CN101883210B

CN101883210B - 影像处理装置以及影像处理方法

Info

Publication number: CN101883210B
Application number: CN2009101365420A
Authority: CN
Inventors: 陈美如; 吴振禧
Original assignee: MStar Software R&D Shenzhen Ltd; MStar Semiconductor Inc Taiwan
Current assignee: MStar Software R&D Shenzhen Ltd; MStar Semiconductor Inc Taiwan
Priority date: 2009-05-06
Filing date: 2009-05-06
Publication date: 2012-10-31
Anticipated expiration: 2029-05-06
Also published as: CN101883210A

Abstract

本发明公开了一种影像处理装置以及影像处理方法，可以使得画面数据中的像素数据都能作最适合程度的噪声处理，进而改善影像质量。影像处理装置包含有一边缘维持指数产生单元以及一噪声消除单元。针对一画面数据中复数个像素的每一像素，该边缘维持指数产生单元依据该像素的原始亮度值及该像素的至少一邻近像素的原始亮度值来决定一边缘强度值。该噪声消除单元系用来依据该画面数据中一目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值来产生一第一调整亮度值，并依据该目标像素的该原始亮度值、该第一调整亮度值以及该边缘强度值来决定一静态调整亮度值。

Description

影像处理装置以及影像处理方法

技术领域

本发明涉及一种影像处理装置，尤指一种能够依据影像画面的一边缘维持指数(Edge Keeping Index，EKI)来决定噪声处理程度的影像处理装置以及影像处理方法。

背景技术

在一般电视系统中，画面数据(图框数据(Frame)或是图场数据(Field))会先进行影像噪声处理以调整画面数据中的亮度值，之后再将调整后的画面数据进行其它影像处理并显示于电视屏幕上，然而，在进行影像噪声处理的过程中，每一个画面数据中每一个像素均是使用相同的噪声处理方式，亦即，不论是画面数据是细节复杂的画面(例如大部分画面是草地或树叶)或是画面数据是画面单纯的画面(例如大部分画面是天空或人的皮肤)均使用相同程度的噪声处理。如此一来，当采用高度噪声处理时，会使得画面中细节复杂的区域进行过度的噪声处理，而造成影像细节变得模糊，无法清晰地显示出影像的细节；或是当采低度噪声处理时，会使得画面中影像单纯的区域噪声处理的程度不足，噪声无法有效的抑制而影响到影像质量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种影像处理装置以及影像处理方法，可以使得画面数据中的像素数据都能作最适合程度的噪声处理，进而改善影像质量。

为了解决以上技术问题，本发明提供了如下技术方案：

本发明提供了一种影像处理装置，包含有一影像译码单元以及一影像调整单元，其中该影像调整单元包含有一边缘维持指数产生单元以及一噪声消除单元。该影像译码单元系用来对一数据串流进行译码操作以产生复数个画面数据，其中该复数个画面数据包含有至少一目前画面数据。该边缘维持指数产生单元系用来依据该目前画面数据的一目标像素的原始亮度值及该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，来产生一边缘强度值；该噪声消除单元系用来依据该目前画面数据中该目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，来产生该目标像素的一第一调整亮度值，并依据该目标像素的该原始亮度值、该第一调整亮度值以及一第一调整值，来决定该目标像素的一静态调整亮度值；其中该第一调整值由该边缘强度值决定。

本发明更提供了一种影像处理方法，包含有：对一数据串流进行译码操作以产生复数个画面数据，其中该复数个画面数据包含有至少一目前画面数据；依据该目前画面数据的一目标像素的原始亮度值及该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，来产生一边缘强度值；依据该目前画面数据中该目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值来产生该目标像素的一第一调整亮度值；依据该目标像素的该原始亮度值、该第一调整亮度值以及一第一调整值来决定该目标像素的一静态调整亮度值；其中该第一调整值由该边缘强度值决定。

进而，本发明提供了一种影像处理装置，包含有一影像译码单元以及一影像调整单元。该影像译码单元系用来对一数据串流进行译码操作，以产生复数个画面数据，其中该复数个画面数据包含有至少一目前画面数据以及一前一画面数据。该影像调整单元系用来依据该目前画面数据中一目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，来产生该目标像素的一第一调整亮度值，并依据该目前画面数据中的该目标像素的该原始亮度值、该第一调整亮度值及一调整值，来决定该目标像素的一动态调整亮度值；其中该调整值系利用该前一画面数据的该原始边缘维持指数、该第一边缘维持指数及该动态噪声消除后边缘维持指数所决定的一参数，对前一画面数据的该目标像素在决定动态调整亮度值时所对应的调整值进行调整所获得。

最后，本发明提供了一种影像处理方法，包含有：对一数据串流进行译码操作以产生复数个画面数据，其中该复数个画面数据包含有至少一目前画面数据以及一前一画面数据；依据该前一画面数据的原始亮度值、第一调整亮度值以及动态调整亮度值，来产生该前一画面数据的一原始边缘维持指数、一第一边缘维持指数及一动态噪声消除后边缘维持指数；依据该目前画面数据中该目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，来产生该目标像素的一第一调整亮度值；以及依据该目标像素于目前画面数据的该原始亮度值、该第一调整亮度值以及一调整值，来决定该目标像素的一动态调整亮度值；其中该调整值系利用该前一画面数据的该原始边缘维持指数、该第一边缘维持指数及该动态噪声消除后边缘维持指数所决定的一参数，对前一画面数据的该目标像素在决定动态调整亮度值时所对应的调整值进行调整所获得。

本发明采用的影像处理装置以及影像处理方法，画面数据中像素数据的噪声处理程度系依据其边缘维持指数来决定的，因此，可以使得画面数据中的像素数据都能作最适合程度的噪声处理，进而改善影像质量。

附图说明

图1为依据本发明第一实施例的影像处理装置的示意图。

图2为图1所示的影像处理装置对一数据串流进行影像处理的流程图。

图3系为一图场数据的示意图。

图4为原始边缘维持指数与调整值的特征曲线图。

图5为复数个图场数据的示意图。

图6为第二边缘维持指数的复数个区域的示意图。

图7为依据本发明第二实施例的影像处理装置的示意图。

图8为依据本发明第三实施例的影像处理装置的示意图。

图9为图8所示的影像处理装置对一数据串流进行影像处理的流程图。

图10为依据本发明第四实施例的影像处理装置的示意图。

【主要组件符号说明】

100、700、800、1000影像处理装置

110、710、810、1010影像译码单元

120、730、830、1030影像调整单元

122、732、822、1032噪声消除单元

124、734、824、1034边缘维持指数产生单元

130、720、830、1020解交错单元

140、740、840、1040影像缩放单元

300画面数据

400特征曲线

具体实施方式

请参考图1，图1为依据本发明第一实施例的影像处理装置100的示意图。如图1所示，影像处理装置100包含有一影像译码单元110、一影像调整单元120、一解交错单元130以及一影像缩放单元140，其中影像调整单元120包含有一噪声消除单元122以及一边缘维持指数(Edge Keeping Index，EKI)产生单元124。此外，影像处理装置100可以使用硬件或是软件来实作。

请同时参考图1以及图2，图2为影像处理装置100对一数据串流D_stream进行影像处理的流程图，请注意，若是有实质上相同的结果，本发明的步骤不以图2所示的流程顺序为限。首先，在步骤200中，影像译码单元110对数据串流D_stream进行译码以产生复数个图场(Field)数据D_field，其中图3系为一图场数据300的示意图，图场数据300中包含每一个像素(P₁₁，P₁₂，P₁₃…)的亮度值。在步骤202中，以画面数据300为例，边缘维持指数产生单元124针对画面数据300中每一像素进行边缘强度值的运算，其中以像素P₁₃为例，像素P₁₃的边缘强度值Y_{13_e}可以由下列公式之一来求得：

Y_{13_e}＝|Y₁₁-Y₁₂|+|Y₁₂-Y₁₃|+|Y₁₃-Y₁₄|+|Y₁₄-Y₁₅|；

Y_{13_e}＝|Y₁₁-Y₁₃|+2*|Y₁₂-Y₁₄|+|Y₁₃-Y₁₅|；

Y_{13_e}＝|max(Y₁₁～Y₁₅)-min(Y₁₁～Y₁₅)|；

其中Y₁₁～Y₁₅分别为像素P₁₁～P5₁的原始亮度值、max(Y₁₁～Y₁₅)为Y₁₁～Y₁₅中的最大亮度值、且min(Y₁₁～Y₁₅)为Y₁₁～Y₁₅中的最小亮度值。需注意的是，关于边缘强度值的计算尚有许多种算法，只要像素P_xy的边缘强度值系经由像素P_xy以及像素P_xy的至少一邻近像素的原始亮度值来决定，设计者可以依据设计考虑使用不同的计算公式来求得P_xy的边缘强度值。

接着，在步骤204，以像素P₁₃为例，噪声消除单元122依据边缘维持指数产生单元124所产生的边缘强度值Y_{13_e}来决定两个调整值W₁以及(1-W₁)，其中调整值W₁可以依据图4所示的特征曲线400来决定，参考图4的特征曲线400，调整值W₁与边缘强度值Y_{13_e}大致上为正相关。需注意的是，在本发明的其它实施例中，调整值W₁亦可藉由一对照表而产生，这些设计上的变化均应隶属于本发明的范畴。

接着，在步骤206中，噪声消除单元122对图场数据300中每一个像素进行噪声消除运算以产生对应于每一个像素的复数个第一调整亮度值，以图场数据300中的像素P₁₃为例，像素P₁₃的第一调整亮度值Y’₁₃可以使用以下计算方式求得：

Y’₁₃＝a₁*Y₁₁+a₂*Y₁₂+a₃*Y₁₃+a₄*Y₁₄+a₅*Y₁₅

其中Y₁₁、Y₁₂、Y₁₃、Y₁₄、Y₁₅系分别为像素P₁₁、P₁₂、P₁₃、P₁₄、P₁₅的原始亮度值，而a₁、a₂、a₃、a₄、a₅系分别为一常数(举例来说，a₁、a₂、a₃、a₄、a₅可分别为(1/9，2/9，3/9，2/9，1/9))。需注意的是，若是要计算像素P_xy的第一调整亮度值Y’_xy，则噪声消除单元122系将像素P_xy以及其左右侧相邻像素的原始亮度值加权相加以产生像素P_xy的第一调整亮度值Y’_xy。依此类推，噪声消除单元122可以依此方式求出对应于每一个像素(P₁₁，P₁₂，P₁₃…)的复数个第一调整亮度值Y’₁₁，Y’₁₂，Y’₁₃，…。

需注意的是，上述用来计算第一调整亮度值Y’₁₁，Y’₁₂，Y’₁₃，…的公式仅为一范例说明，在本发明的其它实施例中，本发明亦可使用其它方式来计算出每一个像素的第一调整亮度值，举例来说，亦可以利用二维邻近的像素，进行亮度值调整，以图场数据300中的像素P₂₂为例，像素P₂₂的第一调整亮度值Y’₂₂可以使用以下计算方式求得：

Y’₂₂＝a₁₁*Y₁₁+a₁₂*Y₁₂+a₁₃*Y₁₃+a₂₁*Y₂₁+a₂₂*Y₂₂+a₂₃*Y₂₃+a₃₁*Y₃₁+a₃₂*Y₃₂+a₃₃*Y₃₃

其中Y₁₁～Y₃₃系分别为像素P₁₁～P₃₃的原始亮度值，而a₁₁～a₃₃系分别为一常数。换句话说，只要像素P_xy的第一调整亮度值Y’_xy系依据像素P_xy以及至少一相邻像素的原始亮度值来决定，计算第一调整亮度值Y’₁₁，Y’₁₂，Y’₁₃，…的方式可以依据设计者的考虑而有多种变化。

接着，当计算出对应于每一个像素(P₁₁，P₁₂，P₁₃…)的复数个第一调整亮度值Y’₁₁，Y’₁₂，Y’₁₃，…之后，于步骤208，噪声消除单元122对图场数据300中每一个像素进行运算以产生对应于每一个像素的一静态调整亮度值，以图场数据300中的像素P₁₂为例，像素P₁₂的静态调整亮度值Y_{12_SNR}可以使用以下计算方式求得：

Y_{12_SNR}＝W₁*Y₁₂+(1-W₁)*Y’₁₂

其中Y₁₂、Y’₁₂系分别为像素P₁₂的原始亮度值以及第一调整亮度值，且W₁系为上述经由图4的特征曲线400所决定的调整值。换句话说，像素P₁₂的静态调整亮度值Y_{12_SNR}系由像素P₁₂的原始亮度值Y₁₂以及第一调整亮度值Y’₁₂加权相加而得到，其中原始亮度值Y₁₂的权数为W₁，第一调整亮度值Y’₁₂的权数为(1-W₁)。

至于画面数据300中的其它像素，噪声消除单元122依照上述计算像素P₁₂的静态调整亮度值Y_{12_SNR}的方式加以计算以产生一调整后画面数据。

简单说明上述计算像素的静态调整亮度值的概念，一般来说，影像进行噪声消除会使得影像边界模糊，因此，本发明的噪声消除单元122系藉由边缘强度值Y_{12_e}来决定噪声处理的程度。举例来说，若是像素P₁₂位于边界附近，则边缘强度值Y_{12_e}则会很大，进而使得决定的调整值W₁也很大，假设调整值W₁的值为0.95，则像素P₁₂的静态调整亮度值Y_{12_SNR}为：

Y_{12_SNR}＝0.95*Y₁₂+0.05*Y’₁₂

亦即，像素P₁₂的静态调整亮度值Y_{12_SNR}进行很少的噪声处理(静态调整亮度值Y_{12_SNR}趋近于原始亮度值Y₁₂)；相反地，若是像素P₁₂不在边界附近，则边缘强度值Y_{12_e}则会很小，进而使得决定的调整值W₁也很小，假设调整值W₁的值为0.1，则像素P₁₂的静态调整亮度值Y_{12_SNR}为：

Y_{12_SNR}＝0.1*Y₁₂+0.9*Y’₁₂

亦即，像素P₁₂的静态调整亮度值Y_{12_SNR}进行较多的噪声处理(静态调整亮度值Y_{12_SNR}趋近于第一调整亮度值Y’₁₂)。因此，本发明的影像处理装置100可以在像素不在边界附近时进行较多的噪声处理，而在像素位于边界附近时进行程度较少的噪声处理以避免影像边界模糊，因此，本发明确实可以达成最佳的噪声处理效果且不过度模糊化影像边界。

接着，在噪声消除单元122对复数个图场数据D_field中每一个像素均进行上述运算之后产生复数个调整后图场数据D_SNR(未绘示)之后(其中每一个调整后图场数据D_SNR中每一像素的亮度值均为上述的静态调整亮度值)，噪声消除单元122对复数个调整后图场数据D_SNR进行动态噪声消除以进一步改善影像质量，以下将叙述噪声消除单元122进行动态噪声消除的操作流程。

在步骤210中，边缘维持指数产生单元124将复数个像素(或整张画面像素)的边缘强度值Y_{11_e}，Y_{12_e}，Y_{13_e}，…加总以产生一原始边缘维持指数EKI_o，亦即

EKI_o＝Sum(Y_{11_e}，Y_{12_e}，Y_{13_e}，…)。

接着，边缘维持指数产生单元124亦产生一第一边缘维持指数EKI₁及一动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR，第一边缘维持指数EKI₁及动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR计算方式与原始边缘维持指数EKI_o的计算方式十分类似，所差异仅在于，在计算原始边缘维持指数EKI_o的过程中是使用像素的原始亮度值，而在计算第一边缘维持指数EKI₁的过程中是使用像素的第一调整亮度值，而在计算动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR的过程中是使用像素的动态调整亮度值。以计算第一边缘维持指数EKI₁为例，像素P₁₃的第一边缘强度值Y’_{13_1_e}可以由下列公式来求得：

Y’_{13_1_e}＝|Y’_{11_1}-Y’_{12_1}|+|Y’_{12_1}-Y’_{13_1}|+|Y’_{13_1}-Y’_{14_1}|+|Y’_{14_1}-Y’_{15_1}|；

其中Y’_{11_1}～Y’_{15_1}分别为图场数据F_{0_even}像素P₁₁～P₁₅的第一调整亮度值。接着，当边缘维持指数产生单元124计算出对应于画面数据300中每一个像素(P₁₁，P₁₂，P₁₃…)的复数个第一边缘强度值Y’_{11_1_e}，Y’_{12_1_e}，Y’_{13_1_e}，…之后，边缘维持指数产生单元124将复数个像素(或整张画面像素)的第一边缘强度值Y’_{11_1_e}，Y’_{12_1_e}，Y’_{13_1_e}，…加总以产生第一边缘维持指数EKI₁，亦即

EKI₁＝Sum(Y’_{11_1_e}，Y’_{12_1_e}，Y’_{13_1_e}，…)。

另外，动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR的计算方法亦同，在此不赘述。

需注意的是，计算原始边缘维持指数EKI_o、第一边缘维持指数EKI₁及动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR的步骤亦可位于上述步骤208与步骤210之间，或是其它适合的时间点；此外，原始边缘维持指数EKI_o、第一边缘维持指数EKI₁及动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR亦可分别在不同时间点来计算。

请参考图5，图5为复数个图场数据D_field的示意图，其中复数个图场数据D_field包含有F_{0_even}、F_{0_odd}、F_{1_even}、F_{1_odd}，其中F_{0_even}为前一图框的偶数图场、F_{0_odd}为前一图框的奇数图场、F_{1_even}为目前图框的偶数图场、F_{1_odd}为目前图框的奇数图场；此外，F_{0_even}与F_{1_even}在影像上具有相同位置的像素，亦即图5中F_{0_even}与F_{1_even}的像素P₁₁、P₁₂、P₁₃在影像上的位置是一样的。

请同时参考图1、图2以及图5，在图2的步骤212中，假设噪声消除单元122系开始针对调整后图场数据F_{1_even}进行动态噪声消除，以图5所示的像素P₁₂为例，假设噪声消除单元122会先依据目前图场数据F_{1_even}的前一张偶图场数据F_{0_even}(或前一张奇图场数据F_{0_odd})的原始边缘维持指数EKI_o、第一边缘维持指数EKI₁及动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR，决定目前图场数据F_{1_even}的一调整值W₂。在步骤212中，噪声消除单元122会依据目前图场数据F_{1_even}的前一张偶数图场数据F_{0_even}的动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR位于图6所示的哪一个区域，以决定图场数据F_{1_even}的调整值W₂。更详细地说，图6的上标a为图场数据F_{0_even}的原始边缘维持指数EKI_o，而若下标b为图场数据F_{0_even}的第一边缘维持指数EKI₁。若图场数据F_{0_even}的动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR位于图6的区域1，则调整值W₂系小于1；若是动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR位于图6的区域2，则调整值W₂系等于1；若是动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR位于图6的区域3，则调整值W₂系大于1。需注意的是，图6所示的区域个数仅为一范例说明，亦即动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR在图6区域数量、范围以及所对应到的调整值W₂可以依据设计者的考虑而有所改变，此外，调整值W₂亦可依据动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR由一对照表来决定，这些设计上的变化均应隶属于本发明的范畴。

接着，在步骤214中，以图场数据F_{1_even}中像素P₁₂为例，噪声消除单元122依据目前图场数据F_{1_even}中像素P₁₂的原始亮度值Y_{1_12}、第一调整亮度值Y’_{1_12}、调整值W₁以及调整值W₂来决定像素P₁₂的一动态调整亮度值Y_{1_12_DNR}。目前图场数据F_{1_even}中像素P₁₂的动态调整亮度值Y_{1_12_DNR}可由以下公式求出：

Y_{1_12_DNR}＝W₃*Y_{1_12}+(1-W₃)*Y’_{1_12}

其中调整值W₃＝W₁*W₂。

接着，影像调整单元120将所有像素均进行上述运算并产生复数个调整后图场数据D_field’至解交错单元130。

接着，在步骤216中，解交错单元130对复数个动态噪声消除后图场数据D_field’进行解交错操作以产生复数个图框数据D_frame。最后，在步骤218，影像缩放单元140对复数个图框数据D_frame进行影像缩放操作以产生显示数据D_out至一显示器。

需注意的是，在本发明图1所示的另一实施例中，影像调整单元120可以不进行动态噪声消除操作，亦即，噪声消除单元122所输出的调整后图场数据D_SNR可以直接作为影像调整单元120的输出，且解交错单元130系对图场数据D_SNR进行解交错操作以产生复数个图框数据D_frame，这些设计上的变化均应隶属于本发明的范畴。

请参考图7，图7为依据本发明第二实施例的影像处理装置700的示意图。如图1所示，影像处理装置700包含有一影像译码单元710、一解交错单元720、一影像调整单元730以及一影像缩放单元740，其中影像调整单元730包含有一噪声消除单元732以及一边缘维持指数(Edge Keeping Index，EKI)产生单元734。此外，影像处理装置700可以使用硬件或是软件来实作。

影像处理装置700与图1所示的影像处理装置100仅在于：影像处理装置100中的影像调整单元120系针对图场数据来进行影像调整，而影像处理装置700中的影像调整单元730则是针对图框数据来进行影像调整，此外影像调整单元730与影像调整单元120的操作类似，熟悉此项技艺者应能在阅读过上述有关影像处理装置100的相关叙述后，轻易地推得影像处理装置700的操作流程，因此细节在此不再赘述。

请参考图8，图8为依据本发明第三实施例的影像处理装置800的示意图。如图8所示，影像处理装置800包含有一影像译码单元810、一影像调整单元820、一解交错单元830以及一影像缩放单元840，其中影像调整单元820包含有一噪声消除单元822以及一边缘维持指数(Edge Keeping Index，EKI)产生单元824。此外，影像处理装置800可以使用硬件或是软件来实作。

请同时参考图8以及图9，图9为影像处理装置800对一数据串流D_stream进行影像处理的流程图，请注意，若是有实质上相同的结果，本发明的步骤不以图9所示的流程顺序为限。首先，在步骤900中，影像译码单元810对数据串流D_stream进行译码以产生如图5所示的复数个图场(Field)数据D_field。

接着，在步骤902，请同时参考图5、图8以及图9，假设影像调整单元820系开始针对图场数据F_{1_even}进行影像调整，以图5所示的像素P₁₂为例，假设在目前图场数据F_{1_even}的前一图场数据F_{0_even}中像素P₁₂的动态调整亮度值Y_{0_12_DNR}系由以下公式求出：

Y_{0_12_DNR}＝W_{0_3}*Y_{0_12}+(1-W_{0_3})*Y’_{0_2}

其中Y_{0_12}为前一图场数据F_{0_even}中像素P₁₂的原始亮度值，且Y’_{0_12}为前一图场数据F_{0_even}中像素P₁₂的第一调整亮度值，W_{0_3}为一调整值。则噪声消除单元822会先依据前一张偶数图场数据F_{0_even}的原始边缘维持指数EKI_o、一第一边缘维持指数EKI₁及一动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR，决定目前图场数据F_{1_even}的一参数W₂。需注意的是，原始边缘维持指数EKI_o、第一边缘维持指数EKI₁及动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR的计算方式在图1所示实施例的相关叙述已有详细说明，且决定参数W₂的方法与图2所示的步骤212类似(参考图6，参数W₂可以是为图1所示实施例的调整值W₂)，因此细节在此不再赘述。

接着，在步骤904中，以目前图场数据F_{1_even}中像素P₁₂为例，噪声消除单元822依据目前图场数据F_{1_even}中像素P₁₂的原始亮度值Y_{1_12}、第一调整亮度值Y’_{1_12}、前一图场的调整值W_{0_3}以及参数W₂来决定像素P₁₂的动态调整亮度值Y_{1_12_DNR}。目前图场数据F_{1_even}中像素P₁₂的动态调整亮度值Y_{1_12_DNR}可由以下公式求出：

Y_{1_12_DNR}＝W_{1_3}*Y_{1_12}+(1-W_{1_3})*Y’_{1_12}

其中调整值W_{1_3}＝W_{0_3}*W₂。更详细地说，目前图场的调整值W_{1_3}的产生方式系为递归计算，系利用参数W₂去调整前一图场的调整值W_{0_3}所得，且参数W₂系依据前一张偶数图场数据F_{0_even}的原始边缘维持指数EKI_o、第一边缘维持指数EKI₁及动态噪声消除后边缘维持指数EKI_DNR分布状况所决定。前一图场的调整值W_{0_3}产生方式系由再前一张的调整值调整所得，产生方式与目前图场的调整值W_{1_3}相同，在此不再赘述。

接着，影像调整单元820将所有像素均进行上述运算并产生复数个调整后图场数据D_field’至解交错单元830。

接着，在步骤906中，解交错单元830对复数个动态噪声消除后图场数据D_field’进行解交错操作以产生复数个图框数据D_frame。最后，在步骤908，影像缩放单元840对复数个图框数据D_frame进行影像缩放操作以产生显示数据D_out至一显示器。

请参考图10，图10为依据本发明第四实施例的影像处理装置1000的示意图。如图10所示，影像处理装置1000包含有一影像译码单元1010、一解交错单元1020、一影像调整单元1030以及一影像缩放单元1040，其中影像调整单元1030包含有一噪声消除单元1032以及一边缘维持指数(Edge Keeping Index，EKI)产生单元1034。此外，影像处理装置1000可以使用硬件或是软件来实作。

影像处理装置1000与图8所示的影像处理装置800仅在于：影像处理装置800中的影像调整单元820系针对图场数据来进行影像调整，而影像处理装置1000中的影像调整单元1030则是针对图框数据来进行影像调整，此外影像调整单元1030与影像调整单元820的操作类似，熟悉此项技艺者应能在阅读过上述有关影像处理装置800的相关叙述后，轻易地推得影像处理装置1000的操作流程，因此细节在此不再赘述。

简要归纳本发明，在本发明的影像处理装置以及影像处理方法中，画面数据中像素数据的噪声处理程度系依据其画面数据的边缘维持指数来决定的，如此一来，可以使得画面数据中的像素数据能作最适合程度的噪声处理，进而改善影像质量。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims

1.一种影像处理装置，其特征在于，包含有：

一影像译码单元，用来对一数据串流进行译码操作以产生复数个画面数据，其中该复数个画面数据包含有至少一目前画面数据；

一影像调整单元，耦接于该影像译码单元，其中该影像调整单元包含有：

一边缘维持指数产生单元，用于依据该目前画面数据中一目标像素的原始亮度值及该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，来产生一边缘强度值；以及

一噪声消除单元，耦接于该边缘维持指数产生单元，该噪声消除单元将该目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值间加权相加，以产生一第一调整亮度值，并依据该目标像素的该原始亮度值、该第一调整亮度值以及一第一调整值，来决定该目标像素的一静态调整亮度值；其中该边缘强度值与该第一调整值为正相关。

2.如权利要求1所述的影像处理装置，其特征在于，该边缘维持指数产生单元计算该目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值间的差异值，以产生该边缘强度值。

3.如权利要求1所述的影像处理装置，其特征在于，该复数个画面数据另包含有对应该目前画面数据的一前一画面数据；

该噪声消除单元系依据该目标像素对应该前一画面数据的一原始边缘维持指数、一第一边缘维持指数及一动态噪声消除后边缘维持指数，以决定一第二调整值，并依据该目前画面数据的该目标像素的该原始亮度值、该第一调整亮度值及该第二调整值，来决定该目前画面数据的该目标像素的一动态调整亮度值；

其中该前一画面数据的该原始边缘维持指数、该第一边缘维持指数及该动态噪声消除后边缘维持指数，系分别由前一画面数据的原始亮度值、第一调整亮度值及动态调整亮度值所决定。

4.如权利要求3所述的影像处理装置，其特征在于，该噪声消除单元将该目标像素于该目前画面数据的该原始亮度值以及该第一调整亮度值加权相加，以产生该目标像素于该目前画面数据的该动态调整亮度值。

5.如权利要求4所述的影像处理装置，其特征在于，该噪声消除单元依据该第一调整值以及该第二调整值，来产生一第三调整值，并据以对该目前画面数据的该目标像素的该原始亮度值以及该第一调整亮度值加权，以产生该动态调整亮度值。

6.一种影像处理方法，其特征在于，包含有：

对一数据串流进行译码操作以产生复数个画面数据，其中该复数个画面数据包含有至少一目前画面数据；

依据该目前画面数据中一目标像素的原始亮度值及该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，决定一边缘强度值；

依据该目前画面数据中该目标像素的原始亮度值及该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，来产生该目标像素的一第一调整亮度值，该第一调整亮度值系将该目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值间加权相加所得；以及

依据该目标像素的该原始亮度值、该第一调整亮度值以及一第一调整值来决定该目标像素的一静态调整亮度值；其中该边缘强度值与该第一调整值为正相关。

7.如权利要求6所述的影像处理方法，其特征在于，该复数个画面数据均为图场数据及图框数据的其中之一。

8.如权利要求6所述的影像处理方法，其特征在于，该边缘强度值系计算该目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值间的差异值所得。

9.如权利要求6所述的影像处理方法，其特征在于，该复数个画面数据另包含有对应该目前画面数据的一前一画面数据，且该影像处理方法另包含有：

依据该前一画面数据的一原始边缘维持指数、一第一边缘维持指数及一动态噪声消除后边缘维持指数，以决定一第二调整值；以及

依据该目标像素于目前画面数据的该原始亮度值、该第一调整亮度值、该第二调整值，来决定该目标像素的一动态调整亮度值；

10.如权利要求9所述的影像处理方法，其特征在于，决定该目标像素的该动态调整亮度值的步骤包含有：

将该目标像素于该目前画面数据的该原始亮度值以及该第一调整亮度值加权相加以产生该动态调整亮度值。

11.一种影像处理装置，其特征在于，包含有：

一影像译码单元，用来对一数据串流进行译码操作，以产生复数个画面数据，其中该复数个画面数据包含有至少一目前画面数据以及一前一画面数据；

一边缘维持指数产生单元，用来分别依据该前一画面数据的原始亮度值、第一调整亮度值以及动态调整亮度值来产生该前一画面数据的一原始边缘维持指数、一第一边缘维持指数及一动态噪声消除后边缘维持指数；以及

一噪声消除单元，耦接于该边缘维持指数产生单元，用来依据该目前画面数据中一目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，来产生该目标像素的一第一调整亮度值，并依据该目前画面数据中的该目标像素的该原始亮度值、该第一调整亮度值及一调整值，来决定该目标像素的一动态调整亮度值，该噪声消除单元将该目标像素于该目前画面数据的该原始亮度值以及该第一调整亮度值加权相加，以产生该目标像素于该目前画面数据的该动态调整亮度值；

其中该调整值系利用该前一画面数据的该原始边缘维持指数、该第一边缘维持指数及该动态噪声消除后边缘维持指数所决定的一参数，对前一画面数据的该目标像素在决定动态调整亮度值时所对应的调整值进行调整所获得，该噪声消除单元依据该参数以及该前一画面数据的该目标像素的该调整值已决定该目前画面数据中的该目标像素的该调整值，并据以对该目标像素于该目前画面数据的该原始亮度值以及该第一调整亮度值加权以产生该动态调整亮度值。

12.一种影像处理方法，其特征在于，包含有：

对一数据串流进行译码操作以产生复数个画面数据，其中该复数个画面数据包含有至少一目前画面数据以及一前一画面数据；

依据该前一画面数据的原始亮度值、第一调整亮度值以及动态调整亮度值，来产生该前一画面数据的一原始边缘维持指数、一第一边缘维持指数及一动态噪声消除后边缘维持指数；

依据该目前画面数据中该目标像素的原始亮度值与该目标像素的至少一邻近像素的原始亮度值，来产生该目标像素的一第一调整亮度值；以及

依据该目标像素于目前画面数据的该原始亮度值、该第一调整亮度值以及一调整值，来决定该目标像素的一动态调整亮度值，将该目标像素于该目前画面数据的该原始亮度值以及该第一调整亮度值加权相加，以产生该目标像素于该目前画面数据的该动态调整亮度值；

其中该调整值系利用该前一画面数据的该原始边缘维持指数、该第一边缘维持指数及该动态噪声消除后边缘维持指数所决定的一参数，对前一画面数据的该目标像素在决定动态调整亮度值时所对应的调整值进行调整所获得，依据该参数以及该前一画面数据的该目标像素的该调整值已决定该目前画面数据中的该目标像素的该调整值，并据以对该目标像素于该目前画面数据的该原始亮度值以及该第一调整亮度值加权以产生该动态调整亮度值。