CN102158636A - 图像处理方法及装置 - Google Patents

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CN102158636A CN 201110130377 CN201110130377A CN102158636A CN 102158636 A CN102158636 A CN 102158636A CN 201110130377 CN201110130377 CN 201110130377 CN 201110130377 A CN201110130377 A CN 201110130377A CN 102158636 A CN102158636 A CN 102158636A
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Abstract

本发明公开了一种图像处理方法及装置，该方法包括：检测运动图像的运动速度；根据运动速度，确定运动图像的运动状态；获取与运动状态对应的子场数目及灰度级数目；使用子场数目及灰度级数目，调整运动图像。本发明可以实现高效率、高质量的运动图像显示，从而提高用户的视觉体验。

Description

图像处理方法及装置
技术领域
本发明涉及通信领域，更具体地，涉及一种图像处理方法及装置。
背景技术
交流型等离子显示器(AC-PDP)一般采用寻址和显示分离(Address and Display Separation，简称为ADS)技术实现灰度级显示。
图1是根据相关技术的ADS子场的示意图，如图1所示，一场视频图像被分成8个子场，每个子场又由复位期、寻址期、维持期组成。每个子场用于显示的时间和该子场维持脉冲个数(即子场权重)成正比。传统的8个子场的子场权重排列关系为SF1∶SF2∶SF3∶SF4∶SF5∶SF6∶SF7∶SF8＝1∶2∶4∶8∶16∶32∶64∶128。这种显示方式可以实现256灰度级的正常显示，每种灰度在显示的时候有唯一的编码形式。
传统的子场权重显示方式在显示静止图像的时候可以很好的再现原始画面，然而显示运动画面的时候，使用这种这样的显示方式展示出来的画面就会有运动图像轮廓现象。其产生原因是人眼具有沿正在发光和前一发光的方向平滑跟踪运动目标的自然倾向，因此会对运动画面进行追踪，再加上人眼的亮度感知的积分特性，因此，显示运动图像时，会在视网膜上造成图像灰度级的反转，使运动图像恶化，产生假轮廓现象。
图2是根据相关技术的假轮廓现象的形成机理的示意图，如图2所示，眼睛沿箭头方向B跟踪目标，正常从128灰度级向127灰度级过渡的时候，由于视觉的积分效应，在时间轴的某一时刻就会出现两个灰度级的亮度暂时叠加，人眼会误判接收到的灰度很高，感受到画面上有亮条出现。这种在实际画面上不存在的亮条就是图像运动形成的假轮廓现象。
由此可见，假轮廓现象会影响用户的视觉体验。
发明内容
本发明旨在提供一种图像处理方法及装置，能够解决相关技术中运动图像的假轮廓现象影响用户视觉体验的问题。
为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种图像处理方法。
根据本发明的图像处理方法包括：检测运动图像的运动速度；根据运动速度，确定运动图像的运动状态；获取与运动状态对应的子场数目及灰度级数目；使用子场数目及灰度级数目，调整运动图像。
优选地，检测运动图像的运动速度包括：检测运动图像的行运动速度，其中行运动速度用于指示运动图像的水平移动速度；检测运动图像的块运动速度，其中块运动速度用于指示运动图像的非水平移动速度；根据行运动速度和块运动速度，确定运动图像的运动速度。
优选地，检测运动图像的行运动速度包括：记录在前帧中的所有行中的任意一行中的第一最大亮度坐标和/或第一最小亮度坐标；记录在后帧中的该行中的第二最大亮度坐标和/或第二最小亮度坐标；根据第一最大亮度坐标、第一最小亮度坐标、第二最大亮度坐标和第二最小亮度坐标，确定运动图像的行运动速度。
优选地，通过以下公式，确定运动图像的行运动速度：
ΔD＝(|SL(i)max-SL(i+1)max|，|SL(i)min-SL(i+1)min|)，
其中，ΔD是行运动速度，SL(i)max是第一最大亮度坐标，SL(i+1)max是第二最大亮度坐标，SL(i)min是第一最小亮度坐标，SL(i+1)min是第二最小亮度坐标，L是该行的行数，i是在前帧的帧数，i+1是在后帧的帧数。
优选地，检测运动图像的行运动速度包括：分别记录在前帧中的所有行中的每一行中的第三最大亮度坐标和/或第三最小亮度坐标；分别记录在后帧中的每一行中的第四最大亮度坐标和/或第四最小亮度坐标；根据第三最大亮度坐标、第三最小亮度坐标、第四最大亮度坐标和第四最小亮度坐标，分别确定运动图像在每一行中的行运动速度；确定每一行中的行运动速度中的最大值作为运动图像的行运动速度。
优选地，通过以下公式，确定运动图像的行运动速度：
ΔD＝MAX(|SL(i)max-SL(i+1)max|，|SL(i)min-SL(i+1)min|)，
其中，ΔD是行运动速度，SL(i)max是第三最大亮度坐标，SL(i+1)max是第四最大亮度坐标，SL(i)min是第三最小亮度坐标，SL(i+1)min是第四最小亮度坐标，L是该行的行数，i是在前帧的帧数，i+1是在后帧的帧数。
优选地，检测运动图像的块运动速度包括：记录在前帧中的任意区域中的第五最大亮度坐标和/或第五最小亮度坐标；记录在后帧中的该区域中的第六最大亮度坐标和/或第六最小亮度坐标；根据第五最大亮度坐标、第五最小亮度坐标、第六最大亮度坐标和第六最小亮度坐标，确定运动图像的块运动速度。
优选地，通过以下公式，确定运动图像的块运动速度：
ΔD＝(|SA(i)max-SA(i+1)max|，|SA(i)min-SA(i+1)min|)，
其中，ΔD是行运动速度，SA(i)max是第五最大亮度坐标，SA(i+1)max是第六最大亮度坐标，SA(i)min是第五最小亮度坐标，SA(i+1)min是第六最小亮度坐标，L是该行的行数，i是在前帧的帧数，i+1是在后帧的帧数。
优选地，检测运动图像的块运动速度包括：分别记录在前帧中的第一区域、第二区域、第三区域和第四区域中的第七最大亮度坐标和/或第七最小亮度坐标，其中第一区域、第二区域、第三区域和第四区域以屏幕中央为中心对称分布；分别记录在后帧中的第一区域、第二区域、第三区域和第四区域中的第八最大亮度坐标和/或第八最小亮度坐标；根据第七最大亮度坐标、第七最小亮度坐标、第八最大亮度坐标和第八最小亮度坐标，分别确定运动图像在第一区域、第二区域、第三区域和第四区域中的块运动速度；确定第一区域、第二区域、第三区域和第四区域中的块运动速度的最大值作为运动图像的块运动速度。
优选地，通过以下公式，确定运动图像的块运动速度：
ΔD＝MAX(|SA(i)max-SA(i+1)max|，|SA(i)min-SA(i+1)min|)，
其中，ΔD是行运动速度，SA(i)max是第七最大亮度坐标，SA(i+1)max是第八最大亮度坐标，SA(i)min是第七最小亮度坐标，SA(i+1)min是第八最小亮度坐标，L是该行的行数，i是在前帧的帧数，i+1是在后帧的帧数。
优选地，根据行运动速度和块运动速度，确定运动图像的运动速度包括以下至少之一：在行运动速度小于9像素并且块运动速度小于9像素的情况下，确定行运动速度和块运动速度中的最大值作为运动图像的运动速度；在行运动速度大于等于9像素并且块运动速度小于9像素的情况下，确定块运动速度作为运动图像的运动速度；在行运动速度大于等于9像素并且块运动速度大于等于9像素的情况下，确定运动图像的运动速度为9像素。
优选地，运动状态包括以下之一：静止、低速运动、中速运动、高速运动。
优选地，获取与运动状态对应的子场数目及灰度级数目包括以下至少之一：在运动状态是静止的情况下，确定灰度级数目是200、确定子场形式是8子场；在运动状态是低速运动的情况下，确定灰度级数目是150、确定子场形式是9子场；在运动状态是中速运动的情况下，确定灰度级数目是60、确定子场形式是10子场；在运动状态是高速运动的情况下，确定灰度级数目是33、确定子场形式是10子场。
为了实现上述目的，根据本发明的另一个方面，提供了一种图像处理装置。
根据本发明的图像处理装置包括：检测模块，用于检测运动图像的运动速度；确定模块，用于根据运动速度，确定运动图像的运动状态；获取模块，用于获取与运动状态对应的子场数目及灰度级数目；调整模块，用于使用子场数目及灰度级数目，调整运动图像。
通过本发明，根据运动图像的运动速度确定调整方案并调整该运动图像，可以实现高效率、高质量的运动图像显示，从而提高用户的视觉体验。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据相关技术的ADS子场的示意图；
图2是根据相关技术的假轮廓现象的形成机理的示意图；
图3是根据本发明实施例的图像处理方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的检测行运动速度的示意图；
图5是根据本发明实施例的检测块运动速度的示意图；
图6是根据本发明优选实施例的图像处理方法的示意图；
图7是根据本发明实施例的图像处理装置的结构框图；
图8是根据本发明优选实施例的图像处理装置的结构框图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本发明实施例提供了一种图像处理方法。图3是根据本发明实施例的图像处理方法的流程图，如图3所示，包括如下的步骤S302至步骤S308。
步骤S302，检测运动图像的运动速度。
步骤S304，根据运动速度，确定运动图像的运动状态。
步骤S306，获取与运动状态对应的子场数目及灰度级数目。
步骤S308，使用子场数目及灰度级数目，调整运动图像。
相关技术中运动图像的显示会产生假轮廓现象，从而影响用户的视觉体验。本发明实施例中，根据运动图像的运动速度确定调整方案并调整该运动图像，可以实现高效率、高质量的运动图像显示，从而提高用户的视觉体验。
优选地，检测运动图像的运动速度包括：检测运动图像的行运动速度，其中行运动速度用于指示运动图像的水平移动速度；检测运动图像的块运动速度，其中块运动速度用于指示运动图像的非水平移动速度；根据行运动速度和块运动速度，确定运动图像的运动速度。
优选地，检测运动图像的行运动速度包括：记录在前帧中的所有行中的任意一行中的第一最大亮度坐标和/或第一最小亮度坐标；记录在后帧中的该行中的第二最大亮度坐标和/或第二最小亮度坐标；根据第一最大亮度坐标、第一最小亮度坐标、第二最大亮度坐标和第二最小亮度坐标，确定运动图像的行运动速度。
图4是根据本发明实施例的检测行运动速度的示意图，如图4所示，在小车从左向右行驶的过程中，在第一帧图像中得到Line X的最大亮度坐标1和最小亮度坐标2，在第二帧图像中得到Line X的最大亮度坐标11和最小亮度坐标12。这样，就可以计算出小车在Line X运动的距离ΔD，进而得到整幅运动图像的运动速度。
优选地，通过以下公式，确定运动图像的行运动速度：
ΔD＝(|SL(i)max-SL(i+1)max|，|SL(i)min-SL(i+1)min|)，
其中，ΔD是行运动速度，SL(i)max是第一最大亮度坐标，SL(i+1)max是第二最大亮度坐标，SL(i)min是第一最小亮度坐标，SL(i+1)min是第二最小亮度坐标，L是该行的行数，i是在前帧的帧数，i+1是在后帧的帧数。
优选地，检测运动图像的行运动速度包括：分别记录在前帧中的所有行中的每一行中的第三最大亮度坐标和/或第三最小亮度坐标；分别记录在后帧中的每一行中的第四最大亮度坐标和/或第四最小亮度坐标；根据第三最大亮度坐标、第三最小亮度坐标、第四最大亮度坐标和第四最小亮度坐标，分别确定运动图像在每一行中的行运动速度；确定每一行中的行运动速度中的最大值作为运动图像的行运动速度。
具体地，在第N帧图像开始处理时，先找出第X行的最大亮度Lmax的坐标值(SLmax)和最小亮度Lmin的坐标值(SLmin)，再调出第N-1帧图像行亮度寄存器中的最大亮度L’max的坐标值(SL‘max)和最小亮度L’min的坐标值(SL’min)，然后按照如下的公式一计算出第N帧图像第X行的图像移动距离ΔD。ΔD计算完成后，计算该帧的总位移距离DL。然后，判断第X行是不是最后一行，如果不是最后一行，则将X自加一以便继续计算每一行中的位移距离D；如果是最后一行，则输出计算的所有行的位移距离中的最大值。
优选地，通过以下公式，确定运动图像的行运动速度：
ΔD＝MAX(|SL(i)max-SL(i+1)max|，|SL(i)min-SL(i+1)min|)，
其中，ΔD是行运动速度，SL(i)max是第三最大亮度坐标，SL(i+1)max是第四最大亮度坐标，SL(i)min是第三最小亮度坐标，SL(i+1)min是第四最小亮度坐标，L是该行的行数，i是在前帧的帧数，i+1是在后帧的帧数。
优选地，检测运动图像的块运动速度包括：记录在前帧中的任意区域中的第五最大亮度坐标和/或第五最小亮度坐标；记录在后帧中的该区域中的第六最大亮度坐标和/或第六最小亮度坐标；根据第五最大亮度坐标、第五最小亮度坐标、第六最大亮度坐标和第六最小亮度坐标，确定运动图像的块运动速度。
优选地，通过以下公式，确定运动图像的块运动速度：
ΔD＝(|SA(i)max-SA(i+1)max|，|SA(i)min-SA(i+1)min|)，
其中，ΔD是行运动速度，SA(i)max是第五最大亮度坐标，SA(i+1)max是第六最大亮度坐标，SA(i)min是第五最小亮度坐标，SA(i+1)min是第六最小亮度坐标，L是该行的行数，i是在前帧的帧数，i+1是在后帧的帧数。
优选地，检测运动图像的块运动速度包括：分别记录在前帧中的第一区域、第二区域、第三区域和第四区域中的第七最大亮度坐标和/或第七最小亮度坐标，其中第一区域、第二区域、第三区域和第四区域以屏幕中央为中心对称分布；分别记录在后帧中的第一区域、第二区域、第三区域和第四区域中的第八最大亮度坐标和/或第八最小亮度坐标；根据第七最大亮度坐标、第七最小亮度坐标、第八最大亮度坐标和第八最小亮度坐标，分别确定运动图像在第一区域、第二区域、第三区域和第四区域中的块运动速度；确定第一区域、第二区域、第三区域和第四区域中的块运动速度的最大值作为运动图像的块运动速度。
图5是根据本发明实施例的检测块运动速度的示意图，如图5所示，为了简化检测过程，仅在以屏幕中央为圆心、以300像素为半径的圆圈(即A区部分)内，选取对称分布的20像素见方的四个测试区域③、④、⑤和⑥。
为了计算运动图像在测试区域③中的移动距离ΔDB3，先在第N帧图像中的该区域③内选取最大亮度Lmax的坐标值(xLmax，yLmax)和最小亮度的Lmin的坐标值(xLmin，yLmin)，再调出第N-1帧图像行亮度寄存器中的最大亮度L’max的坐标值(xL’max，yL’max_)和最小亮度L’min的坐标值(xL’min，yL’min_)，然后按照如下的公式二计算出第N帧图像中的该区域③中的移动距离ΔDB3。ΔDB3计算完成后，依次计算区域④、区域⑤和区域⑥的移动距离。然后，输出计算的区域③、区域④、区域⑤和区域⑥的移动距离中的最大值。
优选地，通过以下公式，确定运动图像的块运动速度：
ΔD＝MAX(|SA(i)max-SA(i+1)max|，|SA(i)min-SA(i+1)min|)，
其中，ΔD是行运动速度，SA(i)max是第七最大亮度坐标，SA(i+1)max是第八最大亮度坐标，SA(i)min是第七最小亮度坐标，SA(i+1)min是第八最小亮度坐标，L是该行的行数，i是在前帧的帧数，i+1是在后帧的帧数。
优选地，根据行运动速度和块运动速度，确定运动图像的运动速度包括以下至少之一：在行运动速度小于9像素并且块运动速度小于9像素的情况下，确定行运动速度和块运动速度中的最大值作为运动图像的运动速度；在行运动速度大于等于9像素并且块运动速度小于9像素的情况下，确定块运动速度作为运动图像的运动速度；在行运动速度大于等于9像素并且块运动速度大于等于9像素的情况下，确定运动图像的运动速度为9像素。
下表1示出了根据行运动速度和块运动速度确定运动图像的运动速度的各种情况。
表1行运动速度、块运动速度和运动图像的运动速度的对应关系表
  行运动速度   块运动速度   运动速度
  D＜9   B＜9   MAX(D，B)
  D≥9   B＜9   B
  D≥9   B≥9   9
优选地，运动状态包括以下之一：静止、低速运动、中速运动、高速运动。
下表2示出了根据运动速度确定运动图像的运动状态的各种情况。
表2运动速度与运动状态的对应关系表
  运动速度D   运动状态
  D≤2   静止
  2＜D≤3   低速运动
  3＜D≤7   中速运动
  D≥9   高速运动
优选地，获取与运动状态对应的子场数目及灰度级数目包括以下之一：在运动状态是静止的情况下，确定灰度级数目是200、确定子场形式是8子场；在运动状态是低速运动的情况下，确定灰度级数目是150、确定子场形式是9子场；在运动状态是中速运动的情况下，确定灰度级数目是60、确定子场形式是10子场；在运动状态是高速运动的情况下，确定灰度级数目是33、确定子场形式是10子场。
下表3示出了获取与运动状态对应的子场数目及灰度级数目的各种情况。
表3运动状态、子场数目及灰度级数目的对应关系表
  运动速度D   运动状态   灰度级数目   子场数目
  D≤2   静止   200   8
  2＜D≤3   低速运动   150   9
  3＜D≤7   中速运动   60   10
  D≥9   高速运动   33   10
基于如表3的子场数目及灰度级数目，在图像静止时，采用200灰度级的编码形式。因此，只需在低灰度级部分着重做抖动处理以减少低灰度级图像的轮廓现象，即可实现图像的完美显示。
基于如表3的子场数目及灰度级数目，在图像低速运动时，采用150灰度级的编码形式，并采用9子场处理。需要说明的是，利用150级灰度编码可以减少图像的低速情况下的假轮廓现象，利用多子场编码形式可以降低假轮廓现象的发生概率，同时，采用9子场情况下的子场权重可以确保图像的灰度线性递增。
基于如表3的子场数目及灰度级数目，在图像中速运动时，采用60灰度级的编码形式，并采用10子场处理。需要说明的是，利用60级灰度编码可以大幅度减少图像中速运动情况下的假轮廓现象，同时采用10子场编码和权重方案可以保证图像在运动过程中没有假轮廓现象和灰度翻转。
基于如表3的子场数目及灰度级数目，在图像高速运动时，采用33灰度级的编码形式，并采用10子场处理。由于图像高速运动时很多细节无法很好的识别，因此采用33灰度级的编码形式，并采用10子场处理可以很好的解决运动图像的假轮廓现象的问题。
综上，根据人眼的视觉积分特性，静态图像的噪点最容易识别，因此抖动算法要尽量减少使用范围，这样可以提高图像的静态分辨率；在动态图像中，人眼本身就有视觉残留，如果这时候图像细节增加反而会引起假轮廓现象的加重。因此采用减少灰度级，增加抖动算法应用范围来减少动态假轮廓，提高图像的动态分辨率。以上方案就是恰好将动态图像和静态图像结合起来，根据简易的运动图像检测方法来解决动态图像和静态图像的识别，在静态图像通过增加灰度级，减少抖动图像的使用来减少图像细节上的噪点，在动态图像中，随着图像运动速度的不同，逐步减少图像灰度级，利用抖动算法来实现灰度级的重构，牺牲图像的细节，增加图像噪点减少图像的动态假轮廓。
下面将结合实例对本发明实施例的实现过程进行详细描述。
图6是根据本发明优选实施例的图像处理方法的示意图，如图6所示，在全黑的屏幕上，有一个亮线以3ppf的速度向右移动，其长度为728行，到顶端和底端的距离均为20行。第N帧开始输入时，数据输入到运动检测模块100，同时完成行检测和块检测。在行检测过程中，前20行因为没有数据输入，因此最大值和最小值和第N-1帧一样，均为起始值(0，x)，所以ΔD＝0。进入第21行到729行时第N帧和第N-1帧最小值差为0，最大值差为ΔD＝0。在最后20行时判断ΔD＝0，所以行判断整个线的移动速度为0。
在块判断过程中，该亮线在没有进入判断区域⑦之前或者移出该区域后，其值均为0。在进入该区域后，可知最大值和最小值的纵坐标相同，横坐标相差3个像素。根据前面公式可知块判断整个线的移动速度为1.5。
综合行移动和块移动的判断结果，该线的最高移动速度为3，将采用9子场150灰度级的编码形式进行处理。
同理，当该亮线在垂直方向以3像素移动时，移动到第N帧图像时，因为垂直移动速度为3，可以判断其行移动速度最大为9(因为水平移动时，第N-1帧该行原本有最大值，因为向上移动了3行，第N帧时整个行可能没最大值，这样就会判断其变化为最大数，统计为9)。在块统计中最亮点的横坐标没有移动，纵坐标移动了3，其平均值为1.5。根据表3的判断方法，移动速度按1.5来处理采用8子场，200灰度级处理方案。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明实施例提供了一种图像处理装置，该图像处理装置可以用于实现上述图像处理方法。图7是根据本发明实施例的图像处理装置的结构框图，如图7所示，包括检测模块72，确定模块74，获取模块76和调整模块78。下面对其结构进行详细描述。
检测模块72，用于检测运动图像的运动速度；确定模块74，连接至检测模块72，用于根据检测模块72检测的运动速度，确定运动图像的运动状态；获取模块76，连接至确定模块74，用于获取与确定模块74确定的运动状态对应的子场数目及灰度级数目；调整模块78，连接至获取模块76，用于使用获取模块76获取的子场数目及灰度级数目，调整运动图像。
需要说明的是，装置实施例中描述的图像处理装置对应于上述的方法实施例，其具体的实现过程在方法实施例中已经进行过详细说明，在此不再赘述。
下面将结合实例对本发明实施例的实现过程进行详细描述。
图8是根据本发明优选实施例的图像处理装置的结构框图，如图8所示，包括运动图像检测模块82、图像运动评估模块84、子场权重调整模块86、子场编码调整模块88和抖动算法调整模块89。下面对其结构进行详细描述。
视频图像输入后进入运动图像检测模块82，在此模块中主要检测图像的行运动速度和中心区域的块运动速度；检测完成后，即可得到相应的运动检测初值，该值送入图像运动评估模块84进行图像运动速度的评估；经过评估后可以得到对图像运动速度的判断：高速、中速、低速、静止状态。子场权重调整模块86利用这种判断结果进行子场权重的调整，子场编码调整模块88利用这种判断结果进行子场编码形式的调整，抖动算法调整模块89利用这种判断结果进行抖动算法的调整，从而影响视频信号的编码形式和处理方案以达到提高画质的目的。
优选地，在运动图像检测模块82中主要采用的是针对行图像数值的检测和针对块图像速度的检测。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
检测运动图像的运动速度；
根据所述运动速度，确定所述运动图像的运动状态；
获取与所述运动状态对应的子场数目及灰度级数目；
使用所述子场数目及灰度级数目，调整所述运动图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测运动图像的运动速度包括：
检测所述运动图像的行运动速度，其中所述行运动速度用于指示所述运动图像的水平移动速度；
检测所述运动图像的块运动速度，其中所述块运动速度用于指示所述运动图像的非水平移动速度；
根据所述行运动速度和所述块运动速度，确定所述运动图像的所述运动速度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，检测所述运动图像的行运动速度包括：
记录在前帧中的所有行中的任意一行中的第一最大亮度坐标和/或第一最小亮度坐标；
记录在后帧中的该行中的第二最大亮度坐标和/或第二最小亮度坐标；
根据所述第一最大亮度坐标、所述第一最小亮度坐标、所述第二最大亮度坐标和所述第二最小亮度坐标，确定所述运动图像的行运动速度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下公式，确定所述运动图像的行运动速度：
ΔD＝(|SL(i)max-SL(i+1)max|，|SL(i)min-SL(i+1)min|)
其中，ΔD是所述行运动速度，SL(i)max是所述第一最大亮度坐标，SL(i+1)max是所述第二最大亮度坐标，SL(i)min是所述第一最小亮度坐标，SL(i+1)min是所述第二最小亮度坐标，L是该行的行数，i是所述在前帧的帧数，i+1是所述在后帧的帧数。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，检测所述运动图像的行运动速度包括：
分别记录在前帧中的所有行中的每一行中的第三最大亮度坐标和/或第三最小亮度坐标；
分别记录在后帧中的所述每一行中的第四最大亮度坐标和/或第四最小亮度坐标；
根据所述第三最大亮度坐标、所述第三最小亮度坐标、所述第四最大亮度坐标和所述第四最小亮度坐标，分别确定所述运动图像在所述每一行中的行运动速度；
确定所述每一行中的行运动速度中的最大值作为所述运动图像的行运动速度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过以下公式，确定所述运动图像的行运动速度：
ΔD＝MAX(|SL(i)max-SL(i+1)max|，|SL(i)min-SL(i+1)min|)
其中，ΔD是所述行运动速度，SL(i)max是所述第三最大亮度坐标，SL(i+1)max是所述第四最大亮度坐标，SL(i)min是所述第三最小亮度坐标，SL(i+1)min是所述第四最小亮度坐标，L是该行的行数，i是所述在前帧的帧数，i+1是所述在后帧的帧数。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，检测所述运动图像的块运动速度包括：
记录在前帧中的任意区域中的第五最大亮度坐标和/或第五最小亮度坐标；
记录在后帧中的该区域中的第六最大亮度坐标和/或第六最小亮度坐标；
根据所述第五最大亮度坐标、所述第五最小亮度坐标、所述第六最大亮度坐标和所述第六最小亮度坐标，确定所述运动图像的块运动速度。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过以下公式，确定所述运动图像的块运动速度：
ΔD＝(|SA(i)max-SA(i+1)max|，|SA(i)min-SA(i+1)min|)
其中，ΔD是所述行运动速度，SA(i)max是所述第五最大亮度坐标，SA(i+1)max是所述第六最大亮度坐标，SA(i)min是所述第五最小亮度坐标，SA(i+1)min是所述第六最小亮度坐标，L是该行的行数，i是所述在前帧的帧数，i+1是所述在后帧的帧数。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，检测所述运动图像的块运动速度包括：
分别记录在前帧中的第一区域、第二区域、第三区域和第四区域中的第七最大亮度坐标和/或第七最小亮度坐标，其中所述第一区域、所述第二区域、所述第三区域和所述第四区域以屏幕中央为中心对称分布；
分别记录在后帧中的所述第一区域、所述第二区域、所述第三区域和所述第四区域中的第八最大亮度坐标和/或第八最小亮度坐标；
根据所述第七最大亮度坐标、所述第七最小亮度坐标、所述第八最大亮度坐标和所述第八最小亮度坐标，分别确定所述运动图像在所述第一区域、所述第二区域、所述第三区域和所述第四区域中的块运动速度；
确定所述第一区域、所述第二区域、所述第三区域和所述第四区域中的块运动速度的最大值作为所述运动图像的块运动速度。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，通过以下公式，确定所述运动图像的块运动速度：
ΔD＝MAX(|SA(i)max-SA(i+1)max|，|SA(i)min-SA(i+1)min|)
其中，ΔD是所述行运动速度，SA(i)max是所述第七最大亮度坐标，SA(i+1)max是所述第八最大亮度坐标，SA(i)min是所述第七最小亮度坐标，SA(i+1)min是所述第八最小亮度坐标，L是该行的行数，i是所述在前帧的帧数，i+1是所述在后帧的帧数。
11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述行运动速度和所述块运动速度，确定所述运动图像的所述运动速度包括以下至少之一：
在所述行运动速度小于9像素并且所述块运动速度小于9像素的情况下，确定所述行运动速度和所述块运动速度中的最大值作为所述运动图像的所述运动速度；
在所述行运动速度大于等于9像素并且所述块运动速度小于9像素的情况下，确定所述块运动速度作为所述运动图像的所述运动速度；
在所述行运动速度大于等于9像素并且所述块运动速度大于等于9像素的情况下，确定所述运动图像的所述运动速度为9像素。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述运动状态包括以下之一：静止、低速运动、中速运动、高速运动。
13.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，获取与所述运动状态对应的子场数目及灰度级数目包括以下至少之一：
在所述运动状态是静止的情况下，确定所述灰度级数目是200、确定所述子场形式是8子场；
在所述运动状态是低速运动的情况下，确定所述灰度级数目是150、确定所述子场形式是9子场；
在所述运动状态是中速运动的情况下，确定所述灰度级数目是60、确定所述子场形式是10子场；
在所述运动状态是高速运动的情况下，确定所述灰度级数目是33、确定所述子场形式是10子场。
14.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测运动图像的运动速度；
确定模块，用于根据所述运动速度，确定所述运动图像的运动状态；
获取模块，用于获取与所述运动状态对应的子场数目及灰度级数目；
调整模块，用于使用所述子场数目及灰度级数目，调整所述运动图像。
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