CN110381324A - 一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法，步骤为：(1)数据预处理：对逐行视频进行采样，得到隔行视频，然后通过基于边缘检测的帧内插值去隔行技术，对隔行视频进行去隔行处理；(2)边缘方向初步判定：选择若干个方向执行边缘搜索；如果某个方向上的对角像素的绝对差值小，则判断为边缘方向的可能性大；(3)边缘方向可靠性判定：通过边缘方向的搜索，得到最有可能的边缘方向；在这几个方向中，利用几个像素组成的像素块参与可靠性判定计算；(4)分类插值：得到待插值像素的方向判定之后，再结合之前的绝对差值最小的方向判定进行分类插值。本发明能够解决因为边缘特征提取不准确而引起的羽化和边缘等现象。

Description

一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法
技术领域
本发明属于视频处理技术领域，特别涉及一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法。
背景技术
由于隔行扫描方法不仅能够减少带宽和内存，而且还可以保持现有的传输信道，因此隔行扫描方法已被广泛用作电视广播系统的标准，然而，随着信息技术的飞速发展，人们越来越强调高品质的视觉享受。在数字电视，液晶电视，等离子平板电视等这些设备上，隔行扫描面临着严峻的挑战，如出现的行爬行、边缘闪烁、场伪影、图像模糊等问题，大大降低了视频的质量。因此，去隔行技术在视频领域中起着重要作用。
当下，我们发现越来越多的去隔行方法被提出。在现有方法中，我们可以将去隔行方法粗略地划分为两类：场内空间域方法和场间时间域方法。场内空间域方法处理时仅需单个场的信息，而场间时间域方法需要利用多个场的信息。场间时间域方法可以重构一个具有高清晰度的完整图像，视觉效果比场内空间域方法更好，但是因为场间时间域方法太依赖运动自适应方法和运动补偿，这些方法需要精确的运动信息，通常情况下其计算复杂度非常高。相比于场间时间域方法，场内空间域方法更简单。因此基于实时性的考虑，在实际应用中，我们倾向于选择场内空间域方法。
考虑到今天的电子设备在显示不同视频格式方面比以往更加灵活，插值已成为支持这些数字显示的主要技术。因此，本发明提出了一种基于边缘检测的帧内插值去隔行技术。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法，扩展了边缘角度的搜索范围，提高了边缘方向的可靠性，避免边缘特征提取不准确引起的羽化和边缘信息丢失现象。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法，包括如下步骤：
(1)数据预处理：对逐行视频进行采样，得到隔行视频，然后通过基于边缘检测的帧内插值去隔行技术，对隔行视频进行去隔行处理；
(2)边缘方向初步判定：选择若干个方向执行边缘搜索；如果某个方向上的对角像素的绝对差值小，则判断为边缘方向的可能性大；
(3)边缘方向可靠性判定：通过边缘方向的搜索，得到最有可能的边缘方向；在这几个方向中，利用几个像素组成的像素块参与可靠性判定计算；
(4)分类插值：得到待插值像素的方向判定之后，再结合之前的绝对差值最小的方向判定进行分类插值。
进一步的，所述步骤(1)中数据预处理的具体步骤如下：在执行数据预处理过程中，选取一些逐行视频，然后对逐行视频进行采样的，得到隔行视频；通过基于边缘检测的帧内插值去隔行技术对隔行视频进行处理；所谓帧内插值去隔行，是利用像素值在空间上的相关性，由待插像素周围的像素值通过一定的运算方式来得到缺失行；每个场即顶场或底场图像插值公式为：其中，
F(i,j,n)为插值后的帧图像信息，F′(i,j,n)是原始的场图像信息。
进一步的，所述步骤(2)中边缘方向初步判定的具体步骤如下：采用边缘检测的五个方向，对五个方向执行边缘搜索；如果某个方向上的对角像素绝对差值小，则判断为边缘方向；绝对差值计算公式为Difference(k)＝|F(i-1,j-2+k)-F(i+1,j+2-l)|，其中k值为0、1、2、3、4。
进一步的，所述步骤(3)中边缘方向可靠性判定的具体步骤如下：在执行边缘方向可靠性判定过程中，通过边缘方向初步判定，得到最有可能的边缘方向；在这几个方向中，利用几个像素组成的像素块参与计算；使用三个像素来形成像素块，参与计算以确定可能的方向；平均值计算公式为average(k)＝(F(i-1,j-2+k)+F(i+1,j+2-k))/2。
进一步的，所述步骤(4)中分类插值的具体步骤如下：在分类插值的过程中，通过边缘方向可靠性判定得到待插值像素的方向之后，再结合边缘方向初步判定得到的最小的方向进行分类插值；采用优化的中值滤波方法得到待插像素值。
有益效果：本发明与现有技术相比具有以下优点：
1.基于边缘检测的帧内插值去隔行技术扩展了边缘角度的搜索范围，提高了边缘方向的可靠性，避免边缘特征提取不准确引起的羽化和边缘信息丢失现象。
2.基于边缘检测的帧内插值去隔行技术采用优化的中值滤波方法来降低噪声、混叠等因素对插值结果的影响。
附图说明
图1为具体实施例中用于边缘检测的五个方向的示意图；
图2为具体实施例中的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如图2所示，是本发明基于边缘检测的帧内插值去隔行技术的执行步骤，具体方法如下：
数据预处理：我们需要将去隔行后生成的逐行视频与原始的逐行视频进行PSNR(峰值信噪比)比较，从而得到客观评价。因此，为了方便对比，本发明对逐行视频进行采样，从而得到隔行视频，然后通过基于边缘检测的帧内插值去隔行技术，对隔行视频进行去隔行处理。
边缘方向初步判定：本发明采用如图1所示边缘检测的五个方向，以此来提高确定边缘方向的精度。图1中，白点表示待插值的像素，黑点表示场图像的原始像素。本发明对图1中1、2、3、4和5所示的五个方向执行边缘搜索。如果某个方向上的对角像素的绝对差值较小，则判断为边缘方向的可能性较大，而五个方向中绝对值最小的方向是边缘方向。
边缘方向可靠性判定：通过边缘方向的搜索，能够得到最有可能的边缘方向。在这几个方向中，可以利用几个像素组成的像素块参与可靠性判定计算。虽然参与判断的像素越多，方向判断的准确性越高。但是，相应的计算复杂性将会增加。因此，本发明仅使用三个像素来形成像素块，参与计算以确定可能的方向。与传统算法使用单个像素进行计算相比，该方法提高了方向判断的准确性，
分类插值：得到待插值像素的方向判定之后，再结合之前的绝对差值最小的方向判定进行分类插值。为了防止噪声和混叠等因素对检测结果和插值效果的影响，本发明采用优化的中值滤波方法得到待插像素值。
所述的数据预处理阶段的实施过程为：在执行数据预处理过程中，选取一些逐行视频，然后对逐行视频进行采样的，得到我们所需要的隔行视频。通过基于边缘检测的帧内插值去隔行技术对隔行视频进行处理。所谓的帧内插值去隔行，就是利用像素值在空间上的相关性，由待插像素周围的像素值通过一定的运算方式来得到缺失行。每个场(顶场或底场)图像插值公式为：其中，F(i,j,n)为插值后的帧图像信息，F′(i,j,n)是原始的场图像信息。
所述的边缘方向初步判定阶段的实施过程为：在执行边缘方向初步判定过程中，考虑到搜索方向若太多太细致，相应的计算量也随之增大，加上噪声和混叠等因素的影响，边缘检测的不确定也会增大。本发明采用如图1所示边缘检测的五个方向，以此来提高确定边缘方向的精度。图1中，白点表示待插值的像素，黑点表示场图像的原始像素。本发明对图1中1、2、3、4和5所示的五个方向执行边缘搜索。如果某个方向上的对角像素的绝对差值较小，则判断为边缘方向的可能性较大，而五个方向中绝对值最小的方向是边缘方向。绝对差值计算公式为Difference(k)＝|F(i-1,j-2+k)-F(i+1,j+2-l)|，其中k值为0、1、2、3、4，分别表示图1中从左到右1-5这五个方向。
所述的边缘方向可靠性判定的实施过程为：在执行边缘方向可靠性判定过程中，通过边缘方向初步判定，能够得到最有可能的边缘方向。在这几个方向中，可以利用几个像素组成的像素块参与计算。虽然参与判断的像素越多，方向判断的准确性越高。但是，相应的计算复杂性将会增加。因此，本发明仅使用三个像素来形成像素块，参与计算以确定可能的方向。平均值的计算公式为：average(k)＝(F(i-1,j-2+k)+F(i+1,j+2-k))/2。详细判定过程如下：
(1)若A：|average(3)-average(0)|≤40、B：|average(1)-average(4)|≤40、C：
|average(2)+average(3)-average(0)|＞40或|average(2)+average(1)-average(4)|＞40同时成立，且检测出绝对差值最小方向为2、3、4，则边缘方向为垂直方向。
(2)若不满足上述(1)中的所有判断判条件且A：|average(3)-(average(0)|≤5、B：|average(1)-average(4)|≤5、C：|average(2)+average(3)-average(0)|≤5或|average(2)+average(1)-average(4)|≤5同时成立，并且检测出的绝对差值最小的方向为1、5，则边缘方向为水平方向。
(3)其余情况为非水平、非垂直方向。
所述的分类插值的实施过程为：在分类插值的过程中，通过边缘方向可靠性判定得到待插值像素的方向之后，再结合之前的绝对差值最小的方向判定进行分类插值。为了防止噪声和混叠等因素对检测结果和插值效果的影响，本发明采用优化的中值滤波方法得到待插像素值。
在具体的实施方案中，可按下面方式操作：
本发明提出的优化的中值滤波方法如下所示：
F(i,j)＝median(Fn(i-1,j),Fn(i+1,j),(Fn(i-1,j)+Fn(i+1,j))/2,avg,average[k],average[2]) (1)
F(i,j)＝median(Fn(i-1,j),Fn(i+1,j),(Fn(i-1,j)+Fn(i+1,j))/2,average[k],avg) (2)
F(i,j)＝average[2] (3)
F(i,j)＝median(Fn(i-1,j),Fn(i+1,j),(Fn(i-1,j)+Fn(i+1,j))/2,average[k],average[2]) (4)
具体插值过程如下：
步骤1：按照公式Difference(k)＝|F(i-1,j-2+k)-F(i+1,j+2-l)|和公式Average(k)＝(F(i-1,j-2+k)+F(i+1,j+2-k))/2，其中k值为0、1、2、3、4，分别表示图1中从左到右1-5这五个方向。求出像素差值的绝对值和五个方向的像素平均值。
步骤2：找出五个方向中像素差值最小的差值，得到其相应的可能的边缘方向。
步骤3：由步骤1得到的五个方向的像素平均值，求出五个平均值的平均值avg。
步骤4：若A：|average(3)-average(0)|≤T1，B：|average(1)-average(4)|≤T1，C：|average(2)+average(3)-average(0)|＞T1或者|average(2)+average(1)-average(4)|＞T1同时成立，执行步骤5，否则执行步骤6。
步骤5：若方向为图1中的1、5，执行公式(1)完成插值，若为方向2、3、4，执行公式(3)完成插值。
步骤6：若①|average(3)-average(0)|≤T2,②|average(1)-average(4)|≤T2,③|average(2)+average(3)-average(0)|≤T2或者|average(2)+average(1)-average(4)|≤T2同时成立，执行步骤7，否则，执行步骤8。
步骤7：若方向为上图中的1、5，执行公式(2)完成插值，若为方向2、3、4，执行公式(3)完成插值。
步骤8：执行公式(4)完成插值。
上述插值过程中的T1、T2为实验所得的经验阈值，分别取值为40，5。由于是帧内插值，所以中值滤波只选用空间域相关的像素值作为候选值。当边缘判定为垂直方向时，则将上下相邻行对应位置的像素块的平均值作为待插像素值。若为非垂直方向，为了防止方向误判，将上下行垂直位置相邻点，方向像素块均值，周围用于方向判定的所有像素块均值等作为中值滤波的候选值，以此来提升帧内插值的准确性。

Claims (5)

1.一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)数据预处理：对逐行视频进行采样，得到隔行视频，然后通过基于边缘检测的帧内插值去隔行技术，对隔行视频进行去隔行处理；
(2)边缘方向初步判定：选择若干个方向执行边缘搜索；如果某个方向上的对角像素的绝对差值小，则判断为边缘方向的可能性大；
(3)边缘方向可靠性判定：通过边缘方向的搜索，得到最有可能的边缘方向；在这几个方向中，利用几个像素组成的像素块参与可靠性判定计算；
(4)分类插值：得到待插值像素的方向判定之后，再结合之前的绝对差值最小的方向判定进行分类插值。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法，其特征在于，所述步骤(1)中数据预处理的具体步骤如下：在执行数据预处理过程中，选取一些逐行视频，然后对逐行视频进行采样的，得到隔行视频；通过基于边缘检测的帧内插值去隔行技术对隔行视频进行处理；所谓帧内插值去隔行，是利用像素值在空间上的相关性，由待插像素周围的像素值通过一定的运算方式来得到缺失行；每个场即顶场或底场图像插值公式为：其中，F(i,j,n)为插值后的帧图像信息，F′(i,j,n)是原始的场图像信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法，其特征在于，所述步骤(2)中边缘方向初步判定的具体步骤如下：采用边缘检测的五个方向，对五个方向执行边缘搜索；如果某个方向上的对角像素绝对差值小，则判断为边缘方向；绝对差值计算公式为Difference(k)＝|F(i-1,j-2+k)-F(i+1,j+2-l)|，其中k值为0、1、2、3、4。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法，其特征在于，所述步骤(3)中边缘方向可靠性判定的具体步骤如下：在执行边缘方向可靠性判定过程中，通过边缘方向初步判定，得到最有可能的边缘方向；在这几个方向中，利用几个像素组成的像素块参与计算；使用三个像素来形成像素块，参与计算以确定可能的方向；平均值计算公式为average(k)＝(F(i-1,j-2+k)+F(i+1,j+2-k))/2。
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法，其特征在于，所述步骤(4)中分类插值的具体步骤如下：在分类插值的过程中，通过边缘方向可靠性判定得到待插值像素的方向之后，再结合边缘方向初步判定得到的最小的方向进行分类插值；采用优化的中值滤波方法得到待插像素值。
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