CN1601914A - 解交错装置及其方法 - Google Patents

Abstract

一种解交错装置及其方法，用于一影像。影像包括至少一显示域，显示域包括以M＊N的矩阵方式排列的多个像素。解交错装置用以决定目前像素的亮度值，包括以下组件。动态检测器用以判断目前像素是否属于动态。边缘检测器，若目前像素属于动态，则检测目前像素的边缘种类。边缘为基的解交错器，包括：参考像素决定器，用以依据边缘种类决定与目前像素的相关性最强的多个边缘参考像素；亮度值决定器，依据边缘参考像素求得目前像素的亮度值。

Description

解交错装置及其方法

技术领域

本发明涉及一种解交错装置及其方法，特别是涉及一种适用于动态画面，边缘为基的解交错装置及其方法。

背景技术

一般的影片是以交错(interlace)方式拍摄并播放。以电视为例，其一个画面(frame)的播放是先播出奇显示域(odd field)，再播出偶显示域(evenfield)而完成。奇显示域为此画面的奇数的显示线所构成；而偶显示域为此画面的偶数的显示线所构成。

一般的电视的更新频率(refresh rate)为30Hz，也就是在一秒内播出30张画面。每张画面分成奇显示域与偶显示域播出，故一秒内有60个显示域。

由于对影像品质的要求愈来愈高，而非交错式(non-interlaced)，亦称为渐进式(progressive)，影像的品质比交错式影像的品质为佳，因此一般较先进的影像播放装置皆具有渐进式播放的功能，例如是高分辨率电视(High Definition TV，HDTV)等等。

若欲将交错式影像以非交错式播放，需将交错式画面进行解交错(de-interlace)后，再以一个完整的画面一次播出。图1A为交错式影像示意图，包括第n-1、第n及第n+1个显示域。在图1A中仅以x坐标为(i-1)-(i+1)，y坐标为(j-1)-(j+1)的像素为例做说明。交错式影像的每个显示域仅包括奇数或偶数的显示水平线，因此每个显示域仅有奇数或偶数的水平线的像素具有有效值，X表示此像素于此显示域没有有效的亮度值。将交错式影像进行解交错即是将每个显示域中没有有效亮度值的像素填入适当的亮度值，以时间性平均法为例，像素(i，j)于非交错式的第n个画面的亮度值可以是交错式影像的像素(i，j)于第n-1及第n+1个显示域的亮度值的平均值。依照上述方法，所得到的非交错式影像的第n个画面如图1B所示。

然而，上述的解交错方法容易造成影像闪烁(flicker)的问题，因为交错式影像的两个显示域实际为不同时间所拍摄，必须再进一步处理影像才能提升影像品质。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种解交错装置及方法。

根据本发明的目的，提出一种解交错装置，用于一影像。影像包括至少一显示域，显示域包括以M*N的矩阵方式排列的多个像素。解交错装置用以决定目前像素的亮度值，包括以下组件。动态检测器用以判断目前像素是否属于动态。若目前像素属于动态，则边缘检测器检测目前像素的边缘种类。边缘为基的解交错器，包括：参考像素决定器，用以依据边缘种类决定与目前像素的相关性最强的多个边缘参考像素；亮度值决定器，依据边缘参考像素求得目前像素的亮度值。

根据本发明的另一目的，提出一种解交错方法。首先，判断目前像素是否属于动态。若目前像素属于动态，则检测目前像素的边缘种类。边缘种类分为一平滑区、一垂直边缘、一水平边缘及一斜边缘。接着，依据边缘种类决定与目前像素的相关性最强的多个边缘参考像素。最后，依据此些边缘参考像素求得目前像素的亮度值。

为使本发明的上述目的、特征、和优点能更明显易懂，下文特举一较佳实施例，并结合附图详细说明如下。

附图说明

图1A为交错式影像示意图，包括第n-1、第n及第n+1个显示域。

图1B是依据图1A而得的非交错式影像。

图2示出了依照本发明一较佳实施例的一种解交错装置方块图。

图3示出了BPPD方法所需的四个显示域示意图。

图4A及图4B示出了分别为索伯过滤器的3×3的水平过滤子HF及垂直过滤子VF的示意图。

图4C示出了垂直系数V_coeff与水平系数H_coeff的关系图。

图5A为斜边缘的种类示意图，

图5B示出了用以判断斜边缘的斜率的显示域示意图。

图5C是估计像素γ的倾斜信息示意图。

图6A是解交错器140实行第三步骤所使用的参考像素示意图。

图6B是当目前像素位于近似水平的边缘时，计算目前像素的亮度值所需要的参考像素。

图6C是当目前像素位于近似45度的边缘时，计算目前像素的亮度值所需要的参考像素。

图6D是当目前像素位于近似垂直度的边缘时，计算目前像素的亮度值所需要的参考像素。

附图标号说明

100：解交错装置

110：动态检测器

120：时间性平均器

130：边缘检测器

140：边缘为基的解交错器

具体实施方式

请参照图2，其示出了依照本发明一较佳实施例的一种解交错装置方块图。解交错装置100包括动态检测器(motion detector)110、时间性平均器(temporal mean filter)120、边缘检测器(edge detector)130及边缘为基的解交错器140。

动态检测器110用以接收一交错式影像数据，判断此交错式影像数据为动态或静态：若此交错式影像数据为静态，则将此交错影像数据交由时间性平均器120进行解交错处理，否则交由边缘检测器130处理。本实施例的动态检测器110判断各像素是属于影像的动态部分或静态部分，若属于动态则交给边缘检测器130，否则交给时间性平均器120处理。

时间性平均器120用以将属于静态的像素进行解交错后输出。处理静态影像的解交错方式例如是时间性平均法，其为已知技术，在此不再赘述。

边缘检测器130用以检测属于动态影像的像素是否在影像的边缘(edge)，并将检测结果输出至以边缘为基的解交错器140。边缘为基的解交错器140依据边缘检测器130的检测结果而使用对应的解交错方法，以较快的速度而得到较佳的影像。

以上介绍了解交错装置100的各组件功能及操作，接下来对各组件的功能及作法做详细的说明。

[动态检测器110]

已知的动态影像检测是以BPPD(brightness profile patterndifference)方法处理。BPPD使用亮度值的第一阶差距与第二阶差距来判断动态影像。BPPD方法加强了左右方向移动的敏感度，但是忽略了上下方向的移动。以下先介绍已知的BPPD方法。BPPD方法所需的参数包括亮度值B、亮度差值Bd、亮度轮廓值(brightness profile value)D及亮度轮廓图样值(brightness profile pattern value)P。请参照图3，图3示出了BPPD方法所需的四个显示域示意图，此四个显示域为像素a、b、c、d、e、f、g、h及k的第n-2、第n-1、第n及第n+1显示域。每个显示域仅包括奇数或偶数的显示水平线，因此每个显示域仅有图3中以圆圈表示的像素具有有效值，X表示此像素于此显示域没有有效的亮度值。在此以决定于第n个显示域的像素(i，j)是否属于动态为例。首先定义亮度值B：以像素g为例，其于第n+1个显示域的亮度值 $B_g^{n+1}=f(\stackrel{\→}{x},n+1),$ 而像素k于第n+1个显示域的亮度值 $B_k^{n+1}=f(\stackrel{\→}{x}+\stackrel{\→}{x_u},n+1),$ 其中 $\stackrel{\→}{x}={\left[\mathrm{i\; j}\right]}^t,\stackrel{\→}{x_u}={\left[\mathrm{\λ}1\right]}^t,$ t表示转置(transpose)，λ为像素g及h，像素g及k的距离。依此类推，其它像素的亮度值即可求出。接着定义亮度差值Bd：

${\mathrm{Bd}}_a^n=|B_a^n-B_a^{n-2}|---(2-1)$

接着，定义亮度轮廓值D：

$D_{\mathrm{ab}}^n=B_a^n-B_b^n---(2-2)$

$D_{\mathrm{ac}}^n=B_a^n-B_c^n---(2-3)$

依据先前的研究，λ的值若设为2可以降低对噪声的敏感度。再来定义亮度轮廓图样值P：

$P_a^n=|D_{\mathrm{ab}}^n-D_{\mathrm{ab}}^{n-2}|+|D_{\mathrm{ac}}^n-D_{\mathrm{ac}}^{n-2}|---(2-4)$

亮度轮廓图样值P用以量测一个像素与其邻近像素于不同显示域的变化梯度(difference gradient)。

请参照已知的BPPD方法是使用下列六个参数值来决定影像是否为动态。

${\mathrm{Bd}}_a^n=|B_a^n-B_a^{n-2}|---(2-5)$

${\mathrm{Bd}}_d^n=|B_d^n-B_d^{n-2}|---(2-6)$

${\mathrm{Bd}}_g^{n+1}=|B_g^{n+1}-B_g^{n-1}|---(2-7)$

$P_a^n=|D_{\mathrm{ab}}^n-D_{\mathrm{ab}}^{n-2}|+|D_{\mathrm{ac}}^n-D_{\mathrm{ac}}^{n-2}|---(2-8)$

$P_d^n=|D_{\mathrm{de}}^n-D_{\mathrm{de}}^{n-2}|+|D_{\mathrm{df}}^n-D_{\mathrm{df}}^{n-2}|---(2-9)$

$P_g^{n+1}=|D_{\mathrm{gh}}^{n+1}-D_{\mathrm{gh}}^{n-1}|+|D_{\mathrm{gk}}^{n+1}-D_{\mathrm{gk}}^{n-1}|---(2-10)$

前三个参数值，亮度差值，Bd_a ⁿ、Bd_d ⁿ及Bd_g ⁿ⁺¹，可以用来检测动态影像。后三个参数值，水平亮度轮廓图样值，P_a ⁿ、P_d ⁿ及P_g ⁿ⁺¹，用以增加对左右方向移动的敏感度。但是，如此的方法并未考虑上下方向的移动。因此本发明的实施例再增加一个垂直亮度轮廓图样值的参数用来改善动态影像的检测：

${\mathrm{Pv}}^n=|D_{\mathrm{ad}}^n-D_{\mathrm{ad}}^{n-2}|+|D_{\mathrm{be}}^n-D_{be}^{n-2}|+|D_{\mathrm{cf}}^n-D_{\mathrm{cf}}^{n-2}|---(2-11)$

并且定义三个门坎值：Ta、Tb及Tc，分别用以检验参数Bd、P及Pv。本发明的动态检测器110即是以四个显示域求出(2-5)-(2-11)所示的七个参数，当此七个参数值中的任意一个大于对应的门坎值，则将目前的像素 分类为动态，否则为静态。依据实验结果，门坎值Ta、Tb及Tc分别设定为10-15、20-40及30-60之间有较佳的结果。

其中动态检测器110是以一参数产生器(未绘出)，用以决定一目前像素g的上方3个及下方3个动态参考像素a、b、c及d、e、f，并依据这些动态参考像素及该目前像素计算亮度差异值Bd_a ⁿ、Bd_d ⁿ及Bd_g ⁿ⁺¹、水平亮度轮廓图样值P_a ⁿ、P_d ⁿ及P_g ⁿ⁺¹及垂直亮度轮廓图样值Pvⁿ；以及一参数比较器(未绘出)，用以比较亮度差异值Bd_a ⁿ、Bd_d ⁿ及Bd_g ⁿ⁺¹与第一门坎值Ta，若亮度差异值Bd_a ⁿ、Bd_d ⁿ及Bd_g ⁿ⁺¹其中任一大于第一门坎值Ta，则该目前像素为动态；用以比较水平亮度轮廓图样值P_a ⁿ、P_d ⁿ及P_g ⁿ⁺¹与第二门坎值Tb，若该水平亮度轮廓值P_a ⁿ、P_d ⁿ及P_g ⁿ⁺¹其中任一大于第二门坎值Tb，则该目前像素为动态；用以比较垂直亮度轮廓图样值Pvⁿ与第三门坎值Tc，若该垂直亮度轮廓值Pvⁿ大于该第三门坎值Tc，则该目前像素为动态。

[边缘检测器130]

本发明的边缘检测器130是使用修正的索伯过滤器(Sobel Filter)来检测边缘的方向。利用索伯过滤器检测影像的水平方向及垂直方向的梯度(gradient)。依据所求出的梯度，像素即可被区分为四类边缘种类：水平边缘、垂直边缘、斜边缘及平滑区，以分别表示像素系位于一水平方向的边缘上、一垂直方向的边缘上、一斜边缘及位于影像梯度变化不大的平滑区。斜边缘与x轴(水平轴)交角为30、45、60或其它角度。索伯过滤器包括3×3的水平过滤子及垂直过滤子。图4A及图4B示出了分别为索伯过滤器的3×3的水平过滤子HF及垂直过滤子VF的示意图。图4A所示的水平过滤子HF用以计算影像于y轴(垂直轴)的梯度；图4B所示的垂直过滤子VF用以计算影像于x轴(水平轴)的梯度。水平过滤子HF及垂直过滤子VF中间一列系没有使用到，因其为一显示域所缺的水平显示线，并无亮度值存在。此两个过滤子做为滑动的窗口(sliding window)，由左到右地与影像的每个目前像素的周遭像素进行运算，以求出每个像素的水平系数H_coeff与垂直系数V_coeff；依图4A所示，坐标(i，j)为未知亮度的目前像素，H_coeff则为目前像素上下方六个像素的个别亮度值(0-255，256灰阶)乘上图4A的权重的总和；依图4B所示，坐标(i，j)为未知亮度的目前像素，V_coeff则为目前像素左上、左下、右上、右下四个像素的个别亮度值(0-255，256灰阶)乘上图4B的权重的总和。水平系数H_coeff与垂直系数V_coeff再分别与水平门坎值Th及垂直门坎值Tv比较后，即可得出此像素属于哪一种边缘种类。

图4C示出了垂直系数V_coeff与水平系数H_coeff的关系图。当水平系数H_coeff与垂直系数V_coeff分别大于水平门坎值Th及垂直门坎值Tv时，此像素系属于斜边缘；当水平系数H_coeff与垂直系数V_coeff分别小于水平门坎值Th及垂直门坎值Tv时，此像素属于平滑区；当水平系数H_coeff大于水平门坎值Th且垂直系数V_coeff小于垂直门坎值Tv时，此像素属于水平边缘；当水平系数H_coeff小于水平门坎值Th且垂直系数V_coeff大于垂直门坎值Tv时，此像素属于垂直边缘。依据实验结果，水平门坎值Th及垂直门坎值Tv分别设在40-80的区间时有较佳的效果。

[边缘为基的解交错器140]

本实施例的边缘为基的解交错器140依据边缘检测器130的运算结果而将影像进行解交错。解交错器140依据目前像素位于平滑区、垂直边缘、水平边缘及斜边缘而实施对应的解交错方法。

1.平滑区

当目前像素位于平滑区时，使用其上下像素做为参考像素，并取其的亮度值平均，用以下方程式，计算此像素于非交错画面中的亮度值Fo：

$F_o(\stackrel{\→}{x},n)=(1/2)\×\{f(\stackrel{\→}{x}-\stackrel{\→}{y_u},n)+f(\stackrel{\→}{x}+\stackrel{\→}{y_u},n)\}---(4-1)$

其中，

为此像素的坐标， 为一单位距离。

2.垂直边缘

当目前像素位于垂直边缘时，表示此像素与其上及其下的像素有很强的相关性，因此使用其上及其下像素做为参考像素，并取其亮度值平均即可求得此像素于非交错画面的亮度值，所使用的方程式如下：

$F_o(\stackrel{\→}{x},n)=(1/2)\×\{f(\stackrel{\→}{x}-\stackrel{\→}{y_u},n)+f(\stackrel{\→}{x}+\stackrel{\→}{y_u},n)\}---(4-2)$

3.水平边缘

当目前像素位于水平边缘时，目前像素与左右两边的像素的相关性最强，但此时目前像素所处的水平线系没有有效亮度值，因此不易以同一显示域的亮度值来求得目前像素的亮度值。传统作法是以动态预测(motionestimation)法实施，但是，如此的作法将造成运算量过大。本实施例只使用同一显示域的亮度值而可以求得目前像素的亮度值，因此计算量可以减少而且也有相当的品质。由于位于水平边缘的目前像素与周遭的像素有很强的相关性，因此本实施例以合适的像素进行内插而求得目前像素的亮度值。本实施例采用半像素(half-pel)法选择参考像素，以取得目前像素的亮度值。首先求得以下亮度轮廓值：

$D_1=|f(\stackrel{\→}{x}-\stackrel{\→}{y_1},n)-f(\stackrel{\→}{x}+\stackrel{\→}{y_1},n)|$

$D_2=|f(\stackrel{\→}{x}+\stackrel{\→}{y_2},n)-f(\stackrel{\→}{x}-\stackrel{\→}{y_2},n)|$

其中， $\stackrel{\→}{y_1}={(\mathrm{2,1}/2)}^t,$ $\stackrel{\→}{y_2}={(2,-1/2)}^t,$ 其中，

为选定的参考像素，其并非实际上存在的像素，其亮度值的计算如下：

取相对于目前像素位置(2，1)、(2，-1)、(-2，1)(-2，-1)的四个实际像素作基准，定义出相对于目前像素的左上像素a’、左下像素b’、右上像素c’、右下像素d’；

取a’与b’的亮度值平均值做为a’与b’位置中间的虚拟左像素h’的亮度值，取c’与d’的亮度值平均值做为c’与d’  位置中间的虚拟右像素k’亮度值，其中，h’与k’分别位于目前像素的左方与右方，且非实际存在的像素；

取a’与h’的亮度均值做为a’与h’位置中间的虚拟左上像素a’的亮度值a”，取b’与h’的亮度均值做为b’与h’位置中间的虚拟左下像素b”的亮度值，取c’与k’的亮度均值做为c’与k’位置中间的虚拟右上像素c”的亮度值，取d’与k’的亮度均值做为d’与k’位置中间的虚拟右下像素d”的亮度值。

取b，，亮度值减c”亮度值的绝对值做为D₁，取d”亮度值减a”亮度值的绝对值做为D₂。

接着，找出D₁与D₂的最小值：

D_min＝min(D₁，D₂)

则目前像素的亮度值就可以由下列方程式而求得：

4.斜边缘

当目前像素位于斜边缘时，包括以下三个步骤来求得目前像素的亮度值。第一步骤与第二步骤用以求得目前像素的方向信息，也就是斜边缘的角度信息与倾斜信息：第一步骤是求此斜边缘的角度信息，也就是倾斜角度，在本实施例将将此斜边缘的倾斜角度区分为近似水平、近似45度及近似垂直三类；第二步骤是，求出此斜边缘的倾斜信息，也就是判断其斜率为正或负。图5A为经第一步骤与第二步骤所判断的斜边缘的种类示意图，包括六个种类的斜边缘。第三步骤是，依据第一步骤与第二步骤所得的斜边缘的方向信息而求得目前像素的亮度值。以下依序介绍此三个步骤。

4a.第一步骤：计算斜边缘的角度信息

第一步骤中，求此斜边缘的角度信息。首先将边缘检测器130所得的H_coeff及V_coeff正规化为H_coeff’及V_coeff’。目前像素所处的斜边缘系被判断为近似垂直，如果：

V_coeff’＞H_coeff’*Ω

其中，Ω为一常数，依据实验结果，其范围在1.5～2之间。相反地，目前像素所处的斜边缘系被判断为近似水平，如果：

H_coeff’＞V_coeff’*Ω

否则，目前像素所处的斜边缘被判断为近似45度。

4b.第二步骤：计算斜边缘的倾斜信息

第二步骤是，求出此斜边缘的倾斜信息，也就是判断此斜边缘的斜率为正向或负向。请参照图5B，其示出了用以判断斜边缘的斜率的显示域示意图。其中，目前像素为图中的x(坐标 )，斜线部分为不具有效亮度值的显示线，其它为具有有效亮度值的显示线。实施第二步骤需依据不具有效亮度值的左上像素α、不具有效亮度值的右上像素β、不具有效亮度值的左下像素γ及不具有效亮度值的右下像素δ来判断此斜边缘的斜率方向，由于本实施例是以水平扫瞄方式(raster scan)求得各像素的方向信息，因此像素α及β已经有方向信息，而像素γ及δ尚未求得，因此在此先约略地估计其倾斜方向。

图5C是估计像素γ的倾斜信息示意图。由于像素p、q、r及s有已知的亮度值，故在此分别称为已知亮度值的左上画素p、已知亮度值的右上画素q、已知亮度值的左下画素r、已知亮度值的右下画素s，因此可以用来估计像素γ。若像素p与s的亮度值具有较高的相关性，而像素q与r的亮度值则否，则像素γ就可以预测为位于负斜率的斜边缘上，否则，γ就可以预测为位于正斜率的斜边缘上。同样地，像素δ也是依据这样的方式而预测其斜边缘的斜率方向。藉由像素α及β的方向信息与γ及δ的预测的倾斜方向，就可以用下述的倾斜方向判断程序求出目前像素的倾斜方向。

倾斜方向判断程序中包括有二个条件式。在第一条件式中，判断像素α与像素δ的倾斜方式是否相同，若是，则目前像素的倾斜方向与像素α的倾斜方向相同，若否则判断第二条件式是否成立。在第二条件式中，判断像素β与像素γ的倾斜方向是否相同，若是则目前像素的倾斜方向与像素β的倾斜方向相同，若否则目前像素的倾斜方向设为未定。

4c.第三步骤：依据斜边缘的方向信息计算目前亮度值

再来实行第三步骤以依据目前像素的方向信息而求得目前像素的亮度值，其是使用四分的一像素(quarter-pel)以使所求得的亮度值有较佳的显示品质。图6A是解交错器140实行第三步骤所使用的边缘参考像素示意图。目前像素的坐标为(i，j)，第j-1及第j+1条显示在线的像素U1-U5、L1-L5具有有效值，因此取的做为参考像素，以圆形符号表示；第j条显示在线的像素不具有有效值，以三角形符号表示。各像素间有三个以小圆表示的1/4像素(quarter-pel)，在两像素间以内插法而得此些1/4像素，并非实际存在的像素。

(4c-1)近似水平

图6B是当目前像素位于近似水平的边缘时，计算目前像素的亮度值所需要的参考像素。当目前像素位于近似水平的边缘时，所使用的参考像素为U1、U5、L1、L5及其邻近的1/4像素U1a、U4c、L1a及L4c。解交错器140判断与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素，将之内插后输出目前像素的亮度值。当目前像素位于近似水平的边缘且边缘的斜率为负，则与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素是像素U1、L5、1/4像素U1a及L4c，并据以求得目前像素的亮度值，算法如下：

D₁＝|B_U1-B_L5|

D₂＝|B_U1a-B_L4c|

F_o＝1/2×(B_U1+B_L5)if min(D₁，D₂)＝D₁

F_o＝1/2×(B_U1a+B_L4c)if min(D₁，D₂)＝D₂当目前像素位于近似水平的边缘时且边缘的斜率为正，则与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素是像素U5、L1、1/4像素U4c及L1a，并据以求得目前像素的亮度值，算法如下：

D₃＝|B_U5-B_L1|

D₄＝|B_U4c-B_L1a|

F_o＝1/2×(B_U5+B_L1)if min(D₃，D₄)＝D₃

F_o＝1/2×(B_U4c+B_L1a)if min(D₃，D₄)＝D₄

当目前像素位于近似水平的边缘时，且斜率为未定，则依据参考像素U1、U5、L1、L5及其邻近的1/4像素U1a、U4c、L1a及L4c而求得目前像素的亮度值，算法如下：

F_o＝1/2×(B_U1+B_L5)if min(D₁，D₂，D₃，D₄)＝D₁

F_o＝1/2×(B_U1a+B_L4c)if min(D₁，D₂，D₃，D₄)＝D₂

F_o＝1/2×(B_U5+B_L1)if min(D₁，D₂，D₃，D₄)＝D₃

F_o＝1/2×(B_U4c+B_L1a)if min(D₁，D₂，D₃，D₄)＝D₄

(4c-2)近似45度

图6C是当目前像素位于近似45度的边缘时，计算目前像素的亮度值所需要的参考像素。当目前像素位于近似水平的边缘时，所使用的参考像素以斜线表示，分别为像素U2、U4、L2、L4及其邻近的1/4像素U1b、U1c、U2a、U2b、U3b、U3c、U4a、U4b、L1b、L1c、L2a、L2b、L3b、L3c、L4a及L4b。解交错器140判断与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素，将之内插后输出目前像素的亮度值。当目前像素所处的边缘的斜率为负，则与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素是像素U2、L4、1/4像素U1b、U1c、U2a、U2b、L3b、L3c、L4a及L4b，并据以求得目前像素的亮度值，详细算法如近似水平边缘的算法，于此不再赘述。当目前像素所处的边缘的斜率为正，则与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素是像素U4、L2、1/4像素U3b、U3c、U4a、U4b、L1b、L1c、L2a及L2b，并据以求得目前像素的亮度值。当目前像素所处的边缘的斜率为未定，则与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素是像素U2、U4、L2、L4及其邻近的1/4像素U1b、U1c、U2a、U2b、U3b、U3c、U4a、U4b、L1b、L1c、L2a、L2b、L3b、L3c、L4a及L4b，并据以求得目前像素的亮度值。

(4c-3)近似垂直

图6D是当目前像素系位于近似垂直度的边缘时，计算目前像素的亮度值所需要的参考像素。当目前像素位于近似水平的边缘时，所使用的参考像素以斜线表示，分别为1/4像素U2c、U3a、L2c及L3a。解交错器140判断与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素，将之内插后输出目前像素的亮度值。当目前像素所处的边缘的斜率为负，则与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素是1/4像素U2c及L3a，并据以求得目前像素的亮度值，详细算法如近似水平边缘的算法，在此不再赘述。当目前像素所处的边缘的斜率为正，则与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素是1/4像素U3a及L2c，并据以求得目前像素的亮度值。当目前像素所处的边缘的斜率为未定，则与目前像素所处的斜边缘的相关性最高的参考像素是像素1/4像素U2c、U3a、L2c及L3a，并据以求得目前像素的亮度值。

上述的斜边缘的目前像素的计算方法皆是以像素为基的方式求取目前像素的亮度值，但并未限定只能取U1-U5、L1-L5上下各五个像素，各像素间亦未限定以1/4的区间比例内插，同时亦未限定等比例内插，或其亦可以较接近有效像素给予较高权重的方式内插。另外，亦可以用区块为基(block-based)的方式求取目前像素的亮度值。例如在上述利用像素U2的亮度值之处，改以利用像素U2及其左右的1/4像素U1b、U1c、U2a及U2c的平均值或U1c及U2a的平均值替代。

综上所述，虽然本发明已以一较佳实施例披露如上，然其并非用以限定本发明，本领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的前提下，可作各种的更动与润饰，因此本发明的保护范围以本发明的权利要求为准。

Claims (20)

1.一种边缘为基的解交错方法，用于一影像，该影像至少包括一目标像素，一位于该目标像素左上方的第一像素，一位于该目标像素上方的第二像素，一位于该目标像素右上方的第三像素，一位于该目标像素左下方的第四像素，一位于该目标像素下方的第五像素，一位于该目标像素右下方的第六像素，该方法用以计算该目标像素的亮度值，该方法包括：

依据该第一至第六像素的亮度值计算出一水平系数与一垂直系数；

判断该目标像素的一边缘种类；其中

若该水平系数与该垂直系数分别小于一水平门坎值与一垂直门坎值，则该边缘种类为一平滑区；

若该水平系数小于该水平门坎值，且该垂直系数大于该垂直门坎值，则该边缘种类为一垂直边缘；

若该水平系数大于该水平门坎值，且该系数小于该垂直门坎值，则该边缘种类为一水平边缘；

若该水平系数与该垂直系数分别大于该水平门坎值与该垂直门坎值，则该边缘种类为一斜边缘；

依据该边缘种类产生多个参考像素；以及

依据所述参考像素，计算该目标像素的亮度值。

2.如权利要求1所述的方法，其中若该边缘种类为该平滑区或该垂直边缘，则所述参考像素为该第二像素与该第五像素。

3.如权利要求1所述的方法，其中若该边缘种类为该水平边缘，则产生所述参考像素的步骤包括：

依据一组预设的位移向量分别选取位于该目标像素左上方的一第七像素、右上方的一第八像素、左下方的一第九像素及右下方的一第十像素，其中该第七至第十像素系非实际存在的像素，且该第七至第十像素的亮度值是依最邻近的多个像素的亮度值以半像素法计算而得；

计算一第一亮度轮廓值，其为该第七像素与该第十像素的亮度值的差异值；

计算一第二亮度轮廓值，其为该第八像素与该第九像素的亮度值的差异值；以及

比较该第一亮度轮廓值与该第二亮度轮廓值，若该第一亮度轮廓值小于该第二亮度轮廓值，则所述参考像素为该第七像素与该第十像素，反之为该第八像素与该第九像素。

4.如权利要求1所述的方法，其中若该边缘种类为该斜边缘，则产生所述参考像素的步骤包括：

依据该水平系数与该垂直系数判断该斜边缘的一角度信息；其中

若该水平系数大于该垂直系数的Ω倍，则该角度信息为一近似水平；

若该垂直系数大于该水平系数的Ω倍，则该角度信息为一近似垂直；

其它情况则该角度信息为一近似45度，其中Ω为预定的正数；

选取位于该目标像素左上方的一第十一像素，其中该第十一像素较该第一像素更远离该目标像素；

选取位于该目标像素右上方的一第十二像素，其中该第十二像素较该第三像素更远离该目标像素；

选取位于该目标像素左下方的一第十三像素，其中该第十三像素较该第四像素更远离该目标像素；

选取位于该目标像素右下方的一第十四像素，其中该第十四像素较该第六像素更远离该目标像素；

依据该第十一像素至第十四像素的倾斜方向判断该目标像素的倾斜方向；

若该第十一像素的倾斜方向与该第十四像素的倾斜方向相同，则该目标像素的倾斜方向与该第十一像素的倾斜方向相同；

若该第十二像素的倾斜方向与该第十三像素的倾斜方向相同，则该目标像素的倾斜方向与该第十二像素的倾斜方向相同；以及

依据该角度信息与该目标像素的倾斜方向选取所述参考像素。

5.如权利要求4所述的方法，其中该第十三像素的倾斜方向是由预测而得，其步骤包括：

选取最邻近且位于该第十三像素左上方的一第十五像素、右上方的一第十六像素、左下方的一第十七像素及右下方的一第十八像素；以及

若该第十六像素与该第十七像素的相关性高于该第十五像素与该第十八像素的相关性，则该第十三像素的倾斜方向为正斜率，反之为负斜率。

6.如权利要求4所述的方法，其中该选取所述参考像素的步骤包括：

选取该第一像素左方的一第十九像素、该第三像素右方的一第二十像素、该第四像素左方的一第二十一像素、以及该第六像素右方的一第二十二像素；

选取该第一像素与该第二像素之间的一第二十三像素、该第二像素与第三像素之间的一第二十四像素、该第四像素与该第五像素之间的一第二十五像素、以及该第五像素与该第六像素之间的一第二十六像素，其中，该第二十三至第二十六像素是非实际存在的像素；

若该角度信息为该近似垂直，则所述参考像素为该第二十三像素及该第二十六像素、或为该第二十四像素及该第二十五像素；

若该角度信息为该近似45度，则所述参考像素包括该第一像素及该第六像素、或包括该第三像素及该第四像素；以及

若该角度信息为该近似水平，则所述参考像素包括该第十九像素及该第二十二像素、或包括该第二十像素及该第二十一像素。

7.如权利要求6所述的方法，其中该第二十三像素的亮度值，是由该第一像素与该第二像素的亮度值以内差方式计算得到。

8.如权利要求6所述的方法，其步骤还包括：

选取该第一像素与该第十九像素之间的一第二十七像素、该第三像素与第二十像素之间的一第二十八像素、该第四像素与该第二十一像素之间的一第二十九像素、以及该第六像素与该第二十二像素之间的一第三十像素，其中，该第二十七至第三十像素是非实际存在的像素；以及

若该角度信息为该近似水平，则所述参考像素为该第二十七像素及该第三十像素、或为该第二十八像素及该第二十九像素。

9.如权利要求1所述的方法，其中产生所述参考像素的步骤中，还包括：

依据该边缘种类，选择多个像素组，其中每一像素组包含以该目标像素为对称中心的二像素；以及

选择所述像素组内像素的亮度值的差异值最小的像素组作为所述参考像素。

10.如权利要求1所述的方法，其中该目标像素的亮度值为所述参考像素的亮度值平均。

11.一种解交错方法，用于一影像，该影像至少包括一目标像素，一位于该目标像素左上方的第一像素，一位于该目标像素上方的第二像素，一位于该目标像素右上方的第三像素，一位于该目标像素左下方的第四像素，一位于该目标像素下方的第五像素，一位于该目标像素右下方的第六像素，一位于该目标像素左方的第三十一像素，一位于该目标像素右方的第三十二像素，该方法用以计算该目标像素的亮度值，该方法包括：

依据至少一参数值判断该目标像素是否属于动态；

依据该第一至第六像素的亮度值计算出一水平系数与一垂直系数；

判断该目标像素的一边缘种类；

若该水平系数与该垂直系数分别小于一水平门坎值与一垂直门坎值，则该边缘种类为一平滑区；

若该水平系数小于该水平门坎值，且该垂直系数大于该垂直门坎值，则该边缘种类为一垂直边缘；

若该水平系数大于该水平门坎值，且该系数小于该垂直门坎值，则该边缘种类为一水平边缘；

若该水平系数与该垂直系数分别大于该水平门坎值与该垂直门坎值，则该边缘种类为一斜边缘；以及

依据该边缘种类选取与该目标像素的相关性最强的多个参考像素，来计算该目标像素的亮度值。

12.如权利要求11所述的方法，其中该动态判断步骤包括：

选取该目标像素的多个动态参考像素；

依据所述动态参考像素及该目标像素计算至少一亮度差异值、至少一水平亮度轮廓图样值及至少一垂直亮度轮廓图样值，其中，该亮度差异值为所述动态参考像素在二不同时间的亮度值的差异值；该水平亮度轮廓图样值至少包括二位于同一水平方向的所述动态参考像素的亮度值的差异值；该垂直亮度轮廓图样值至少包括二位于同一垂直方向的所述动态参考像素的亮度值的差异值；

比较该亮度差异值与一第一门坎值，若该亮度差异值大于该第一门坎值，则该目标像素为动态；

比较该水平亮度轮廓图样值与一第二门坎值，若该水平亮度轮廓值大于该第二门坎值，则该目标像素为动态；以及

比较该垂直亮度轮廓图样值与一第三门坎值，若该垂直亮度轮廓值大于该第三门坎值，则该目标像素为动态。

13.如权利要求12所述的方法，其中所述动态参考像素是由该第一像素至第六像素、该第三十一像素以及该第三十二像素中选出。

14.如权利要求12所述的方法，其中该影像包含一第(n-2)显示域、一第(n-1)显示域、一第n显示域及一第(n+1)显示域，该方法用以计算该第n显示域的该目标像素的亮度值，其中n为正整数。

15.如权利要求14所述的方法，其中该动态参考像素的该亮度差异值为该第n显示域的该动态参考像素的亮度值与该第(n-2)显示域的该动态参考像素的亮度值的差。

16.如权利要求15所述的方法，其中所述动态参考像素为该第二像素与该第五像素。

17.如权利要求14所述的方法，其中该动态参考像素的该亮度差异值为该第(n+1)显示域的该动态参考像素的亮度值与该第(n-1)显示域的该动态参考像素的亮度值的差。

18.如权利要求17所述的方法，其中该动态参考像素为该目标像素。

19.如权利要求14所述的方法，其中计算该动态参考像素的该水平亮度轮廓图样值的步骤包括：

计算一左亮度轮廓值(n)，其为于该第n显示域中该动态参考像素与其左方的像素的亮度差；

计算一左亮度轮廓值(n-2)，其为于该第(n-2)显示域中该动态参考像素与其左方的像素的亮度差；

计算一右亮度轮廓值(n)，其为于该第n显示域中该动态参考像素与其右方的像素的亮度差；

计算一右亮度轮廓值(n-2)，其为于该第(n-2)显示域中该动态参考像素与其右方的像素的亮度差；以及

计算该动态参考像素的该水平亮度轮廓图样值，其为该左亮度轮廓值(n)与该左亮度轮廓值(n-2)的绝对差值，加上该右亮度轮廓值(n)与该右亮度轮廓值(n-2)的绝对差值。

20.如权利要求14所述的方法，其中该动态判断步骤中，计算该垂直亮度轮廓图样值的步骤包括：

计算一第一亮度轮廓值(n)，其为于该第n显示域中该第一像素与该第四像素的亮度差；

计算一第二亮度轮廓值(n)，其为于该第n显示域中该第三像素与该第六像素的亮度差；

计算一第三亮度轮廓值(n)，其为于该第n显示域中该第二像素与该第五像素的亮度差；

计算一第一亮度轮廓值(n-2)，其为于该第(n-2)显示域中该第一像素与该第四像素的亮度差；

计算一第二亮度轮廓值(n-2)，其为于该第(n-2)显示域中该第三像素与该第六像素的亮度差；

计算一第三亮度轮廓值(n-2)，其为于该第(n-2)显示域中该第二像素与该第五像素的亮度差；以及

计算该垂直亮度轮廓图样值，其为该第一亮度轮廓值(n)与该第一亮度轮廓值(n-2)的绝对差值、该第二亮度轮廓值(n)与该第二亮度轮廓值(n-2)的绝对差值及该第三亮度轮廓值(n)与该第三亮度轮廓值(n-2)的绝对差值的总和。

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