濾波器輸出值為fmot(x，n)，而運動檢測器給出的結果，即運動的概率值為α，則最終的自適應濾波器為F0(x,n)=F(x,n),(x2mod2=nmod2)fst(x,n)(1-α)+fmot(x,n)α,(others)]]>由上式可見，當檢測出運動的可能性恨大時，結果將會傾向于采用運動最優濾波器，反之則會傾向于靜止最優濾波器，從而達到了自適應的目的。
4.中值濾波算法(Median Filtering Algorithms)在所有的非線性算法中，中值濾波算法因其實現簡單而成為很受歡迎的一種算法。它的計算公式如下F0(x,n)=F(x,n),(x2mod2=nmod2)med(F(x-ux2,n),F(x+ux2,n),F(x,n-1)),(others)]]>其中中值函數med(A，B，C)定義為med(A,B,C)=A,(B<A<C)∩(C<A<B)B,(A≤B≤C)∩(C≤B≤A)C,(others)]]>中值濾波算法實質上包含著運動自適應的思想、這是因為如果圖像區域是靜止的，則F(x，n-1)的值很有可能處在當前場上下兩個像素點值的中間，此時根據中值函數的定義，F0(x，n)直接等于F(x，n-1)；反之，若圖像區域存在運動，則前后兩場之間的變化會較大，導致F(x，n-1)與處在當前場的F(x-ux2，n)和F(x+ux2，n)差較遠。此時，通過中值函數，最后相當于切換到場平均濾波。
主要符號說明P(i，j，n)在第n場內坐標為(i，j)的像素點；f(i，j，n)在第n場內坐標為(i，j)的像素點的值；D預定搜索框區域中像素點的集合；SAD絕對差之和；
N搜索框內一列像素點的總數，N＞1；α運動權值系數；th1，th2用于計算權值的兩個預定經驗閾值；A經基于邊緣保持的時空中值濾波插值單元計算后的第一個插值；B經混合中值濾波插值單元計算后的第二個插值。
本發明是主要采用運動檢測來進行加權中值濾波的裝置和方法，達到快速自適應地進行各行內插像素。附圖1表明了本裝置的總體結構圖。
人眼對亮度信號的細節比較敏感，而對色度信號的細節并不敏感。根據此特性，數字視頻信號多采用YUV 4:2:2的格式(即亮色分離，色度信號的信息量僅為亮度信號的一半)。在去隔行模塊的設計過程中，我們也考慮了此方面的問題對Y信號做運動自適應算法處理，得到細節豐富的亮度圖像；而對U、V信號只做簡單的行復制算法處理，得到垂直細節有損失的色度圖像。這樣可以顯著降低去隔行處理的運算量，大幅節省該模塊的硬件開銷，同時得到主觀效果幾乎一致的完美逐行圖像。實施方法如下步驟1如圖2所示，將順序輸入的視頻前一場、當前場和下一場數據，以行為單位，存入SDRAM相應的邏輯行中，通過總線管理器將SDRAM中前一場、當前場和下一場相應行的數據取出并暫存到片內RAM中，ram1、ram2和ram3在輸出數據時，同時存入ram1a、ram2a和ram3a中，而此時存入ram1、ram2和ram3中數據為新行的數據，這樣最終實現ram1和ram1a、ram2和ram2a、ram3和ram3a同時輸出前一場、當前場和下一場中相鄰的兩行數據，以供核心算法部分的運算。
步驟2如圖3所示，從搜索框的左邊開始，按列一次取先前場內預定搜索框中的像素點的值和后續場內對應的像素點的值，存入數據緩存器中。依照以下公式計算幾組相應像素對的絕對插值的和SAD＝∑{(i，j)∈D}|f(i，j，n-1)-f(i，j，n+1)|即先取先前場內位于 列的N個像素點和后續場內位于 列的N個像素點，將2N個像素點按對應位置組成N個像素點對，經列SAD計算單元分別做差，計算絕對插值的和，并保存在列SAD緩存中。
取值遍歷整個預定搜索框后，將所得的列SAD緩存中的絕對差值和經搜索區SAD計算單元相加即為整個搜索區域的絕對差值的和SAD。
根據運動自適應算法，計算一行插補像素NY(y，t3)所需的6行原始像素也可以理解為需要1行原始像素和N-1行運動量。其中，N-1行運動量是運算的中間結果。另外，像素的數據量是8bit而運動量的數據量僅為1bit。所以，我們在片外存儲設備內開辟一塊較小的空間存儲N-1行運動量。這樣做不但可以節省片外存儲設備的存儲空間，更重要的是運動量的存儲可以避免不必要的重復運算。在計算行插補像素時，所需的N行運動量有N-1行可以直接從片外存儲設備讀入，另外的1行運動量由2行原始像素算出。同時，新算出的1行運動量被送往片外存儲設備，更新對應位置的運動量數據，以備后用。
步驟3如圖3所示，建立運動程度與運動權值的對應關系，根據細節豐富程度，進行歸一化處理，將加權系數α按以下公式計算后存入查找表中 且滿足0＜th1＜th2＜255N2。
將第二步得到的整個搜索區域的絕對差值的和SAD與查找表對比，找到對應的運動權值系數，存入判決結果存儲器中。
步驟4計算第一個插值A，即基于邊緣保持的時空中值濾波插值。如圖4所示步驟a、檢測邊緣方向。
對當前場待插入點的空域內的五個方向的變化進行估算。
以待插值像素點為中心，取3×5窗口內的像素為原始數據，這些像素中隱含著待插值像素點的邊緣信息。將圖像可能的邊緣方向劃分為15°、45°、90°、135°和165°五個角度，基于這五個方向檢測圖像在此處的邊緣情況，即計算五個方向的像素對的絕對差值，找到絕對差值的最小方向作為邊緣保持方向。取邊緣保持方向上的像素對的均值作為定向濾波的一個值。
步驟b、將步驟a所得的像素對的均值加上待插值點在當前場相鄰的上下兩個像素點，先前場和后續場中的對應點共五個像素點的值去中值濾波作為第一個插值的結果。
5.計算第二個插值B，即混合中值濾波插值。如圖5所示步驟a、分別計算行平均插值、三點中值濾波插值和七點中值濾波的插值。
步驟i、計算行平均插值。
取待插值點在當前場的相鄰的上下兩個像素點，計算其均值。
步驟ii、計算三點中值濾波插值。
取當前場待插值點的相鄰的上下兩個像素點和前一場中與待插值點對應的像素點，共三個點計算三點中值濾波插值；步驟iii、計算七點中值濾波插值。
取當前場待插值點的相鄰的上掃描線的對應點及其左右相鄰兩個像素點和插值點相鄰的下掃描線的對應點及其左右相鄰兩個像素點，加上前一場中與待插值點對應的像素點，共七個點計算七點中值濾波插值；步驟b、計算混合中值濾波將步驟a中計算的行平均插值、三點中值濾波插值和七點中值濾波的插值進行中值濾波作為混合中值濾波的結果。
6.輸出插值像素點。將步驟4中所得的第一個插值和第二個插值，分別乘上步驟3所得的運動信息權值。使用下述公式f(i，j，n)＝(1-α)*A+α*Bf(i，j，n)即是待插值像素點的最終結果。
權利要求
1.一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，依次包括下列步驟將圖像信號的先前場、當前場和后續場濾波降噪后按特定格式預先存放在SDRAM里，在基于當前場中待插值的像素計算先前場的像素和后續場的像素間的運動等級后計算用于混合的運動信息權值；檢測包含在要插入當前場的像素所相鄰的像素值中的方向數據，按照方向數據使用相鄰像素值計算第一個插值；通過取待插值像素對應的先前場的像素和后續場的像素及當前場的相鄰像素值來計算第二個插值；通過使用查表后的用于混合的運動信息權值來混合第一個和第二個插值，輸出混合值。
2.根據權利要求1所述的一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，用于權值計算的方法包括通過一預定搜索區域，計算要插入當前場的像素對應的先前場和后續場之間的絕對差值的和，基于此值確定該預定搜索區域的運動等級的運動信息值；將運動等級值與預定的兩個閾值比較，從查找表中確定運動權值系數。
3.根據權利要求2所述的一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，該搜索區域是具有預定大小的塊，以當前場代插補像素第i行第j列P(i，j，n)為中心，在先前場和后續場找到要插值的像素的對應像素P(i，j，n-1)和P(i，j，n+1)，分別以對應像素P(i，j，n-1)和P(i，j，n+1)為中心，確定搜索區域單元D，搜索框大小為N×N，N為搜索框點數，N大于1且為奇數。
4.根據權利要求2所述的一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，所述的絕對差值的和的計算方法包括基于下列公式計算絕對差值的和值SAD＝∑{(i，j)∈D}|f(i，j，n-1)-f(i，j，n+1)|其中，D是對應于宏塊內的像素(i，j)索引的集合，n代表像素所在的場，SAD為絕對差值的和。
5.根據權利要求2所述的一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，所述的將運動等級值與預定的兩個閾值比較，方法包括對于運動等級值的不同值，選擇不同的運動信息權值，即建立運動程度與運動信息權值的對應關系，根據細節豐富程度，進行歸一化處理，得到下述運動信息權值α 其中th1，th2是兩個經驗運動等級閾值，且滿足0＜th1＜th2＜255N2，N為搜索框的大小，SAD為對于運動等級值，將這些對應關系寫入一個查找表LUT中。
6.根據權利要求1所述的一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，所述的第一個插值的計算方法中，檢測方向數據包括對當前場待插入點的空域內的五個方向的變化進行估算。每個方向的每個像素對包括來自分別在所述像素相鄰的上面和下面的掃描線的以插值點為對稱點的兩個像素點，為每個像素對形成各自的差值，計算以待插值點為對稱點的五組像素對的差值。
7.根據權利要求6所述的一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，所述按照方向數據，第一個方向為所述像素點的垂直方向；第二個方向為與所述像素點的垂直方向成大約45度角方向；第三個方向為與所述像素點的垂直方向成大約75度角方向；第四個方向為與所述像素點的垂直方向成大約135度角方向；第五個方向為與所述像素點的垂直方向成大約105度角方向。
8.根據權利要求1所述的一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，按照方向數據使用相鄰像素值計算，即檢測關于所述像素的邊緣方向，在所述像素處利用檢測的邊緣方向執行邊緣自適應內插；以及在所述像素處利用生成的運動值執行運動自適應內插，方法包括找出各方向中像素對的插值最小，即相關性最大的方向作為插值的主方向，其像素對的均值和當前場對應于待插值像素的相鄰的上下兩個像素點的值加上先前場和后續場中對應于待插值點的像素點的值，共五個值進行中值濾波即是第一個插值的結果。
9.根據權利要求1所述的一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，所述的第二個插值的計算方法中，進一步包括取當前場待插值點的相鄰的上下兩個像素點和前一場中與待插值點對應的像素點，共三個點計算三點中值濾波插值；取當前場待插值點的相鄰的上掃描線的對應點及其左右相鄰兩個像素點和插值點相鄰的下掃描線的對應點及其左右相鄰兩個像素點，加上前一場中與待插值點對應的像素點，共七個點計算七點中值濾波插值；取當前場待插值點的相鄰的上掃描線的對應點和相鄰的下掃描線的對應點，計算均值；對三個插值計算中值濾波得到第二個插值。
10.根據權利要求1所述的一種采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法，其特征是，其中輸出混合值的方法包括根據絕對差值的和的值，在查找表中找到運動信息權值α后，將經混合中值濾波插值(即第二個插值)結果乘以運動信息權值α；將基于邊緣保持的時空中值濾波插值，即第一個插值，結果乘以(1-α)，取兩者之和作為最終的插值結果輸出。
全文摘要
本發明屬于數字電視集成電路視頻處理領域，具體講是涉及采用運動檢測和自適應加權濾波的去隔行方法。為提供一種去隔行方法，既可以保持圖像的空間特性又可以保持圖像的垂直細節，同時不需要進行準確的運動信息估算，可以改善去隔行效果，大大降低硬件設計的復雜度，提高設計的可靠性；本發明采用的技術方案是，依次包括下列步驟將圖像信號的先前場、當前場和后續場濾波降噪后按特定格式預先存放在SDRAM里，在基于當前場中待插值的像素計算先前場的像素和后續場的像素間的運動等級后計算用于混合的運動信息權值；使用查表后的用于混合的運動信息權值來混合兩個插值，輸出混合值。本發明主要應用于數字視頻信號處理。
文檔編號H04N7/01GK101018286SQ200710056760
公開日2007年8月15日 申請日期2007年2月9日 優先權日2007年2月9日
發明者史再峰, 解曉東, 姚素英, 劉杰, 趙毅強 申請人:天津大學