CN101197995A - 一种边缘自适应的去隔行插值方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种边缘自适应的去隔行插值方法，该方法针对传统ELA插值方法存在的问题提出了改进，通过采用边缘自适应技术，利用两行的相关性插值出两行中间缺失行的信息，其特征在于：通过对多个方向分别进行检测，将相关性最强的方向选为插值方向，每个方向又选取多组数据进行联合判断以提高判断的准确性，该方法是一种低成本，易于硬件实现，并且具有良好的边缘保护和去边缘锯齿能力的去隔行插值算法，能够自适应的调整插值方向，对任意方向都能做出良好的插值结果，该方法不但对二维插值有效，同样也适用于三维插值。

Description

一种边缘自适应的去隔行插值方法

技术领域

本发明涉及一种对数字图像信号进行去隔行处理时提高图像分辨率的方法，具体来说，尤其涉及一种边缘自适应的去隔行插值方法

背景技术

传统的模拟电视图像为隔行的形式，每一个图像帧被分割成两个场，每一个场都只扫描预定的水平行数。在每一个场周期内，只扫描帧中的一半水平行，两场按顺序连续显示，让扫描看起来是逐行的，使观众感知到整个图像。这种方法的最大弊端是会带来垂直分辨率的降低，因为每一场只包含了完整帧中一半的垂直信息。随着数字图像技术的发展，高清晰的数字电视越来越多的出现在人们生活中，它们采用逐行扫描方式。因此，将隔行的电视信号输入逐行的电视显示系统时，要进行去隔行(De-interlace)。去隔行技术有三维和二维的两种大类型，传统二维技术对整场均采用空域插值，这种办法不区分图像静止与运动，因此往往对静止图像的再现力不够，三维技术对运动物体采用空域插值，而对静止物体采用时域平均(替换)的策略。可见无论哪种去隔行技术，都会应用到图像插值，一种好的去隔行插值算法是一个好的去隔行技术/设备的基础。

传统的图像插值算法有双线性和双立方算法。双线性算法往往使插值的图像边缘变模糊，而双立方算法则会使图像边缘出现锯齿。研究表明，人眼对物体清晰度的感知主要来源于物体的边界信息，因此近年来出现了一些新的基于边缘的插值方法，这些算法对插值后的图像清晰度有显著的提高。比如“基于边缘插值法”(EDDI)，“基于数据的三角插值法”(DDT)，还有“基于边界的线平均法”(ELA)等等。由于去隔行插值是一种在垂直方向上1∶2放大的简单插值，而DDT和EDDI计算量庞大，不是很适合用来做去隔行插值。相对来说，ELA是一种很好的去隔行插值方法。这种算法依据图像的边缘进行插值，计算量相当小，适于硬件实现。同时只用到了两个行缓存，比双立方插值所用的缓存还小，而性能却比双立方和双线形好很多，在很多时候，甚至不亚于EDDI和DDT的插值效果。图1给出了现有一个ELA插值算法的示意图。如图所示，a～e 5个方向被分别检测，最后插值的输出结果F_IP(i，j)为：

$F_{\mathrm{IP}}(i,j)=\frac{1}{2}{F}_I(i-1,j-l_h)+\frac{1}{2}{F}_I(i+1,j+l_h)---\left(1\right)$

其中函数F代表图像得亮度信息。F_IP表示待插点亮度，F_I代表已知点亮度。l_h由以下关系式来决定。

l_h＝argmindiff(d)    -2≤d≤2    (2)

这里，diff(d)是一个集合，diff(d)＝|F_I(i-1，j-d)-F_I(i+1，j+d)|-2≤d≤2    (3)

min()代表求集合diff(d)中的最小值，arg()代表求集合diff(d)中令diff(d)值最小的d的值，例如，min(diff(d))＝diff(1)，则arg(min(diff(d)))＝1。

但是ELA本身也存在一些弱点，比如，很容易产生插值错误，这是因为随着被检测像素与中心点距离的增加，像素对之间的差异往往会变小，以上简单的对5个方向进行差异性比较，就很容易在错误的方向上进行插值。另外，由于只对5个方向进行检测，所以无法对任意方向的边缘都得到好的插值效果。

因此，有必要对传统的ELA算法做出改进，使其更稳定，插值效果更好。

发明内容

本发明针对上述传统ELA插值方法存在的问题提出了改进，公开了一种边缘自适应的去隔行插值方法，该方法通过采用边缘自适应技术，利用两行的相关性插值出两行中间缺失行的信息，其特征在于：通过对多个方向分别进行检测，将相关性最强的方向选为插值方向，每个方向又选取多组数据进行联合判断以提高判断的准确性，该方法具体包括如下步骤：

步骤1：选择待插点F(i，j)的主方向群和从方向群以及与它们各自相关的像素对；

步骤2：比较每个方向所属像素对亮度的差值的绝对值，将差值绝对值最小的方向作为最后的插值方向；

步骤3：通过调整偏移量修改从方向群以确定下一待插点的从方向，偏移量由步长控制调整；

步骤4：依据步骤2中确定的插值方向进行插值；

所述方法中步骤3和步骤4的顺序可以交换。

上述步骤(1)中所述的主方向群的方向是固定的，所述的待插点F(i，j)的主方向群包含有以下三个主方向：

主西北方向：连接点(i-1，j-1)和点(i+1，j+1)的直线，用-1作为方向代号；

主北方向：连接点(i-1，j)和点(i+1，j)的直线，用0作为方向代号；

主东北方向：连接点(i-1，j+1)和点(i+1，j-1)的直线，用1作为方向代号；与所有三个主方向相关的像素对可概括为下式：

$\underset{-1\≤m\≤1}{U}((i-1,j-\mathrm{md}+m),(i+1,j+\mathrm{md}+m)),-1\≤\mathrm{md}\≤1---\left(4\right)$

其中，m和md的取值为整数。

上述步骤(1)中所述的从方向群由偏移量offset决定，offset是一个变化量，并由步长控制每次的增减量，对于待插点F(i，j)和特定的偏移量offset，不妨假设offset向右为正，向左为负，三个从方向为：

从西北方向：连接点(i-1，j-1+offset)和点(i+1，j+1-offset)的直线，用-1作为方向代号；

从北方向：连接点(i-1，j+offset)和点(i+1，j-offset)的直线，用0作为方向代号；

从东北方向：连接点(i-1，j+1+offset)和点(i+1，j-1-offset)的直线，用1作为方向代号；

与所有三个从方向相关的像素对可以概括为：

$\underset{-1\≤m\≤1}{U}((i-1,j-\mathrm{sd}+m),(i+1,j+\mathrm{sd}+m)),(-1+\mathrm{offset})\≤\mathrm{sd}\≤(1+\mathrm{offset})---\left(5\right)$

其中，偏移量初始值为0，m取值为整数。

本发明一种边缘自适应的去隔行插值方法，所述步骤(2)中还包括如下的具体步骤：

步骤2.1：通过以下公式计算出主方向群中各个方向像素对亮度的差值的绝对值：

$\mathrm{diff}\left(\mathrm{md}\right)=\underset{-1\≤m\≤1}{\mathrm{\Σ}}|F_I(i-1,j-\mathrm{md}+m)-F_I(i+1,j+\mathrm{md}+m)|,-1\≤\mathrm{md}\≤1---\left(6\right)$

其中，diff(md)表示主方向像素对的差值的绝对值，md表示主方向代号；

步骤2.2：计算出从方向群中各个方向像素对亮度的差值的绝对值：

$\mathrm{diff}\left(\mathrm{sd}\right)=\underset{-1\≤m\≤1}{\mathrm{\Σ}}|F_I(i-1,j-\mathrm{sd}+m)-F_I(i+1,j+\mathrm{sd}+m)|*\mathrm{gain}$

$(-1+\mathrm{offset})\≤\mathrm{sd}\≤(1+\mathrm{offset})---\left(7\right)$

其中，diff(sd)代表从方向像素对的差值的绝对值，sd为从方向代号，gain为补偿增益，它是一个浮点数，其值由从北方向偏移主北方向的距离来决定，具体为当从北方向偏移主北方向的距离增加，补偿增益值增大，反之减小。gain的最小值大于1，最大值不超过5。

步骤2.3：从上述主/从两个方向群中选出像素对亮度差值的绝对值最小的方向为最后的插值方向。

所述方法步骤(3)中还包括如下的具体步骤：

步骤3.1：对步长赋值，其值等于像素对亮度差值的绝对值最小的方向的代号，该代号用0，1或-1中任意一个数字表示；

步骤3.2：判断所选的方向是否为主方向，如果是，复位信号置1，否则置0；

步骤3.3：调整偏移量，若复位信号为1，偏移量直接由步长替换，否则，步长累加到偏移量后作为新的偏移量。

所述方法步骤(4)中还进一步包括以下步骤：通过以下公式计算插值：

$F_{\mathrm{IP}}(i,j)=\frac{1}{2}{F}_I(i-1,j-l_h)+\frac{1}{2}{F}_I(i+1,j+l_h)$

其中函数F代表图像的亮度值。F_IP表示待插点亮度值，F_I代表已知点亮度值。

(i-1，j-l_h)和(i+1，j+l_h)的连线代表了插值方向。

本发明所述方法也适用于对三维图像进行插值。

本发明的有益效果在于：本发明公开了一种边缘自适应的去隔行插值方法，该方法是一种低成本，易于硬件实现，并且具有良好的边缘保护和去边缘锯齿能力的去隔行插值算法。本发明针对传统ELA插值方法存在的问题进行了改进，使其能够自适应的调整插值方向，对任意方向都能做出良好的插值结果，消除了锯齿，既提高了图像的显示质量，又相对提高了处理速度；同时，改进了差异检测方法，使检测结果更稳定更准确，该方法不但对二维插值有效，同样也适用于三维插值。

附图说明

图1是传统ELA的实现原理示意图；

图2是本发明的总体流程图；

图3是本发明的实现原理示意图；

图4是插值比较器的方框图；

图5是自适应方向调节器的方框图；

图6是自适应方向调节器的实现流程图。

具体实施方式

如附图2所示为发明的总体流程图，反映了实现本发明的四个基本步骤：

步骤(201’)：选取待插点的周围像素集；

对于待插点F(i，j)的三个主方向是：

主西北方向：连接点(i-1，j-1)和点(i+1，j+1)的直线；

主北方向：连接点(i-1，j)和点(i+1，j)的直线；

主东北方向：连接点(i-1，j+1)和点(i+1，j-1)的直线；

与三个主方向相关的像素对是：

主西北方向像素对：((i-1，j-2)，(i+1，j))，((i-1，j-1)，(i+1，j+1))，((i-1，j)，(i+1，j+2))；

主北方向像素对：((i-1，j-1)，(i+1，j-1))，((i-1，j)，(i+1，j))，((i-1，j+1)，(i+1，j+1))；

主东北方向像素对：((i-1，j)，(i+1，j-2))，((i-1，j+1)，(i+1，j-1))，((i-1，j+2)，(i+1，j))；

对于待插点(i，j)和特定的偏移量offset，三个从方向是：

从西北方向：连接点(i-1，j-1+offset)和点(i+1，j+1-Offset)的直线；

从北方向：连接点(i-1，j+offset)和点(i+1，j-offse)的直线；

从东北方向：连接点(i-1，j+1+offset)和点(i+1，j-1-offset)的直线。

与三个从方向相关的像素对是：

从西北方向像素对：((i-1，j-2+offset)，(i+1，j-offset))，((i-1，j-1+offset)，(i+1，j+1-offset))，((i-1，j+offset)，(i+1，j+2-offset))；

从北方向像素对：((i-1，j-1+offset)，(i+1，j-1-offset))，((i-1，j+offet)，(i+1，j-offset))，((i-1，j+1+offset)，(i+1，j+1-offset))；

从东北方向像素对：((i-1，j+offset)，(i+1，j-2-offset))，((i-1，j+1+offset)，(i+1，j-1-offet))，((i-1，j+2+offset)，(i+1，j-offset))；

可以用公式概括一下：

主方向群的像素集为：

$\underset{-1\≤m\≤1}{U}((i-1,j-\mathrm{md}+m),(i+1,j+\mathrm{md}+m)),-1\≤\mathrm{md}\≤1---\left(9\right)$

从方向群的像素集为：

$\underset{-1\≤m\≤1}{U}((i-1,j-\mathrm{sd}+m),(i+1,j+\mathrm{sd}+m)),(-1+\mathrm{offset})\≤\mathrm{sd}\≤(1+\mathrm{offset})---\left(10\right)$

其中，offset的初始值为0，西北，北，东北方向的方向代号分别用-1，0，1表示。

步骤(202′)～步骤(203′)：比较每个方向所属像素对亮度的差值的绝对值，将差值绝对值最小的方向作为最后的插值方向；

计算主方向群中各个方向像素对亮度的差值的绝对值。仅以主北方向为例，其余均类似，式中0为主北方向代号。

主北方向像素对亮度的差值的绝对值：

diff(0)＝|F(i-1，j-1)-F(i+1，j+1)|+|F(i，j-1)-F(i，j+1)|+|F(i+1，j-1)-F(i-1，j+1)|

可用公式归纳如下：diff(md)代表主方向像素对亮度差值的绝对值，md为方向代号。

$\mathrm{diff}\left(\mathrm{md}\right)=\underset{-1\≤m\≤1}{\mathrm{\Σ}}|F_I(i-1,j-\mathrm{md}+m)-F_I(i+1,j+\mathrm{md}+m)|,-1\≤\mathrm{md}\≤1---\left(11\right)$

计算从方向群中各个方向像素对差值的绝对值，方法与计算主方向群中各个方向像素对差值的绝对值相同，用公式可归纳如下：diff(sd)代表从方向像素对像素对差值的绝对值，sd为方向代号。

$\mathrm{diff}\left(\mathrm{sd}\right)=\underset{-1\≤m\≤1}{\mathrm{\Σ}}|F_I(i-1,j-\mathrm{sd}+m)-F_I(i+1,j+\mathrm{sd}+m)|*\mathrm{gain}$

$(-1+\mathrm{offset})\&le;\mathrm{sd}\&le;(1+\mathrm{offset}),1<\mathrm{gain}<5---\left(12\right)$

gain代表一个补偿增益，其值大于1，最大值不超过5，是一个浮点数。从方向要加补偿增益的原因在前面已经提过，因为从方向的位置有可能会偏离中心点24较远，而像素相距越远，像素对差值的绝对值变小的概率就越会增加，因此也越容易发生误判断。当加上这个补偿增益后，就可以补偿由于距离引起的误差。这个增益值随距离增加而增大，但最大值一般不超过5。实际操作中可以预定义一些数，用查表法实现。

从主从两个方向群中选出像素对差值的绝对值最小的方向，作为最后的插值方向，步长则等于该插值方向的方向代号。

步骤(204′)：自适应分析过程，修改偏移量以确定下一待插点的从方向群；

如果所选的方向属于主方向群，给复位信号置1，否则置0。再根据复位信号的值修改偏移量：如果复位信号为1，偏移量直接由步长替换，否则，步长累加到偏移量上作为新的偏移量。

步骤(205′)：根据步骤(203′)中确定的插值方向进行插值。

插值结果由下式计算： $F_{\mathrm{IP}}(i,j)=\frac{1}{2}{F}_I(i-1,j-l_h)+\frac{1}{2}{F}_I(i+1,j+l_h),$ 其中(i-1，j-l_h)和(i+1，j+l_h)的连线代表了插值方向。

参见附图3：表示具体的实现本发明所述方法的原理图，由该图可以详细说明所述方法步骤(1)的实现。由于涉及到方向的概念，这里，我们有必要对方向做一些定义。图中24代表待插值像素点，0～11，12～23分别为与待插值像素点24相邻的上下两行中的一些已知点。26是连接24正上方点5和正下方点17的一条直线，它代表一个方向。这里，我们使用地图上对方向的定义规则，把26定义为主北方向，并用数字0来表示它。类似的，我们把25定义为主西北方向，用数字-1表示，27定义为主东北方向，用数字1表示，选取这些数字的原因在于它们反映了某个方向与中心轴线(主北方向)的偏移距离。25，26，27三个方向构成了上面提到的主方向群。主方向群是固定的，所以每次选取像素对时，必然包括这三个主方向上的像素对。

对从方向，我们也沿用对主方向定义的方法。以图3为例，从方向包含了三个方向29，30，31，我们相应的也把它们称作从西北方向，从北方向，从东北方向，并用数字-1，0，1来表示。详细一点，29是连接点10和12的方向，30是连接9和13的方向，31是连接8和14的方向。尽管这时它们可能已不再是真正意义上的西北，北，东北方向，但这并不影响我们以这些定义来作分析。从方向的位置是不固定的，它将随着物体的边缘做自适应变化。从方向群的位置用一个偏移量28来确定。这个偏移量是主北方向与从北方向之间的水平偏移距离。偏移量在自适应过程中可能取任意整数，这就决定了新的自适应检测办法能对任意倾斜度的边缘都有很好的表现能力。

参见图4：可以具体说明所述方法步骤2的实现。步骤2的任务是在确定方向群及每个方向所属像素对之后，对每一个方向所属的像素对，计算这些像素对亮度的差值的绝对值，找出亮度差值的绝对值最小的方向作为插值方向。

步骤401′～406′：确定待插点主方向和从方向上的像素对，每个待插点都有主西北方向、主北方向和主东北方向三个主方向，从西北方向、从北方向和从东北方向三个从方向；

步骤407′～410′：计算出每个方向上像素对亮度的差值的绝对值，并找出插值的绝对值最小的方向，计算从方向上像素对亮度的差值的绝对值时要加补偿增益411′，因为从方向的位置有可能会偏离图3中的中心点较远，而像素相距越远，像素对差值的绝对值变小的概率就越会增加，因此也越容易发生误判断。当加上这个补偿增益后，就可以补偿由于距离引起的误差。

步骤412′：将亮度差值的绝对值最小的方向的代号作为结果输出，该方向即为最后的插值方向。

与传统的ELA不同，本发明所述方法不是仅仅选择一个像素对，而是对一个方向选择三个像素对。比如，对于图3中的方向25，传统的ELA只是检查4和18组成的像素对，而本发明所述方法将检测3，17；4，18；5，19所组成的三个像素对。25的绝对差值可表示为：

diff(25)＝|F(3)-F(17)|+|F(4)-F(18)|+|F(5)-F(19)|    (8)

选择三个像素对的优势在于：假如一个方向是一个物体边界的话，那么边界两边的点一般也与边界具有同样的梯度分布，那么沿这个方向上检测的像素对必然具有最小的绝对差值。而假如一个方向不是物体的边界，那么三个像素对同时发生偶然错误而被认定为物体边界的概率也比单个像素对发生偶然误判的概率大大降低。因此，这种单一方向多像素对的判断方式能够大大提高传统ELA插值法的稳定性。像素对确定后，再进行测量和分析。具体的测量方法是：找到主方向群中亮度的差值的绝对值最小的一个方向，找到从方向群中亮度的差值的绝对值最小的一个方向，最后的插值方向就是这两个方向中绝对差值较小的一个。

参见图5：表示自适应分析器内部的方框图，结合附图6的流程图，可以更好的理解本发明所述方法步骤3的实现过程。分析器首先判断插值方向是否属于主方向群，如果不是，说明现在假定的边界一定偏离了主方向群。接着，再具体判断是从方向群中的哪一个方向。假如是从北方向，由于从北方向的位置刚好对应着上一次的偏移量，那么说明从边缘方向没有发生改变，我们上次的自适应结果同样也适用于这一次，因此无需改动偏移量。而同理，如果是东北方向，则说明这一次确定的方向比上一次往东北方偏移了一点，因此应该控制偏移量继续往东北方向偏移以搜索最佳插值路径，所以偏移量应该加1。西北方向的分析类似。这里可以看出，我们把西北，北，东北方向分别用-1，0，1表示，就可以很方便的进行偏移量调整。假如当前确定的插值方向属于主方向群，则说明现在的边界已经转换到了中心点24附近，这个时候没有必要再对从方向群进行探测，因此对偏移量复位，复位后的偏移量可能为-1，0，1，其值由主方向群中亮度差值的绝对值最小的方向的代号确定。下次的从方向群由复位后的偏移量开始。

参见图6：表示自适应方向调节器的流程图：

步骤601′：判断插值方向是否为主方向，如果所选的方向是主方向，给复位信号置1，否则置0。步长则等于该插值方向的方向代号。

步骤602′：根据选择方向进行插值。

步骤603′：根据复位信号的值修改偏移量，如果复位信号为1，偏移量直接由步长替换，否则，步长累加到偏移量上作为新的偏移量。

步骤604′：将新的偏移量作为结果输出，同时作为下一次插值运算的输入。

根据上述步骤确定的插值方向进行插值就是该方法的最后一个步骤。

本实施例是针对亮度信号进行插值的具体过程，此过程也可用来处理色度信号。

本发明所公开的一种边缘自适应的去隔行插值方法是一种低成本，易于硬件实现，具有良好的边缘保护和去边缘锯齿能力的去隔行插值算法。值得注意得是，该方法不但对二维插值有效，同样也适用于三维插值。两者的唯一区别在于，三维插值还需包括时间轴上的方向群。在此，不再对三维插值做详细叙述。本领域的技术人员会明白，在不脱离本发明权利要求所限定的本发明的精神和范围之内，可以进行形式和细节上的修改。

Claims (10)

1.一种边缘自适应的去隔行插值方法，该方法通过采用边缘自适应技术，利用两行的相关性插值出两行中间缺失行的信息，其特征在于：通过对多个方向分别进行检测，将相关性最强的方向选为插值方向，每个方向又选取多组数据进行联合判断以提高判断的准确性，该方法具体包括如下步骤：

步骤1：选择待插点F(i，j)的主方向群和从方向群以及与它们各自相关的像素对；

步骤2：比较每个方向所属像素对亮度的差值的绝对值，将差值绝对值最小的方向作为最后的插值方向；

步骤3：通过调整偏移量修改从方向群以确定下一待插点的从方向，偏移量由步长控制调整；

步骤4：依据步骤2中确定的插值方向进行插值；

所述方法中步骤3和步骤4的顺序可以交换。

2.根据权利要求1所述的一种边缘自适应的去隔行插值方法，其特征在于：该方法步骤(1)中所述的主方向群是固定的，所述的待插点F(i，j)包含有以下三个主方向：

主西北方向：连接点(i-1，j-1)和点(i+1，j+1)的直线，用-1作为方向代号；

主北方向：连接点(i-1，j)和点(i+1，j)的直线，用0作为方向代号；

主东北方向：连接点(i-1，j+1)和点(i+1，j-1)的直线，用1作为方向代号；与所有三个主方向相关的像素对可概括为：

$\underset{-1\&le;m\&le;1}{U}((i-1,j-\mathrm{md}+m),(i+1,j+\mathrm{md}+m))-1\&le;\mathrm{md}\&le;1---\left(1\right)$

其中，m和md的取值为整数。

3.根据权利要求1所述的一种边缘自适应的去隔行插值方法，其特征在于：该方法步骤(1)中所述的从方向群的方向是由偏移量offset决定，offset是一个变化量，并由步长控制每次的增减量，对于待插点F(i，j)和特定的偏移量offset，不妨假设offset向右为正，向左为负，三个从方向为：

从西北方向：连接点(i-1，j-1+offset)和点(i+1，j+1-offset)的直线，用-1作为方向代号；

从北方向：连接点(i-1，j+offset)和点(i+1，j-offset)的直线，用0作为方向代号；

从东北方向：连接点(i-1，j+1+offset)和点(i+1，j-1-offset)的直线，用1作为方向代号；

与所有三个从方向相关的像素对可以概括为：

$\underset{-1\&le;m\&le;1}{U}((i-1,j-\mathrm{sd}+m),(i+1,j+\mathrm{sd}+m))(-1+\mathrm{offset})\&le;\mathrm{sd}\&le;(1+\mathrm{offset})---\left(2\right)$

其中，偏移量的初始值为0，m取值为整数。

4.根据权利要求1所述的一种边缘自适应的去隔行插值方法，其特征在于所述该方法步骤(2)中还包括如下的具体步骤：

步骤2.1：通过以下公式计算出主方向群中各个方向像素对亮度的差值的绝对值：

$\mathrm{diff}\left(\mathrm{md}\right)=\underset{-1\&le;m\&le;1}{\mathrm{\&Sigma;}}|F_I(i-1,j-\mathrm{md}+m)-F_I(i+1,j+\mathrm{md}+m)|-1\&le;\mathrm{md}\&le;1---\left(3\right)$

其中，diff(md)表示主方向像素对亮度的差值的绝对值，md表示主方向代号；

步骤2.2：计算出从方向群中各个方向像素对亮度的差值的绝对值：

$\mathrm{diff}\left(\mathrm{sd}\right)=\underset{-1\&le;m\&le;1}{\mathrm{\&Sigma;}}|F_I(i-1,j-\mathrm{sd}+m)-F_I(i+1,j+\mathrm{sd}+m)|*\mathrm{gain}$

$(-1+\mathrm{offset})\&le;\mathrm{sd}\&le;(1+\mathrm{offset})---\left(4\right)$

其中，diff(sd)代表从方向像素对亮度的差值的绝对值，sd为从方向代号，gain为补偿增益值；

步骤2.3：从上述主/从两个方向群中选出像素对亮度差值的绝对值最小的方向作为最后的插值方向。

5.根据权利要求1所述的一种边缘自适应的去隔行插值方法，其特征在于：该方法中亮度的差值的绝对值比较在亮度通道进行，若精度要求较高，可以同时在亮度和色度通道进行。

6.根据权利要求4所述的补偿增益值Gain，其特征在于：该补偿增益值的大小由从方向偏移主方向的距离来决定，具体为当从方向偏移主方向的距离增加，补偿增益值增大，反之减小。

7.根据权利要求4所述的补偿增益值Gain，其特征在于：该补偿增益值的最小值大于1，最大值不超过5。

8.根据权利要求1所述的一种边缘自适应的去隔行插值方法，其特征在于：该方法所述步骤(3)中还包括如下的具体步骤：

步骤3.1：对步长赋值，其值等于像素对亮度差值的绝对值最小的方向的代号，该代号用0，1或-1中任意一个数字表示；

步骤3.2：判断所选的方向是否为主方向，如果是，复位信号置1，否则置0；

步骤3.3：调整偏移量，若复位信号为1，偏移量直接由步长替换，否则，步长累加到偏移量后作为新的偏移量。

9.根据权利要求1所述的一种边缘自适应的去隔行插值方法，其特征在于：

该方法步骤(4)中还进一步包括通过以下公式计算插值：

$F_{\mathrm{IP}}(i,j)=\frac{1}{2}{F}_I(i-1,j-l_h)+\frac{1}{2}{F}_I(i+1,j+l_h)---\left(5\right)$

其中函数F代表图像的亮度值。F_IP表示待插点亮度值，F_I代表已知点亮度值。(i-1，j-l_h)和(i+1，j+l_h)的连线代表了插值方向。

10.根据权利要求1至9中任意一项所述的一种边缘自适应的去隔行插值方法，其特征在于：该方法也适用于对三维图像去隔行进行插值。

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