CN103686097B - 一种视频解交织的方法 - Google Patents
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Abstract
一种视频解交织的方法，包括步骤：S1、接收视频图像P0、P1、…、P(m+1)；S2、设置虚拟图像P0'、P1'、…、Pm'；S3、计算Pn到P(n+1)的像素移动方向；S4、通过Pn和P(n+1)分量合成得到Pn'的移动向量点Tn=Pn*k+P(n+1)*(1‑k)，并利用公式Pn'=PnP(n+1)+Tn得到图像Pn'；S5、将图像Pn'送至显示缓冲区显示；S6、判断n是否等于m+1，若否，n=n+1，并返回S3；若是，则结束。本发明的视频解交织的方法，解决了隔行视频信号转换成逐行输出问题，使视频显示与真实效果更加相近，降低了CPU占用的资源，使CPU在处理图像同时，还能处理其他工作。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种视频解交织的方法。
背景技术
通信系统中为了抗干扰，常引入信道编码的技术，如汉明编码、循环码、卷积码等。但是诸如汉明编码等的信道编码的纠错能力十分有限，尤其是当有连续的突发错误的时候，其纠错能力十分受限。因此，为了增加系统的抗干扰能力，并且发挥信道编码的优势，故引入了交织技术，交织的核心思想就是把原来的信息码元顺序打乱，如果在某一时刻有比较强的突发干扰，造成连续的误码时，由于引入了交织技术，故可把误码均匀化，而对于信道编码来说，其处理均匀化的错误非常有优势，所以提高了通信系统的抗干扰性能。
解交织的作用是将置乱后的码流还原成原始码流的顺序，以备后续译码使用。目前，解交织的方法有：直接合并去交织法，最简单的将奇、偶图片直接合并成一张，缺点是效果不好；内插法去交织法，将奇、偶两次相加除以2所得到图像，缺点是效果不好；动态自适应去交织法，使用4帧处理数据，进行多点比较做内差，图像效果很好，但对CPU资源占用较多；动态补偿去交错法，是将动态自适应方法的改进，增强纠错，图像效果会更好些，但是对CPU资源占用非常多。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术要么效果不好、要么耗费CPU资源多等缺陷，提供一种视频解交织的方法，可以克服上述不足。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种视频解交织的方法，包括以下步骤：
S1、接收视频图像P0、P1、P2、P3、P4、……P(m+1)；
S2、设置虚拟图像P0'、P1'、P2'、P3'、P4'、……Pm'；其中，Pn'为图像Pn和P(n+1)之间一时间点的图像；n为大于0小于等于m的整数；
S3、通过像素差值比较法计算Pn到P(n+1)的像素移动方向；其中，Sn(n+1)为Pn到P(n+1)的移动向量；
S4、在移动向量Sn(n+1)范围内，通过Pn和P(n+1)的分量合成，得到Pn'的移动向量点Tn=Pn*k+P(n+1)*(1-k)，并利用公式Pn'=PnP(n+1)+Tn得到图像Pn'；其中，k为趋向系数；
S5、将图像Pn'送至显示缓冲区显示；
S6、判断n是否等于m+1，若否，n=n+1，并返回步骤S3；若是，则结束。
优选的，步骤S3具体包括以下步骤：
S31、设置二进制的比较系数b=1100011000011000；
S32、将Pn与P(n+1)做差；
S33、将Pn与P(n+1)间的差值与比较系数b做与操作，得出Pn到P(n+1)间的像素移动方向。
优选的，所述趋向系数k为：k=（1-x）e，其中，x为Pn和P(n+1)的移动向量点，e为根据需要设置。
优选的，所述Pn与P(n+1)的固定点PnP(n+1)为经过差值计算后的数据部分。
实施本发明提供的视频解交织的方法，具有以下有益效果：可以解决隔行视频信号转换成逐行输出的问题，使得视频显示与真实效果更加逼近，降低了CPU处理数据所占用的资源，使普通CPU能够拥有较好的图像的基础上，还能有能力处理其他的工作。
附图说明
图1是本发明视频解交织的方法实施例的流程示意图；
图2是本发明视频解交织的方法实施例的Pn示意图；
图3是本发明视频解交织的方法实施例的P(n+1)示意图；
图4是现有技术的Pn与P(n+1)合并示意图；
图5是本发明视频解交织的方法实施例的Pn与P(n+1)合并示意图；
图6是本发明视频解交织的方法实施例的趋向系数k的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下文将要描述的各种实施例将要参考相应的附图，这些附图构成了实施例的一部分，其中描述了实现本发明可能采用的各种实施例。应明白，还可使用其他的实施例，或者对本文列举的实施例进行结构和功能上的修改，而不会脱离本发明的范围和实质。
在本发明提供的一种视频解交织的方法实施例中，如图1所示，包括以下步骤：
S1、接收视频图像P0、P1、P2、P3、P4、……P(m+1)；即接收的一个视频文件可以分为m+1个半帧图片，其中，P0（偶）、P1（奇）、P2（偶）、P3（奇）、P4（偶）、……P(m+1)依次为偶奇顺序排列。
S2、设置虚拟图像P0'、P1'、P2'、P3'、P4'、……Pm'；其中，P0'（奇偶）、P1'（奇偶）、P2'（奇偶）、P3'（奇偶）、P4'（奇偶）、……Pm'，而Pn'为图像Pn和P(n+1)之间一时间点的图像；n为大于等于0小于等于m的整数；
S3、通过像素差值比较法计算Pn到P(n+1)的像素移动方向；其中，Sn(n+1)为Pn到P(n+1)的移动向量；初始化时，n=0，即从P0开始，依次循环计算。
S4、在移动向量Sn(n+1)范围内，通过Pn和P(n+1)的分量合成，得到Pn'的移动向量点Tn=Pn*k+P(n+1)*(1-k)，并利用公式Pn'=PnP(n+1)+Tn得到图像Pn'；其中，k为趋向系数；
S5、将图像Pn'送至显示缓冲区显示；
S6、判断n是否等于m+1，若否，n=n+1，并返回步骤S3；若是，则结束。
通过上述步骤，即可完成整个视频文件的解交织，在解交织的过程中，随时将解交织的图像送入显示缓冲区并进行显示，解决隔行视频信号转换成逐行输出，提高视频显示与真实效果相近，降低CPU处理数据占用的资源，使普通CPU能够拥有较好的图像的基础上，还能有能力处理其他的工作。
其中，素差值比较法描述为，如果P0和P1比较，设视频格式RGB565（当然也可以其他格式），比较按照P0每行与P1的每行，实际是一张完整图片的0,1行比较，2,3行比较，比较按照比较系数b，例如b=1100011000011000（二进制），P0点与P1点做差，与系数b做与操作，比较判断是否为移动点，移动点将包括上下两行的区域。步骤S3具体包括以下步骤：
S31、设置二进制的比较系数b=1100011000011000；
S32、将Pn与P(n+1)做差；
S33、将Pn与P(n+1)间的差值与比较系数b做与操作，得出Pn到P(n+1)间的像素移动方向。
在本发明的视频解交织的方法中，如图6所示，趋向系数k为：k=(1-x)e，其中，x为Pn和P(n+1)的移动向量点，e为根据需要设置。趋向系数k具体为，移动向量点的数量和半帧所有点的数量比较，例如：P0和P1有3%、10%或50%点移动设为x，移动越小越近于P0，越大越近于P1，当超过一定的范围，可以判断已经完全趋向P1，所以趋向系数k=(1-x)e，例如：e可设为2。同时，Pn与P(n+1)的固定点PnP(n+1)为经过差值计算后的数据部分，具体为：经过差值计算后数据部分，上下两帧的颜色差会很小，将上下两帧数据合并得到。
如图2-5所示，下面以图像P0和P1解交织为P0'为例，对本发明方法进行详细的阐述，以便更加全面了解本发明之精神。
1、通过像素差值比较法计算P0和P1得到像素移动的方向（图4所示），获取P0的移动向量点，其中S01表示P0和P1的移动向量。
2、产生P0和P1之间的P0'，在移动向量S01范围内，通过P0和P1做分量合成，趋向系数k（0~1之间），在S01范围内做P0'（移动向量点）=P0*k+P1*(1-k)，系数k决定本张图像趋向于P0还是P1的真实图片。如k=0.6，就是将图片P0的60%和P1的40%复合产生P0'，根据系数k判断图像的趋向，再在P0的基础上制作P0'(全)=P0P1(固定点)+P0'(移动向量点)。
3、当P0时间到来时，将P0'送到显示缓冲区显示。
按照上述步骤，依次计算出P1'、P2'、P3'、P4'……，直到整个视频文件都被解交织完才结束。
在本发明视频解交织的方法中，关键在于：①使用上、下帧数据处理得到有趋向上下时刻中间帧；②差值比较的方法，使用系数b对两点数据做可控范围比较，比较范围上下可以控制；③可以调整e来控制系数k，判断视频运动的趋向，可以适应不同运动速度的视频源；④通过趋向算法计算出两幅图像的运动方向，只对运动部分数据做趋向量化处理，得到中间时刻图片运动部分，再将上下两帧中非运动数据进行合成，得到完整中间时刻图片，可通过驱动系数的自动检查，判断出该图片更趋近上下两个时刻的真实图景。
在阅读完下面将要描述的内容之后，本领域的技术人员应当明白，本文描述的各种特征可通过方法、数据处理系统或计算机程序产品来实现。因此，这些特征可部采用硬件的方式、全部采用软件的方式或者采用硬件和软件结合的方式来表现。此外，上述特征也可采用存储在一种或多种计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式来表现，该计算机可读存储介质中包含计算机可读程序代码段或者指令，其存储在存储介质中。可以使用任何使用的计算机可读存储介质，包括硬盘、CD-ROM、光存储设备、磁存储设备和/或上述设备的组合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，本领域技术人员知悉，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等同替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种视频解交织的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、接收视频图像P0、P1、P2、P3、P4、……P(m+1)；
S2、设置虚拟图像P0'、P1'、P2'、P3'、P4'、……Pm'；其中，Pn'为图像Pn和P(n+1)之间一时间点的图像；n为大于0小于等于m的整数；
S3、通过像素差值比较法计算Pn到P(n+1)的像素移动方向；其中，Sn(n+1)为Pn到P(n+1)的移动向量；
S4、在移动向量Sn(n+1)范围内，通过Pn和P(n+1)的分量合成，得到Pn'的移动向量点Tn＝Pn*k+P(n+1)*(1-k)，并利用公式Pn'＝PnP(n+1)+Tn得到图像Pn'；其中，k为趋向系数；PnP(n+1)表示Pn与P(n+1)的固定点，具体为经过差值计算后的数据部分；
S5、将图像Pn'送至显示缓冲区显示；
S6、判断n是否等于m+1，若否，n＝n+1，并返回步骤S3；若是，则结束。
2.根据权利要求1所述的视频解交织的方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
S31、设置二进制的比较系数b＝1100011000011000；
S32、将Pn与P(n+1)做差；
S33、将Pn与P(n+1)间的差值与比较系数b做与操作，得出Pn到P(n+1)间的像素移动方向。
3.根据权利要求1所述的视频解交织的方法，其特征在于，所述趋向系数k为：k＝(1-x)e，其中，x为Pn和P(n+1)的移动向量点，e为2。
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