CN102214434B - 图像处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种图像处理方法及装置,在上述方法中,获取各帧图像对应的模板,其中,所述各帧图像对应的模板的数据分布均不相同;将所述各帧图像经过所述获取的模板,通过所述获取的模板的筛选实现数据的选择。根据本发明提供的技术方案,解决了相关技术中图像处理时实施抖动算法容易产生规则性的纹理,导致视觉效果不好等问题,进而可以有效降低纹理噪声,改善视觉效果。

Description

图像处理方法及装置
技术领域
本发明涉及通信领域,具体而言,涉及一种图像处理方法及装置。
背景技术
等离子(Plasma Display Panel,简称为PDP)显示原理是利用气体放电产生的紫外线激发荧光粉发光。PDP是一种真正意义上的数字显示设备,多灰度级的实现是通过子场的方式来完成的,例如,采用八子场的方式就能够实现256个灰度级的图像。
但是,在采用全部子场编码(对应每个灰度级)的方式来表现每一个灰度级时,运动的图像动态伪轮廓现象就会非常明显,所以为了减小动态伪轮廓现象,一般采用灰度中心编码(gray center code、简称为GCC)、运动图像失真(motion picture distortion,简称为MPD)等算法挑选全部子场编码中的几个最优的编码,其余的灰度级通过误差扩散或抖动的算法来实现。
然而,误差扩散算法计算量大,算法复杂,在普通的硬件处理芯片上实现高速信号的处理有困难。而抖动算法则比较容易实现,主要是通过模板对图像信号进行选择。抖动算法就是用二值化表示伪灰度效果,即用点的疏密表示灰度效果。抖动算法的实现一般情况下选择一个M*M的模板,然后图像信号逐行逐列的经过模板进行筛选,这样进行抖动的实现容易产生规则性的纹理,视觉效果不是很好,特别是在隔行隔点信号时抖动噪声很明显。
发明内容
针对相关技术中图像处理时实施抖动算法容易产生规则性的纹理,导致视觉效果不好等问题,本发明旨在提供一种图像处理方法及装置,以解决上述问题至少之一。
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:获取各帧图像对应的模板,其中,各帧图像对应的模板的数据分布均不相同;将各帧图像经过获取的模板,通过获取的模板的筛选实现数据的选择。
通过以下至少之一方式获取各帧图像对应的模板:根据帧的变化对预定模板的数据进行旋转,以使预定模板的数据的排列方式不同;对预定模板的数据重新进行随机分布。
在获取各帧图像对应的模板之前,还包括:将待输入的图像数据分为整数部分和小数部分;比较小数部分和预定模板的数据大小,如果小数部分的数据比预定模板的数据小,则把整数部分的数据输出,否则,将整数部分的数据加1后输出。
上述根据帧的变化对预定模板的数据进行旋转包括:采用小数部分的数据调整预定模板的数据大小。
使用获取的模板对各帧图像进行筛选,实现数据的选择包括:在检测到隔行隔点图像数据时,将该图像的第2i-1行和第2i行数据采用获取的模板的第i行数据进行筛选,实现数据的选择,其中,i为自然数。
根据本发明的另一方面,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:获取模块,用于获取各帧图像对应的模板,其中,各帧图像对应的模板的数据分布均不相同;抖动模块,用于将各帧图像经过获取的模板,通过获取的模板的筛选实现数据的选择。
上述获取模块包括以下至少之一:旋转单元,用于根据帧的变化对预定模板的数据进行旋转,以使预定模板的数据的排列方式不同;随机分布单元,用于对预定模板的数据重新进行随机分布。
上述装置还包括:划分模块,用于将待输入的图像数据分为整数部分和小数部分;比较模块,用于比较小数部分和预定模板的数据大小;输出模块,用于在小数部分的数据比预定模板的数据小时,输出整数部分的数据,在小数部分的数据比预定模板的数据大时,输出整数部分的数据。
上述抖动模块包括:调整单元,用于采用小数部分的数据调整预定模板的数据大小。
上述抖动模块包括:检测单元,用于检测是否存在隔行隔点图像数据;抖动单元,用于在检测到存在隔行隔点图像数据时,将该图像的第2i-1行和第2i行数据采用获取的模板的第i行数据进行筛选,实现数据的选择,其中,i为自然数。
通过本发明,获取一个M*M的MASK模板,每帧模板的数据分布都需要发生变化(即数据分布均不相同),解决了相关技术中图像处理时实施抖动算法容易产生规则性的纹理,导致视觉效果不好等问题,进而可以有效降低纹理噪声,改善视觉效果。
附图说明
此处所说明的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是根据本发明实施例的图像处理方法的流程图;
图2是根据本发明优选实施例的获取的模板的示意图;
图3是根据本发明优选实施例的获取的模板的内部数据分布的示意图;
图4是根据本发明优选实施例的对按不同方式进行旋转的模板的示意图;
图5是根据本发明优选实施例的对隔行隔点图像数据进行抖动的示意图;
图6是根据本发明实施例的图像处理装置的结构框图;
图7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
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。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。
图1是根据本发明实施例的图像处理方法的流程图。如图1所示,该图像处理方法包括:
步骤S102:获取各帧图像对应的模板,其中,各帧图像对应的模板的数据分布均不相同;
步骤S104:使用所述获取的模板对所述各帧图像进行筛选,实现数据的选择。
相关技术中,采用抖动算法进行图像处理时,容易产生规则性的纹理,视觉效果不是很好,采用图1所示的方法,获取各帧图像对应的模板,其中,各帧图像对应的模板的数据分布均不相同,可以有效解决上述问题,进而可以有效降低纹理噪声,改善视觉效果。
优选地,可以通过以下至少之一方式获取各帧图像对应的模板:
方式一:根据帧的变化对预定模板的数据进行旋转,以使预定模板的数据的排列方式不同;
方式二:对预定模板的数据重新进行随机分布。
在优选实施过程中,首先需要选择一个预定的M*M的MASK模板,预定模板数据的选择分布可以通过随机方式产生,并且每帧模板的数据分布都需要发生变化,这样不会产生很明显的纹理噪声。模板内的数据可以根据帧的变化进行旋转或再次随机分布两种方式变化,这样每帧图像经过模板进行数据的选择。
优选地,在获取各帧图像对应的模板之前,还可以包括以下处理:
(1)将待输入的图像数据分为整数部分和小数部分;
(2)比较小数部分和预定模板的数据大小,如果小数部分的数据比预定模板的数据小,则把整数部分的数据输出,否则,将整数部分的数据加1后输出。
在优选实施过程中,上述根据帧的变化对预定模板的数据进行旋转可以包括以下方式:采用小数部分的数据调整预定模板的数据大小。例如,小数部分的数为1时,每帧把模板数据(Threshold)值增加1或者减掉1,小数部分的数为2时,每帧把模板数据(Threshold)值增加2或者减掉2。
优选地,使用所述获取的模板对所述各帧图像进行筛选,实现数据的选择可以包括以下处理:在检测到隔行隔点图像数据时,将该图像的第2i-1行和第2i行数据采用获取的模板的第i行数据进行筛选,实现数据的选择,其中,i为自然数。
在优选实施过程中,还可以设置一个图像检测装置,当检测到隔行隔点图像时需要对抖动实现的方法作一些变化,可以解决逐行逐列抖动带来的抖动噪声问题。具体地,检测到隔行隔点图像信号时把图像的第一行和第二行用模板的第一行值进行抖动,第三行和第四行用模板的第二行值进行抖动,依次类推,第2i-1行和第2i行用模板的第i行值抖动,其中,i为自然数。这样就可以避免图像信号的有无进行抖动时引进抖动噪声。
以下结合图2至图5进一步描述上述优选实施方式。
为了减小动态伪轮廓现象,PDP优选几个子场编码,其余编码通过抖动来实现,这样也就能够实现多种灰度级,本实例中采用生成了64*64大小的模板(Mask),把整个画面连续分配(如图2所示)。本MASK能够区分64个灰度级,在把Mask内部分为1/64阶段(如图3所示),每个阶段内MASK值在0到63之间,并且在每个阶段内的MASK都是按不同的方向进行旋转的,例如,第一帧按顺时针方向旋转,第二帧按逆时针方向旋转等,即模板内部数值排列方式不同,这样不会造成有规则的显示,可以消除掉人眼观察到的规则纹理现象(如图4所示)。
在优选实施过程中,在把输入的红绿蓝(RGB)数据(即待输入的图像数据)经过GAMMA表后,可以将RGB数据分为整数部分和小数部分,小数部分的数据为该灰度级与下一个存在的编码的比例差值,整数部分为实际存在的编码,这样通过比较待输入的图像数据的小数部分的数据和Mask的数据的大小,可以确定后续的处理方式。具体地,如果输入值的小数部分的数据比Mask的数据小时,就把原来的输入整数值输出,否则,在输入整数值上加1后输出,完成抖动的选择计算。
一般来说,抖动方式发生的问题是抖动图案比较显眼,这是由于图形是固定的。把图形根据Frame变化的话,图形分散,在画面均匀显示。回转图形的方法(即根据帧的变化对预定模板的数据进行旋转)是根据输入的小数值使模板的数据分布均不相同,例如,小数值1的话,每帧把Threshold值增加1或者减掉1,小数值是2的话,则每帧加减的值是2。
此外,还可以增加隔行隔点图像的检测装置,当检测到是隔行隔点信号时,把整个画面按照行增加一倍的方式分配(如图5所示),即将该图像的第2i-1行和第2i行数据采用获取的模板的第i行数据进行筛选,实现数据的选择。采用相同的MASK模板,这样就不会存在无数据时也采用模板抖动造成的闪烁。
图6是根据本发明实施例的图像处理装置的结构框图。如图6所示,该图像处理装置包括:获取模块10,用于获取各帧图像对应的模板,其中,各帧图像对应的模板的数据分布均不相同;抖动模块20,用于使用所述获取的模板对所述各帧图像进行筛选,实现数据的选择。
优选地,如图7所示,获取模块10可以包括以下至少之一:旋转单元100,用于根据帧的变化对预定模板的数据进行旋转,以使预定模板的数据的排列方式不同;随机分布单元102,用于对预定模板的数据重新进行随机分布。
优选地,如图7所示,上述图像处理装置还可以包括:划分模块30,用于将待输入的图像数据分为整数部分和小数部分;比较模块40,用于比较小数部分和预定模板的数据大小;输出模块50,用于在小数部分的数据比预定模板的数据小时,输出整数部分的数据,在小数部分的数据比预定模板的数据大时,输出整数部分的数据。
优选地,如图7所示,上述抖动模块20可以进一步包括:检测单元200(相当于上述检测装置),用于检测是否存在隔行隔点图像数据;抖动单元202,用于在检测到存在隔行隔点图像数据时,将该图像的第2i-1行和第2i行数据采用获取的模板的第i行数据进行筛选,实现数据的选择,其中,i为自然数。
需要注意的是,上述装置中各模块、各单元相互结合的优选工作方式具体可以参见图1至图5的描述,此处不再赘述。
综上所述,借助本发明提供的上述实施例,获取各帧图像对应的模板,其中,各帧图像对应的模板的数据分布均不相同,可以有效降低纹理噪声,改善视觉效果。并且,采用第2i-1行和第2i行用模板的第i行值抖动(i为自然数),可以避免图像信号的有无进行抖动时引进抖动噪声。
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 (8)

1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
获取各帧图像对应的模板,其中,所述各帧图像对应的模板的数据分布均不相同;
使用所述获取的模板对所述各帧图像进行筛选,实现数据的选择;
其中,使用所述获取的模板对所述各帧图像进行筛选,实现数据的选择包括:在检测到隔行隔点图像数据时,将该图像的第2i-1行和第2i行数据采用所述获取的模板的第i行数据进行筛选,实现数据的选择,其中,所述i为自然数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过以下至少之一方式获取各帧图像对应的模板:
根据帧的变化对预定模板的数据进行旋转,以使所述预定模板的数据的排列方式不同;
对预定模板的数据重新进行随机分布。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在获取所述各帧图像对应的模板之前,还包括:
将待输入的图像数据分为整数部分和小数部分;
比较所述小数部分和所述预定模板的数据大小,如果所述小数部分的数据比所述预定模板的数据小,则把所述整数部分的数据输出,否则,将所述整数部分的数据加1后输出。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据帧的变化对所述预定模板的数据进行旋转包括:采用所述小数部分的数据调整所述预定模板的数据大小。
5.一种图像处理装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取各帧图像对应的模板,其中,所述各帧图像对应的模板的数据分布均不相同;
抖动模块,用于使用所述获取的模板对所述各帧图像进行筛选,实现数据的选择;
其中,所述抖动模块包括:
检测单元,用于检测是否存在隔行隔点图像数据;
抖动单元,用于在检测到存在隔行隔点图像数据时,将该图像的第2i-1行和第2i行数据采用所述获取的模板的第i行数据进行筛选,实现数据的选择,其中,所述i为自然数。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述获取模块包括以下至少之一:
旋转单元,用于根据帧的变化对预定模板的数据进行旋转,以使所述预定模板的数据的排列方式不同;
随机分布单元,用于对预定模板的数据重新进行随机分布。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
划分模块,用于将待输入的图像数据分为整数部分和小数部分;
比较模块,用于比较所述小数部分和所述预定模板的数据大小;
输出模块,用于在所述小数部分的数据比所述预定模板的数据小时,输出所述整数部分的数据,在所述小数部分的数据比所述预定模板的数据大时,输出所述整数部分的数据。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述抖动模块包括:
调整单元,用于采用所述小数部分的数据调整所述预定模板的数据大小。
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