史久根， 劉 軍

（合肥工業(yè)大學 安全關鍵工業(yè)控制技術教育部工程研究中心 安徽 合肥 230009）

現(xiàn)代隔行掃描方式在電視系統(tǒng)中被廣泛運用，去隔行已經(jīng)成為基礎性的處理過程。在隔行掃描一幀中的奇數(shù)行被存儲在一場，下一幀中的偶數(shù)行被存儲在下一場。如果隔行格式的視頻在逐行掃描方式的顯示設備（如LCD、PC顯示器等）上直接顯示，則會產(chǎn)生鋸齒效應使觀看者不適。通常，去隔行處理的目標就是根據(jù)在時間方向和空間方向上相鄰行中的信息去重建那些在隔行掃描方式中丟失的行。現(xiàn)在已經(jīng)提出了很多的去隔行算法，其目標就是在計算開銷和圖像質(zhì)量上達到均衡。概括地講，算法可劃分為場內(nèi)去隔行算法、場間去隔行算法和混合去隔行算法。

場內(nèi)去隔行算法是利用圖像在空間方向上的信息，使用單場中的像素插值，常用的有行重復法（line doubling）［1－2］、行平均法（line average）［1］和基于邊緣的插值算法ELA（edge－based line average）［3－4］等；場間去隔行算法使用時間和空間方向的信息插值，分為運動補償去隔行算法（motion compensated）［5－7］和非運動補償算法（non－motion compensated）；混合去隔行算法主要指運動自適應去隔行算法（motion adaptive）［8－11］，它首先通過運動檢測算法把圖像分為運動區(qū)域和靜止區(qū)域，然后對不同區(qū)域自適應地選擇相應的去隔行算法，由于此類去隔行算法能夠獲得較高的去隔行質(zhì)量，而且復雜度適中，得到了廣泛的應用。

本文基于混合去隔行策略，提出一種基于場相關性的運動自適應去隔行算法（Correlation of Field Based Motion Adaptive De－interlacing，簡稱CFMAD），首先通過相鄰場像素的相關性計算出運動區(qū)域和靜止區(qū)域，然后對運動區(qū)域使用邊緣分類的場插值算法ECFI（edge classification field interpolation）插值。該算法能夠有效地保留場中的窄邊緣，從而提高圖像的質(zhì)量。

1 CFMAD算法

在隔行視頻中，每次顯示的圖像稱為一場，相鄰的2場在時間維度上有一個時間間隔。如果在這個時間間隔內(nèi)相鄰場中的對應區(qū)域沒有發(fā)生相對運動，則稱該區(qū)域在相鄰的場中具有相關性；如果相鄰的2場中對應區(qū)域來自不同的場景，則該區(qū)域在相鄰的場中無相關性。CFMAD算法的處理流程由視頻預處理、運動狀態(tài)分類和自適應插值3部分組成，視頻預處理通過平滑算法降低視頻中噪聲的干擾，然后通過場間區(qū)域的相關性將待去隔行場的狀態(tài)分為靜止狀態(tài)和運動狀態(tài)，前者采用merge去隔行算法處理，后者通過基于邊緣分類的插值算法自適應地選擇相應的去隔行算法。

1.1 場尺度平滑

尺度空間理論最早出現(xiàn)在計算機視覺領域，其目的是描述圖像數(shù)據(jù)的多尺度特征。Koendetink證明高斯卷積核是實現(xiàn)尺度變換的唯一變換核，而Lindeberg證明高斯核是唯一的線性核。因此，一個圖像的尺度空間就定義為一個函數(shù)L（x，y，σ），它是不同尺度的高斯函數(shù)和輸入圖像的卷積。

其中，（2）式為高斯函數(shù)。

在尺度變換的過程中，由于輸入的I（x，y）需要包含圖像中的完整信息，因此場在進行尺度變換之前需要做相應的調(diào)整，調(diào)整方法為：由于場的垂直分辨率為原圖像的1／2，而水平分辨率不變，故將水平分辨率通過線性插值進行0.5倍的縮小，則得到圖像作為（1）式的輸入，如圖1所示。

在圖1中，F(xiàn)為待處理場，H 為場中的有效行組成的圖像，R表示經(jīng)過水平縮放并高斯卷積后的圖像，其中R可表示為：

在（3）式中，［H（i，2＊j）＋H（i，2＊j－1）］／2表示H經(jīng)過水平縮放后得到的圖像。

圖1 場尺度平滑流程圖

1.2 基于場相關性的運動檢測算法

在圖2中，黑色圓圈表示像素值已知，灰色圓圈表示待插值像素，F(xiàn)n表示當前場分別表示接下來的相鄰3場。

圖2 視頻序列中相鄰4場的模型

其中，（7）式表示Fn中以Fn（2＊i，2＊j）為中心，塊大小為5×5的區(qū)域和相鄰場對應區(qū)域的相關系數(shù)，設定閾值為th，當E（2＊i，2＊j）大于th時，該區(qū)域為運動區(qū)域，否則為靜止區(qū)域。

1.3 ECFI算法

運動檢測算法把輸入的視頻序列分為運動區(qū)域和靜止區(qū)域，靜止區(qū)域可以通過相鄰2場合并的方法去隔行，對運動區(qū)域而言，由于相鄰的2場發(fā)生了相對運動，直接合并會造成鋸齒效應并嚴重影響輸出圖像的品質(zhì)。因此，對于場中的運動區(qū)域，由于和時間維度上的相鄰區(qū)域的無關性，丟失的像素只使用當前場中已有行的像素值計算。根據(jù)上述分析，本文提出了一種基于邊緣分類的場插值算法，該算法將場中的邊緣部分分為寬邊緣、窄邊緣2類。

寬邊緣指邊緣分界面的兩邊寬度都大于某一閾值（該閾值的大小由寬邊緣采用的插值方法決定，本文中為5個像素），對寬邊緣部分的處理方法為：計算圖中5個方向差的絕對值，找出其中最小者，差最小的2元素值的平均值即為所插像素的值。寬邊緣插值如圖3所示。

圖3 寬邊緣插值示意圖

算法如下：

窄邊緣主要出現(xiàn)在圖像中的文字部分及畫面中的細窄物體邊緣，如果把這一部分邊緣信息和其他邊緣等同處理，容易造成邊緣不連續(xù)從而導致最終的畫面在這一部分出現(xiàn)閃爍，根據(jù)斜窄邊緣的特點，窄邊緣可分為4類：右傾深色窄邊緣、右傾淺色窄邊緣、左傾深色窄邊緣、左傾淺色窄邊緣。下面以右傾深色窄邊緣為例說明本文提出的方法。

圖4 窄邊緣插值示意圖

如果a＜b，c＞d和e＞f同時成立，則X為右傾深色窄邊緣上的點，即

窄邊緣中的其他3類按照上述方法相應處理。

2 實驗結果與分析

本文在Matlab上進行了仿真實驗，分別采用本文的算法和傳統(tǒng)的line doubling、field merge和ELA算法對一系列的標準視頻進行去隔行處理，計算出整個視頻序列的平均峰值信噪比（peak signal to noise ratio，簡稱PSNR），見表1所列。

表1 視頻序列的平均PSNR比較

從表1中的試驗數(shù)據(jù)可以看出，使用基于場相關性的運動自適應去隔行算法處理得出的平均PSNR值要明顯高于其他算法處理得到的數(shù)值。

3 結束語

本文通過計算場間的相關性檢測場中的運動區(qū)域。對檢測出的運動區(qū)域進行邊緣分類，對不同種類的邊緣自適應地選擇相應的插值方法。實驗表明這種方法能夠達到比較好的去隔行效果，不僅對傳統(tǒng)的運動自適應算法進行了改進，而且其中的基于邊緣分類的場插值算法對運動補償去隔行算法具有一定的參考價值。

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