CN101399951B - 用以处理隔行扫描图像的图像处理装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置，其包含一判断模块、一决定模块以及一处理模块。该判断模块用以判断该隔行扫描图像的多个画面间的一个画面中的像素是否关联于一移动对象。若该判断结果为肯定者，则该决定模块在该个画面中相邻于该被判断的像素的二个相邻像素之间决定一个像素为关联于该移动对象的一边缘的一边缘像素。该第一处理模块用以以一平均法计算该决定模块所决定的该边缘像素的该灰阶值。

Description

用以处理隔行扫描图像的图像处理装置及方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理装置(image processing apparatus)，且特别是涉及一种用以处理一隔行扫描图像(interlaced video)的图像处理装置。

背景技术

在现今的ATSC电视系统裡、或是某些DVD的内容，为了节省带宽，所以常常采用隔行扫描图像。要将隔行扫描图像转换成逐行扫描图像(progressive video)，一般会采用去交错(deinterlace)的方法，如场插入(field insertion)法、复制场(duplicate)法、基于边缘的线平均(ELA，Edge-based Line Average)法、3D-ELA法以及平均法(average way)...等。

然而，要是图像中包含了快速移动的物体，则使用上述的去交错方法来处理图像，常常会在图像的画面中出现锯齿状边缘或鬼影等画面缺陷，从而降低了图像的品质。

因此，本发明的主要范畴在于提供一种用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置及方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的一方面在于提供一种用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置及方法，其是决定出关联于一移动对象的一边缘的边缘像素，并且以一平均法计算该边缘像素的灰阶值。藉此，可以减少图像转换时所造成的锯齿状边缘或其它画面缺陷，进而改善图像品质。此外，藉由判断个别像素是否关联于移动物体、静止物体或微动物体，而采用不同的处理方式，可善用图像处理装置的软硬件资源，并且加快处理速度。

根据本发明的一具体实施例的用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置，其包含一第一判断模块(judging module)、一决定模块(determiningmodule)以及一第一处理模块(processing module)。该隔行扫描图像包含P个画面(frame)，该P个画面中的每一个画面由N×M个像素所组成，该N×M个像素中的每一个像素皆具有一个别的灰阶值，P以及M二者皆为大于或等于5的整数，N为一大于或等于3的整数。

该第一判断模块可判断该隔行扫描图像的该P个画面间的第k个画面中的像素(i，2j)是否关联于一移动对象，其中i为3至(M-2)范围中的一整数指标，j为1至(N-1)/2范围中的一整数指标，并且k为3至(P-2)范围中的一整数指标。该决定模块耦接于该判断模块，且若该判断模块的判断结果为肯定者，则该决定模块可在该第k个画面中的像素(i-1，2j)与像素(i+1，2j)之间决定一个像素为关联于该移动对象的一边缘的一边缘像素。该第一处理模块耦接于该决定模块，且该第一处理模块可以一平均法计算该决定模块所决定的那些边缘像素中的每一个边缘像素的灰阶值。其中，该平均法依下列步骤执行：若该第k个画面中的该像素(i-1，2j)被决定为该边缘像素，藉由平均该第k个画面中的像素(i，2j-1)以及像素(i-2，2j+1)的灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值；以及否则若该第k个画面中的该像素(i+1，2j)被决定为该边缘像素，藉由平均该第k个画面中的该像素(i，2j-1)以及像素(i+2，2j+1)的灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值。

根据本发明的一具体实施例的用以处理一隔行扫描图像的图像处理方法。该隔行扫描图像包含P个画面，该P个画面中的每一个画面由N×M个像素所组成，该N×M个像素中的每一个像素皆具有一个别的一灰阶值，P以及M二者皆为大于或等于5的整数，N为一大于或等于3的整数。

该方法，首先，判断该隔行扫描图像的该P个画面间的第k个画面中的像素(i，2j)是否关联于一移动对象，其中i为3至(M-2)范围中的一整数指标，j为1至(N-1)/2范围中的一整数指标，并且k为3至(P-2)范围中的一整数指标。

接着，若该像素(i，2j)被判断是关联于该移动对象，该方法在该第k个画面中的像素(i-1，2j)与像素(i+1，2j)之间决定一个像素为关联于该移动对象的一边缘的一边缘像素。

最后，该方法以一平均法计算所决定的边缘像素中的每一个边缘像素的灰阶值，其中，该平均法依下列步骤执行：若该第k个画面中的该像素(i-1，2j)被决定为该边缘像素，藉由平均该第k个画面中的像素(i，2j-1)以及像素(i-2，2j+1)的灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值；以及否则若该第k个画面中的该像素(i+1，2j)被决定为该边缘像素，藉由平均该第k个画面中的该像素(i，2j-1)以及像素(i+2，2j+1)的灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值。

因此，根据本发明的用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置及方法，其是决定出关联于一移动对象的一边缘的边缘像素，并且以一平均法计算该边缘像素的灰阶值。藉此，可以减少图像转换时所造成的锯齿状边缘或其它画面缺陷，进而改善图像品质。此外，藉由判断个别像素是否关联于移动物体、静止物体或微动物体，而采用不同的处理方式，可善用图像处理装置的软硬件资源，并且加快处理速度。

关于本发明的优点与精神可以藉由以下的发明详述及附图得到进一步的了解。

附图说明

图1示出了根据本发明的一具体实施例的用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置的功能方块图。

图2示出了该隔行扫描图像所包含的一画面的范例。

图3示出了根据本发明的另一具体实施例的用以处理一隔行扫描图像的图像处理方法的流程图。

图4示出了图3中步骤S12的详细步骤流程图。

图5示出了图3中步骤S10的详细步骤流程图。

附图符号说明

1：图像处理装置          10：第一判断模块

100：第二计算单元        102：第一判断单元

12：决定模块             120：第一计算单元

122：决定单元            14：第一处理模块

16：第二处理模块         18：第二判断模块

180：第三计算单元        182：第二判断单元

20：第三处理模块         22：第四处理模块

P：像素。

具体实施方式

本发明提供一种用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置及方法，其是决定出关联于一移动对象的一边缘的边缘像素，并且以一平均法计算该边缘像素的灰阶值。藉此，可以减少图像转换时所造成的锯齿状边缘或其它画面缺陷，进而改善图像品质。此外，藉由判断个别像素是否关联于移动物体、静止物体或微动物体，而采用不同的处理方式，可善用图像处理装置的软硬件资源，并且加快处理速度。以下将详述本发明的具体实施例，藉以充分解说本发明的特征、精神、优点以及实施上的简便性。

请参阅图1，图1示出了根据本发明的一具体实施例的用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置1的功能方块图。在此具体实施例中，图像处理装置1可用以处理一隔行扫描图像。如图1所示，该图像处理装置1包含第一判断模块10、决定模块12以及第一处理模块14。

请参阅图2，图2示出了该隔行扫描图像所包含的一画面的范例。该隔行扫描图像包含P个画面，其中，P为一大于或等于5的整数。如图2所示，该P个画面中的每一个画面由N×M个像素所组成，并且该N×M个像素中的每一个像素皆具有一个别的灰阶值，其中，M为一大于或等于5的整数，且N为一大于或等于3的整数。在此范例中，M等于5，N等于3，但不以此为限。

在此具体实施例中，第一判断模块10可判断该隔行扫描图像的该P个画面间的该第k个画面中的该像素P(i，2j)是否关联于一移动对象，其中i为3至(M-2)范围中的一整数指标，j为1至(N-1)/2范围中的一整数指标，并且k为3至(P-2)范围中的一整数指标。

决定模块12耦接于判断模块10，并且若判断模块10的该判断结果为肯定者，则决定模块12可在第k个画面中的像素P(i-1，2j)与该像素P(i+1，2j)之间决定一个像素为关联于该移动对象的一边缘的一边缘像素。

第一处理模块14耦接于决定模块12，且第一处理模块14可以一平均法计算决定模块12所决定的该等边缘像素中的每一个边缘像素的该灰阶值。

藉由计算出该等边缘像素的灰阶值，可以使画面中所显示的该移动对象的边缘更平滑且更加清晰，进而提升图像品质。

在实际应用中，决定模块12可包含一第一计算单元120以及一决定单元122。第一计算单元120可用以计算第k个画面中的像素P(i，2j-1)与像素P(i-2，2j+1)的该等灰阶值间的一第一绝对差值(absolute difference)，并且计算该第k个画面中的像素P(i，2j-1)与像素P(i+2，2j+1)的该等灰阶值间的一第二绝对差值。决定单元122耦接于第一计算单元120。决定单元122可用以根据该第一绝对差值以及该第二绝对差值在第k个画面的像素P(i-1，2j)与像素P(i+1，2j)之间决定一个像素为该边缘像素。在此实际应用中，若该第一绝对差值小于该第二绝对差值，则决定单元122决定像素P(i-1，2j)为该边缘像素，反之，则决定单元122决定像素P(i+1，2j)为该边缘像素。

在实际应用中，若第k个画面中的像素P(i-1，2j)被决定为该边缘像素，则该平均法藉由平均第k个画面中的像素P(i，2j-1)以及像素P(i-2，2j+1)的该等灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值。反之，若第k个画面中的像素P(i+1，2j)被决定为该边缘像素，则该平均法是通过平均第k个画面中的像素P(i，2j-1)以及像素P(i+2，2j+1)的该等灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值。

在实际应用中，图像处理装置1可进一步包含一第二处理模块16，并且第二处理模块16耦接于第一判断模块10，如图1所示。若第一判断模块10的该判断结果为肯定者，则第二处理模块16可以一基于边缘的线平均(ELA，Edge-based Line Average)法计算第k个画面中的像素P(i，2j)的该灰阶值。ELA法是熟习该技术领域的人所能轻易达成，在此不再赘述。

在实际应用中，第一判断模块10可包含一第二计算单元100以及一第一判断单元102。第二计算单元100可根据下列公式计算一差值总和(difference sum)：

$\mathrm{Diff}1=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),(k-2)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),k]}{2R+1}|$

$\mathrm{Diff}2=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),\left(k\right)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),(k+2)]}{2R+1}|$

$\mathrm{Diff}3=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),\left(2j\right),(k-1)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),\left(2j\right),(k+1)]}{2R+1}|$

DS＝Diff1+Diff2+Diff3

其中，G(a，b，c)为该第c个画面中的该像素(a，b)的该灰阶值，并且DS为该差值总和，R为1至(M-2)/2范围中的一整数。

第一判断单元102耦接于第二计算单元100。第一判断单元102可根据该差值总和以及一阈值判断第k个画面中的像素P(i，2j)是否关联于该移动对象。在实际应用中，若该差值总和大于该阈值，则第一判断单元102的该判断结果为肯定，反之，则第一判断单元102的该判断结果为否定。

值得注意的是，第一判断模块10根据前后共5张画面来计算该差值总和，可以增加判断第k个画面中的像素P(i，2j)是否关联于该移动对象的准确度。再者，在实际应用中，图像处理装置1可再进一步对第k个画面先进行开启运算，再进行封闭运算，以去除某些误判为关联于该移动对象的像素，进而增加判断的准确度。

如图1所示，在实际应用中，图像处理装置1可进一步包含一第二判断模块18，并且第二判断模块18耦接于第一判断模块10。第二判断模块18可包含第三计算单元180以及第二判断单元182，并且第二判断单元182是耦接于第三计算单元180。

若第一判断模块10的该判断结果为否定者，则第三计算单元180可计算第(k-1)个画面中的像素P(i，2j)与第(k+1)个画面中的像素P(i，2j)的该等灰阶值间的一灰阶值差(gray scale difference)。接着，第二判断单元182可基于该灰阶值差判断第k个画面中的该像素(i，2j)是否关联于一静止对象或一微动对象。在实际应用中，若该灰阶值差等于0，则第k个画面中的像素P(i，2j)被判断为关联于该静止对象，否则第k个画面中的像素P(i，2j)被判断为关联于该微动对象。换言之，当第一判断模块10判断第k个画面中的像素P(i，2j)并非关联于该移动对象时，第二判断模块18可藉由计算对应于第k个画面中的像素P(i，2j)的前后二画面的像素间的灰阶值差，以判断第k个画面中的像素P(i，2j)是否关联于该静止对象或该微动对象。

在实际应用中，图像处理装置1可进一步包含一第三处理模块20，并且第三处理模块20耦接于第二判断模块18。若第k个画面中的像素P(i，2j)被判断为关联于该静止对象，则第三处理模块20可以一场插入法计算该像素P(i，2j)的该灰阶值。场插入法是熟习该技术领域的人所能轻易达成，于此不再赘述。

在实际应用中，图像处理装置1可进一步包含一第四处理模块22，并且第四处理模块22耦接于第二判断模块18。若第k个画面中的像素P(i，2j)被判断为关联于该微动对象，则第四处理模块22可以一3D-ELA法计算该像素P(i，2j)的该灰阶值。3D-ELA法是熟习该技术领域的人所能轻易达成，于此不再赘述。

藉此，可以减少图像转换时所造成的锯齿状边缘或其它画面缺陷，进而改善图像品质。

请参阅图3，且一并参阅图2，图3示出了根据本发明的另一具体实施例的用以处理一隔行扫描图像的图像处理方法的流程图。在此具体实施例中，图像处理方法可用以处理一隔行扫描图像。该隔行扫描图像包含P个画面，其中，P为一大于或等于5的整数。如图2所示，该P个画面中的每一个画面由N×M个像素所组成，并且该N×M个像素中的每一个像素皆具有一个别的灰阶值，其中，M为一大于或等于5的整数，且N为一大于或等于3的整数。在此范例中，M等于5，N等于3，但不以此为限。

如图3所示，该图像处理方法，首先，执行步骤S10，判断该隔行扫描图像的该P个画面间的第k个画面中的该像素P(i，2j)是否关联于一移动对象，其中i为3至(M-2)范围中的一整数指标，j为1至(N-1)/2范围中的一整数指标，并且k为3至(P-2)范围中之一整数指标。

接着，若步骤S10的判断结果为肯定者，则该图像处理方法执行步骤S12，在第k个画面中之像素P(i-1，2j)与像素P(i+1，2j)之间决定一个像素为关联于该移动对象的一边缘的一边缘像素，接着再进行步骤S14。

最后，该图像处理方法执行步骤S14，以一平均法计算该等决定的边缘像素中的每一个边缘像素的该灰阶值。

藉由计算出该等边缘像素的灰阶值，可以使画面中所显示的该移动对象的边缘更平滑且更加清晰，进而提升图像品质。

请参阅图4，图4示出了图3中步骤S12的详细步骤流程图。于实际应用中，步骤S12可依下列步骤执行。如图4所示，该图像处理方法，首先，执行步骤S120，计算第k个画面中的像素P(i，2j-1)与像素P(i-2，2j+1)的该等灰阶值间的一第一绝对差值，以及第k个画面中的像素P(i，2j-1)与像素P(i+2，2j+1)的该等灰阶值间的一第二绝对差值。接着，该图像处理方法根据该第一绝对差值以及该第二绝对差值，在第k个画面的像素P(i-1，2j)与像素P(i+1，2j)之间决定一个像素为该边缘像素。在此实际应用中，若该第一绝对差值小于该第二绝对差值，则像素P(i-1，2j)会被决定为该边缘像素，反之，则像素P(i+1，2j)会被决定为该边缘像素。

在实际应用中，在步骤S14中，若该第k个画面中之该像素P(i-1，2j)被决定为该边缘像素，则该平均法藉由平均第k个画面中的像素P(i，2j-1)以及像素P(i-2，2j+1)的该等灰阶值以计算该边缘像素之该灰阶值。反之，若第k个画面中之像素P(i+1，2j)被决定为该边缘像素，则该平均法藉由平均第k个画面中的像素P(i，2j-1)以及像素P(i+2，2j+1)的该等灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值。

在实际应用中，若步骤S10断结果为肯定者，则该图像处理方法可进一步包含以一基于边缘的线平均(ELA，Edge-based Line Average)法计算第k个画面中之像素P(i，2j)的该灰阶值的步骤。ELA法是熟习该技术领域之人所能轻易达成，于此不再赘述。

请参阅图5，图5示出了图3中步骤S10的详细步骤流程图。如图5所示，在实际应用中，步骤S10可依下列步骤执行。如图5所示，该图像处理方法，首先，执行步骤S100，根据下列公式计算一差值总和：

$\mathrm{Diff}1=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),(k-2)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),k]}{2R+1}|$

$\mathrm{Diff}2=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),\left(k\right)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),(k+2)]}{2R+1}|$

$\mathrm{Diff}3=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),\left(2j\right),(k-1)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),\left(2j\right),(k+1)]}{2R+1}|$

DS＝Diff1+Diff2+Diff3

其中，G(a，b，c)为该第c个画面中的该像素(a，b)的该灰阶值，并且DS为该差值总和，R为1至(M-2)/2范围中的一整数。

最后，该图像处理方法执行步骤S102，根据该差值总和以及一阈值判断第k个画面中的像素P(i，2j)是否关联于该移动对象。在实际应用中，若该差值总和大于该阈值，则该判断结果为肯定，反之，则该判断结果为否定。

值得注意的是，在步骤S10中，该图像处理方法根据前后共5张画面来计算该差值总和，可以增加判断第k个画面中的像素P(i，2j)是否关联于该移动对象的准确度。再者，在实际应用中，该图像处理方法可再进一步对第k个画面先进行开启运算，再进行封闭运算，以去除某些误判为关联于该移动对象的像素，进而增加判断的准确度。

在实际应用中，该图像处理方法可进一步包含下列步骤。如图3所示，若步骤S10的判断结果为否定者，该图像处理方法可执行步骤S16，计算第(k-1)个画面中的像素P(i，2j)与第(k+1)个画面中的像素P(i，2j)的该等灰阶值间  一灰阶值差，接着再进行步骤S18。最后，该图像处理方法执行步骤S18，基于该灰阶值差，判断第k个画面中的像素P(i，2j)是否关联于一静止对象或一微动对象。在实际应用中，若该灰阶值差等于0，则第k个画面中之像素P(i，2j)被判断为关联于该静止对象，否则第k个画面中之像素P(i，2j)被判断为关联于该微动对象。换言之，当该图像处理方法执行步骤S10时判断第k个画面中的像素P(i，2j)并非关联于该移动对象时，该图像处理方法可执行步骤S18，藉由计算对应于第k个画面中之像素P(i，2j)的前后二画面的像素间的灰阶值差，以判断第k个画面中的像素P(i，2j)是否关联于该静止对象或该微动对象。

在实际应用中，若第k个画面中的像素P(i，2j)被判断为关联于该静止对象，则该图像处理方法可进一步包含以一场插入法计算该像素(i，2j)之该灰阶值的步骤。场插入法是熟习该技术领域之人所能轻易达成，于此不再赘述。

在实际应用中，若第k个画面中的像素P(i，2j)被判断为关联于该微动对象，则该图像处理方法可进一步包含以一3D-ELA法计算该像素(i，2j)的该灰阶值的步骤。3D-ELA法是熟习该技术领域的人所能轻易达成，于此不再赘述。

相较于先前技术，根据本发明的用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置及方法，其是决定出关联于一移动对象的一边缘的边缘像素，并且以一平均法计算该边缘像素的灰阶值。藉此，可以减少图像转换时所造成的锯齿状边缘或其它画面缺陷，进而改善图像品质。此外，藉由判断个别像素是否关联于移动物体、静止物体或微动物体，而采用不同的处理方式，可善用图像处理装置的软硬件资源，并且加快处理速度。

藉由以上较佳具体实施例的详述，希望能更加清楚描述本发明的特征与精神，而并非以上述所揭露的较佳具体实施例来对本发明的范畴加以限制。相反地，其目的是希望能涵盖各种改变及具相等性的安排于本发明所欲申请的专利范围的范畴内。因此，本发明所申请的专利范围的范畴应该根据上述的说明作最宽广的解释，以致使其涵盖所有可能的改变以及具相等性的安排。

Claims (16)

1.一种用以处理一隔行扫描图像的图像处理装置，该隔行扫描图像包含P个画面，该P个画面中的每一个画面由N×M个像素所组成，该N×M个像素中的每一个像素皆具有一个别的灰阶值，P以及M二者皆为大于或等于5的整数，N为一大于或等于3的整数，该图像处理装置包含：

第一判断模块，该第一判断模块用以判断该隔行扫描图像的该P个画面间的第k个画面中的像素(i，2j)是否关联于一移动对象，i为3至(M-2)范围中的一整数指标，j为1至(N-1)/2范围中的一整数指标，k为3至(P-2)范围中的一整数指标；

决定模块，该决定模块耦接于该判断模块，若该判断模块的判断结果为肯定者，则该决定模块用以在该第k个画面中的像素(i-1，2j)与像素(i+1，2j)之间决定一个像素为关联于该移动对象的一边缘的一边缘像素；以及

第一处理模块，该第一处理模块耦接于该决定模块，该第一处理模块用以以一平均法计算该决定模块所决定的那些边缘像素中的每一个边缘像素的灰阶值，

其中，该平均法依下列步骤执行：

若该第k个画面中的该像素(i-1，2j)被决定为该边缘像素，藉由平均该第k个画面中的像素(i，2j-1)以及像素(i-2，2j+1)的灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值；以及

否则若该第k个画面中的该像素(i+1，2j)被决定为该边缘像素，藉由平均该第k个画面中的该像素(i，2j-1)以及像素(i+2，2j+1)的灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值。

2.如权利要求1所述的该图像处理装置，其中，该决定模块包含：

第一计算单元，该第一计算单元用以计算该第k个画面中的该像素(i，2j-1)与该像素(i-2，2j+1)的灰阶值间的一第一绝对差值，并且计算该第k个画面中的该像素(i，2j-1)与该像素(i+2，2j+1)的灰阶值间的一第二绝对差值；以及

决定单元，该决定单元耦接于该第一计算单元，该决定单元用以根据该第一绝对差值以及该第二绝对差值在该第k个画面的该像素(i-1，2j)与该像素(i+1，2j)之间决定一个像素为该边缘像素。

3.如权利要求1所述的该图像处理装置，进一步包含一第二处理模块，该第二处理模块耦接于该第一判断模块，若该第一判断模块的该判断结果为肯定者，则该第二处理模块用以以一基于边缘的线平均法计算该第k个画面中的该像素(i，2j)的该灰阶值。

4.如权利要求1所述的该图像处理装置，其中，该第一判断模块包含：

第二计算单元，该第二计算单元用以根据下列公式计算一差值总和：

$\mathrm{Diff}1=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),(k-2)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),k]}{2R+1}|$

$\mathrm{Diff}2=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),\left(k\right)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),(k+2)]}{2R+1}|$

$\mathrm{Diff}3=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),\left(2j\right),(k-1)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),\left(2j\right),(k+1)]}{2R+1}|$

DS＝Diff1+Diff2+Diff3

其中，G(a，b，c)为第c个画面中的像素(a，b)的该灰阶值，并且DS为该差值总和，R为1至(M-2)/2范围中的一整数；以及

第一判断单元，该第一判断单元耦接于该第二计算单元，该第一判断单元用以根据该差值总和以及一阈值判断该第k个画面中的该像素(i，2j)是否关联于该移动对象。

5.如权利要求4所述的该图像处理装置，进一步包含一第二判断模块，该第二判断模块耦接于该第一判断模块，该第二判断模块包含：

第三计算单元，若该第一判断模块的该判断结果为否定者，则该第三计算单元用以计算第(k-1)个画面中的像素(i，2j)与第(k+1)个画面中的像素(i，2j)的灰阶值间的一灰阶值差；以及

第二判断单元，该第二判断单元耦接于该第三计算单元，该第二判断单元用以基于该灰阶值差判断该第k个画面中的该像素(i，2j)是否关联于一静止对象或一微动对象。

6.如权利要求5所述的该图像处理装置，其中，若该灰阶值差等于0，则该第k个画面中的该像素(i，2j)被判断为关联于该静止对象，否则，该第k个画面中的该像素(i，2j)被判断为关联于该微动对象。

7.如权利要求5所述的该图像处理装置，进一步包含一第三处理模块，该第三处理模块耦接于该第二判断模块，若该第k个画面中的该像素(i，2j)被判断为关联于该静止对象，则该第三处理模块用以以一场插入法计算该像素(i，2j)的该灰阶值。

8.如权利要求5所述的该图像处理装置，进一步包含一第四处理模块，该第四处理模块耦接于该第二判断模块，若该第k个画面中的该像素(i，2j)被判断为关联于该微动对象，则该第四处理模块用以以一3D-ELA法计算该像素(i，2j)的该灰阶值。

9.一种用以处理一隔行扫描图像的图像处理方法，该隔行扫描图像包含P个画面，该P个画面中的每一个画面由N×M个像素所组成，该N×M个像素中的每一个像素皆具有一个别的一灰阶值，P以及M二者皆为大于或等于5的整数，N为一大于或等于3的整数，该图像处理方法包含下列步骤：

(a)判断该隔行扫描图像的该P个画面间的第k个画面中的像素(i，2j)是否关联于一移动对象，i为3至(M-2)范围中的一整数指标，j为1至(N-1)/2范围中的一整数指标，k为3至(P-2)范围中的一整数指标；

(b)若步骤(a)的判断结果为肯定者，在该第k个画面中的像素(i-1，2j)与像素(i+1，2j)之间决定一个像素为关联于该移动对象的一边缘的一边缘像素；以及

(c)以一平均法计算所决定的边缘像素中的每一个边缘像素的灰阶值，其中，该平均法依下列步骤执行：

若该第k个画面中的该像素(i-1，2j)被决定为该边缘像素，藉由平均该第k个画面中的像素(i，2j-1)以及像素(i-2，2j+1)的灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值；以及

否则若该第k个画面中的该像素(i+1，2j)被决定为该边缘像素，藉由平均该第k个画面中的该像素(i，2j-1)以及像素(i+2，2j+1)的灰阶值以计算该边缘像素的该灰阶值。

10.如权利要求9所述的图像处理方法，其中，步骤(b)依下列步骤执行：

(b1)计算该第k个画面中的该像素(i，2j-1)与该像素(i-2，2j+1)的灰阶值间的一第一绝对差值，以及该第k个画面中的该像素(i，2j-1)与该像素(j+2，2j+1)的灰阶值间的一第二绝对差值；以及

(b2)根据该第一绝对差值以及该第二绝对差值，在该第k个画面的该像素(i-1，2j)与该像素(i+1，2j)之间决定一个像素为该边缘像素。

11.如权利要求9所述的图像处理方法，进一步包含下列步骤：

若步骤(a)的判断结果为肯定者，则以一基于边缘的线平均法计算该第k个画面中的该像素(i，2j)的该灰阶值。

12.如权利要求9所述的图像处理方法，其中，步骤(a)依下列步骤执行：

(a1)根据下列公式计算一差值总和：

$\mathrm{Diff}1=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),(k-2)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),k]}{2R+1}|$

$\mathrm{Diff}2=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),\left(k\right)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),(2j-1),(k+2)]}{2R+1}|$

$\mathrm{Diff}3=|\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),\left(2j\right),(k-1)]}{2R+1}-\frac{\underset{x=-R}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}G[(i+x),\left(2j\right),(k+1)]}{2R+1}|$

DS＝Diff1+Diff2+Diff3

其中，G(a，b，c)为第c个画面中的像素(a，b)的该灰阶值，并且DS为该差值总和，R为1至(M-2)/2范围中的一整数；以及

(a2)根据该差值总和以及一阈值判断该第k个画面中的该像素(i，2j)是否关联于该移动对象。

13.如权利要求12所述的图像处理方法，进一步包含下列步骤：

(d)若步骤(a)的判断结果为否定者，计算第(k-1)个画面中的像素(i，2j)与第(k+1)个画面中的像素(i，2j)的灰阶值间的一灰阶值差；以及

(e)基于该灰阶值差，判断该第k个画面中的该像素(i，2j)是否关联于一静止对象或一微动对象。

14.如权利要求13所述的图像处理方法，其中，若该灰阶值差等于0，则该第k个画面中的该像素(i，2j)被判断为关联于该静止对象，否则该第k个画面中的该像素(i，2j)被判断为关联于该微动对象。

15.如权利要求13所述的图像处理方法，进一步包含下列步骤：

若该第k个画面中的该像素(i，2j)被判断为关联于该静止对象，则以一场插入法计算该像素(i，2j)的该灰阶值。

16.如权利要求13所述的图像处理方法，进一步包含下列步骤：

若该第k个画面中的该像素(i，2j)被判断为关联于该微动对象，则以一3D-ELA法计算该像素(i，2j)的该灰阶值。

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