CN1689318A - 锐度增强 - Google Patents

Abstract

二维增强函数(HEF；VEF)根据都在相同的第一空间方向上操作的第一边沿检测器(HHP；VHP)和第二边沿检测器(HBP；VBP)二者的输出信号确定一个输入信号(L(m，n))的峰化因子(CX；CY)。这样，就区分可能在输入信号(L(m，n))中的第一空间方向上出现的所有不同种类的边沿。二维增强函数(HEF；VEF)将确定峰化量的值分配给输出信号(ZX，DX；ZY，DY)的不同组合。有可能因不同种类的边界而异地选择由二维增强函数(HEF；VEF)分配的值，以获得最适合每种边界所需的峰化量。

Description

锐度增强

本发明涉及一种锐度(sharpness)增强方法，一种锐度增强电路，以及一种包含这样的锐度增强电路的显示设备。

本发明特别涉及诸如液晶显示器(LCD)或有机发光二极管(OLED)的矩阵显示器上的静止图像和视频序列锐度增强。

WO-A-00/42772公开了一种通过以一种“类似不明显屏蔽的方式”向亮度边沿添加一个过冲(overshoot)的锐度增强方法。所添加的过冲的量与局部图像统计有关。

该方法使用一种空间水平高通滤波器，它在水平方向滤波输入图像信号，以获得一个经水平高通滤波的输入图像信号。该输入图像信号可包含一个静止画面或运动视频(moving video)，或者是这二者的组合。该方法进一步使用一种空间垂直高通滤波器，它在垂直方向滤波输入图像信号，以获得一个经垂直高通滤波的输入图像信号。该经水平高通滤波的输入图像信号被乘以一个水平峰化因子，以获得一个水平峰化的的图像信号。该经垂直高通滤波的输入图像信号被乘以一个垂直峰化因子，以获得一个垂直峰化的图像信号。将该水平峰化的的图像信号与该垂直峰化的的图像信号相加，以获得峰化的图像信号。

现在在下文阐述生成水平峰化因子的方法。垂直峰化因子是以相同的方式确定的。一个带通滤波器滤波水平方向上的输入信号，以获得一个经带通滤波的输入信号。一个非线性函数将该经带通滤波的输入信号转换成一个控制信号，该控制信号具有与该经带通滤波的输入信号的幅度有关的值。在一个并行的步骤中，一个细线(thin-line)增强电路根据经水平高通滤波的输入图像信号和经垂直高通滤波的输入图像信号，检测存在一个水平的、垂直的、还是对角的细线。一个过峰化(over-peaking)控制函数根据所检测的细线提供一个细线控制信号。如果检测到一个细线，该细线控制信号通过一个低通滤波器被提供作为水平峰化因子。如果检测不到细线，则通过该低通滤波器将由该非线性函数所提供的控制信号提供作为水平峰化因子。

这个锐度增强方法的一个缺点是，尽管存在该细线增强电路，锐度增强对于尖锐边沿和带过冲的边沿来说将过分地强。

本发明的一个目的是提供一种改进的锐度增强。

本发明的第一个方面提供一种如权利要求1中所要求的锐度增强的方法。本发明的第二个方面提供一种如权利要求19中所要求的锐度增强电路。本发明的第三个方面提供一种如权利要求20中所要求的显示设备。在各从属权利要求中详细说明了各有利实施例。

目前人们在PC显示器和电视显示器(LCD TV、等离子电视等等)中的图像和视频序列锐度增强处理上有越来越多的兴趣。对于其中例如为了添加细节的可见度和/或改善对比度而高亮显示的屏幕的局部区域的应用来说，特别如此。已经为阴极射线管或TV设备开发了几种算法，但是，假若是已经迅速渗透市场的LCD或其它矩阵显示器(诸如等离子显示面板、有机发光二极管)，则这些算法的效力下降。低效力的主要原因是矩阵显示系统中的高对比度水平和不同的孔径特性(aperture characteristics)，它们使增强算法的任何伪像(artifact)更加明显。

在按照本发明第一个方面的锐度增强方法中，一个作为二维增强函数的峰化函数根据第一边沿检测器信号和第二边沿检测器信号来确定峰化因子(该第一和第二边沿检测器信号二者都在相同的空间方向上操作)。两个不同边沿检测器的使用，允许检测更多不同种类的边沿。二维增强函数生成既与第一边沿检测器信号的值有关又与第二边沿检测器信号的值有关的峰化因子。

优选地，选择检测器以便获得足够的信息，以用于区分在输入图像中的特定空间方向上可能出现的所有不同种类的边界，诸如缓慢倾斜的(slowly ramping)的边沿、平滑弯曲的边沿、尖锐的边沿、带有过冲的边沿、以及细线。因为根据第一边沿检测器信号和第二边沿检测器信号的不同组合有可能比现有技术检测更多不同种类的边界，所以不同边界的峰化被改善。

在权利要求2中所限定的一个实施例中，一个作为二维增强函数的峰化函数，根据经高通滤波的输入图像信号和带通滤波的输入图像信号来确定峰化因子。

似乎高通滤波器和带通滤波器的输出信号一起来提供足够的信息，以用于区分在输入图像中可能出现的所有不同种类的边界，诸如缓慢倾斜的边沿、平滑弯曲的边沿、尖锐的边沿、带有过冲的边沿、以及细线。二维增强函数把用于确定峰化量的值分配给经高通滤波的输入图像信号和经带通滤波的输入图像信号的不同组合。因为根据经高通滤波的输入图像信号和经带通滤波的输入图像信号的不同组合，有可能检测所有不同种类的边界，所以就有可能为不同种类的边界选择由二维增强函数分配的值，以获得最佳地适合每种边界所需要的峰化量。

与现有技术的算法相比，这就允许获得一定程度的锐度增强，同时增加以下的改进。在细线和平滑或尖锐的边沿的增强中的处理的中断被最小化。由其它算法对已经被某种峰化算法或滤波器(导致带有过冲的边沿)处理过的真实图像所插入的过度的过冲被限制。并且，在增强处理之后对角细线中的“阶梯效应”的可见度被限制。

在权利要求3中所限定的一个实施例中，对输入图像信号的水平分量进行高通滤波和带通滤波，其通常是逐行编址的像素行延伸的方向。水平增强函数为水平峰化因子提供输出值。输出值与经水平高通滤波的信号和经水平带通滤波的信号的值的输入组合有关。

在权利要求4中所限定的一个实施例中，水平增强函数具有对于尖锐的边沿、已经有过冲的边沿和细线来说也允许在水平方向上进行最佳的锐度增强的值。

此外，在权利要求5中所限定的一个实施例中，对输入图像信号的垂直分量进行高通滤波和带通滤波，其通常是输入图像信号行互相相继的方向。垂直增强函数提供垂直峰化因子的输出值给经垂直高通滤波的信号和经垂直带通滤波的信号的值的输入组合。现在，锐度改善既在水平方向上又在垂直方向上被最优化。

在权利要求6中所限定的一个实施例中，垂直增强函数具有对于尖锐边沿、已经有过冲的边沿和细线来说允许在垂直方向上进行最佳的锐度增强的值。

在权利要求7中所限定的一个实施例中，通过把经水平高通滤波的信号乘以水平峰化因子得到一个水平校正因子，并通过把经垂直高通滤波的信号乘以垂直峰化因子得到一个垂直校正因子。总校正因子是水平峰化因子与垂直峰化因子的和。通过把总校正因子加到输入图像信号，得到输入图像信号的锐度增强。

在权利要求8中所限定的一个实施例中，总校正因子是水平峰化因子与垂直峰化因子的加权和。水平校正因子的加权因数与垂直校正因子的值有关，反之亦然。如果垂直校正因子的值变得大于一个预定的阈值水平，则水平加权因数降低。同样，如果水平校正因子的值变得大于一个预定的阈值水平，则垂直加权因数降低。这具有避免在角落中和孤立的像素上的过分的增强的优点。

在权利要求9中所限定的一个实施例中，根据输入图像信号中的噪声的水平修改水平和/或垂直增强函数。这具有峰化量依赖于所检测的噪声的量的优点。在高的噪声水平下，减少峰化量，以降低噪声的可见度。

在权利要求16中所限定的一个实施例中，使用两个对在第一空间方向上的输入信号的样本进行操作的高通滤波器作为边沿检测器。

在权利要求17中所限定的一个实施例中，该第一空间方向是水平方向。尽管权利要求17中所要求的主题只是针对第一空间方向上的输入信号的峰化的，但是有可能在第二方向上执行输入信号的峰化，该第二方向一般是垂直方向。优选地，在垂直方向上使用的两个高通滤波器和在水平方向上使用的两个高通滤波器是完全相同的。

本发明的这些和其它方面将参照以下所述的实施例而被阐明。

在附图中：

图1表示按照本发明一个实施例的锐度增强电路的框图；

图2表示表明哪种边沿与经高通滤波的和经带通滤波的输入图像信号的哪些组合有关的示意性表示；

图3表示二维增强函数的值的示意性的分布；

图4表示二维增强函数的一个实施例；

图5表示用于对水平和垂直校正因子求和的加权系数；

图6表示求用于估计输入图像信号中的噪声水平的标准偏差(standard deviation)的亮度平均值的近似值的卷积掩模(convolution mask)的一个实施例；

图7表示标准偏差的估计的直方图的一个例子；

图8表示用于有噪声的输入图像信号的二维增强函数的一个实施例；以及

图9表示具有按照本发明的锐度增强电路的矩阵显示设备的一个实施例。

不同附图中的相同附图标记指的是相同的信号或执行相同功能的相同元件。

图1表示按照本发明一个实施例锐度增强电路的框图。

输入图像信号L(m，n)要被显示在一个矩阵显示器D1(见图9)上，矩阵显示器DI在水平方向上(由n表示)有等于X的多个显示像素(显示元件)，在垂直方向上(由m表示)有等于Y的多个像素。一个属于输入图像信号L(m，n)的输入图像像素(要在一个显示像素上被显示的视频像素)是由一组整数m和n表示的，其中1≤m≤Y且1≤n≤X。

由于特定的视频像素应当要在对应的显示像素上被显示，下文中术语像素既被用于表示视频像素又被用于表示显示像素。

输入图像信号L(m，n)代表一个与位于位置(m，n)的像素的亮度有关的量。例如，用以下公式计算L(m，n)：L(m，n)＝0.289R(m，n)+0.597G(m，n)+0.114B(m，n)，其中，R(m，n)、G(m，n)、B(m，n)分别是归一化的(normalized to one)像素m，n的红、绿、蓝亮度值。

一个水平高通滤波器HHP滤波输入图像信号L(m，n)，以获得一个经水平高通滤波的信号ZX，自此以后也以ZX(m，n)指示。一个水平带通滤波器HBP滤波输入图像信号L(m，n)，以获得一个经水平带通滤波的信号DX自此以后也以DX(m，n)指示。一个水平增强函数电路HE执行一个水平增强函数HEF(见图4和8)，该函数把经水平高通滤波的信号ZX和经水平带通滤波的信号DX转换成一个水平峰化因子CX。对于输入图像信号L(m，n)的每个值来说，该水平峰化因子CX是一个既基于经水平高通滤波的信号ZX的值又基于经水平带通滤波的信号DX的值的值。乘法器MX把该水平峰化因子CX与经水平高通滤波的信号ZX相乘，以获得一个水平校正因子DEX。

一个垂直高通滤波器VHP滤波输入图像信号L(m，n)，以获得一个经垂直高通滤波的信号ZY，以下也称作ZY(m，n)。一个垂直带通滤波器VBP滤波输入图像信号L(m，n)，以获得一个经垂直带通滤波的信号DY，自此之后也称作DY(m，n)。一个垂直增强函数电路VE执行一个垂直增强函数VEF(见图4和8)，该函数把经垂直高通滤波的信号ZY和经垂直带通滤波的信号DY转换成一个垂直峰化因子CY。对于输入图像信号L(m，n)的每个值来说，垂直峰化因子CY是一个既基于经垂直高通滤波的信号ZY的值又基于经垂直带通滤波的信号DY的值的值。乘法器MY把该垂直峰化因子CY与经垂直高通滤波的信号ZY相乘，以获得一个垂直校正因子DEY。

一个加法器SU1把水平校正因子DEX和垂直校正因子DEY相加，以获得一个总校正因子CWC。该加法优选地是用加权因数进行的。把水平校正因子DEX乘以一个水平加权因数并把垂直校正因子DEY乘以一个垂直加权因数，然后把作为乘积的校正因数相加。

一个乘法器MU1把总校正因子CWC乘以一个确定总峰化量的控制值OF，以获得校正因子TCF。控制值OF可以由用户按照其喜好来设置，以控制峰化量。

一个加法器SU2把校正因子TCF加到输入图像信号L(m，n)，以获得输出信号u(m，n)，这是峰化增强的输入图像信号L(m，n)。

可选的噪声估计器NLD估计输入图像信号L(m，n)中的噪声水平，以获得一个估计的噪声标准偏差ro(m，n)。修改电路MPF提供一个控制信号EV给水平增强函数电路HE以及电路VE，用来根据所检测的噪声量修改水平增强函数HEF和垂直增强函数VEF。有可能响应于所检测的噪声量而不同地修改水平增强函数HEF和垂直增强函数VEF。

在一个优选实施例中，水平和垂直方向上的高通滤波器是以以下的滤波器实现的：

ZX(m，n)＝2L(m，n)-L(m，n-1)-L(m，n+1)

ZY(m，n)＝2L(m，n)-L(m-1，n)-L(m+1，n)

带通滤波器是以以下的滤波器实现的：

DX(m，n)＝L(m，n+1)-L(m，n-1)

DY(m，n)＝L(m+1，n)-L(m-1，n)

增强函数电路HE、VE优选地是二维有理函数块(rationalfunction blocks)。

为简要起见，以下将仅说明锐度增强电路在水平方向上的操作。优选地也在垂直方向上进行锐度增强。锐度增强电路在垂直方向上的操作是以与水平方向上的相同的方式进行的。

经滤波的信号DX和ZX的绝对值|DX|和|ZX|被用来区分在输入图像信号L(m，n)中出现的不同种类的边沿。如果被单独使用，经高通滤波的信号ZX不允许区分一个细线(具有一个像素的厚度的线)与一个尖锐边沿或带有过冲的边沿，因为经高通滤波的信号ZX的值在所提及的所有情况中都是高的。同样，经带通滤波的信号DX不提供关于细线的出现的信息，因为对于细线来说经带通滤波的信号DX的输出将约为零。利用经高通滤波的信号ZX与经带通滤波的信号DX的组合，就有可能如图2中所示的那样区分平滑边沿、尖锐边沿、细线和带有过冲的边沿。

有可能用其它的边沿检测器来代替高通滤波器HHP和带通滤波器HBP。例如，其它的边沿检测器是两个在空间水平方向上操作的高通滤波器HHP和HBP，它们由下式定义：

ZX＝L(m，n-1)-L(m，n)

DX＝L(m，n)-L(m，n+1)

也有可能以现在在下文中所说明的那样检测在水平方向上发生的所有边沿：

如果

$\left|\mathrm{ZX}\right|\≅\left|\mathrm{DX}\right|$ 且ZX＞0且DX＜0，或者

$\left|\mathrm{ZX}\right|\≅\left|\mathrm{DX}\right|$ 且ZX＜0且DX＞0

则检测到水平方向上的一个细线。

如果

|ZX|＝高且|DX|＝低，或

|ZX|＝低且|DX|＝高

则检测到一个尖锐边沿。

如果

$\left|\mathrm{ZX}\right|\≅\left|\mathrm{DX}\right|$ 且ZX＞0且DX＞0，或者

$\left|\mathrm{ZX}\right|\≅\left|\mathrm{DX}\right|$ 且ZX＜0且DX＜0

则检测到水平方向上的一个平滑边沿。

如果

|ZX|＝高且|DX|＝中等且ZX＞0且DX＜0，或者

|ZX|＝高且|DX|＝中等且ZX＜0且DX＞0

则检测到水平方向上一个带过冲的边沿。

用于限定二维水平增强函数HEF的标准与用于已经描述过的边沿传感器(高通滤波器和带通滤波器)的相似。

同样，也可以使用两个都在垂直方向上操作的对应的高通滤波器。

图2表示表明哪种边沿与高通滤波的和带通滤波的输入图像信号的哪些组合有关的示意性表示。纵轴代表经高通滤波的输入图像信号ZX的绝对值|ZX|，横轴代表经带通滤波的输入图像信号DX的绝对值|DX|。图2中的上升边沿的和对应的下降边沿(未予示出)的绝对值|ZX|和|DX|是相同的。

对于平滑的边沿来说，|ZX|的值小，|DX|的值高，这在图2中由0＜|ZX|＜|DX|表示。对于尖锐边沿来说，|ZX|和|DX|二者的值都高，可能相等或几乎相等，这在图2中由|ZX|≈|DX|表示。细线是由小的|ZX|值的高的|DX|值表征的，在图2中由|ZX|＞0和|DX|≈0表示。带过冲的边沿有|ZX|的高值和|DX|的平均值，这在图2中由0＜|DX|＜|ZX|表示。

因此，用值|ZX|和|DX|，就可能检测边沿的每一个可能的配置。在本发明的优选实施例中，值|ZX|和|DX|是通过使用前文所定义的方程式被确定的。这意味着只需要使用一个3像素窗口中的像素的值(像素值L(m-1，n)、L(m，n)、L(m+1，n))。

现在就有可能根据|ZX|和|DX|平面中的位置来区分所有的边沿，有可能根据|ZX|和|DX|平面中的位置向峰化因子CX分配不同的值。

图3表示二维增强函数的值的一种示意性的分布。

在G.Scognamiglio等人发表的论文“Picture enhancement invideo and block-coded image sequences(视频和块编码的图像序列中的画面增强)”(IEEE Trans.on Consumer Electronics vol.45，no.3，680-689页，1999年8月)中使用的有理函数，展现了关于噪声敏感度和平滑边沿的过度的过冲的良好性能。

在按照本发明的一个优选实施例中，选择沿|DX|轴的二维增强函数HEF为现有技术的有理函数。此外，应当以与平滑边沿类似的方式处理细线，以防止由对于高对比度的细线来说所发生的亮度值的限制(clipping)所引起的过度噪声放大和细节的损失。在这种情况下(即沿着|ZX|轴)，必须使用参数与现有技术的不同的有理函数，以便提供改善的结果。

阶梯边沿应当比细线更少地得到增强，因为阶梯边沿经常出现在邻近不是完全水平的或垂直的细线的像素上，而过分的增强是数字图像中的“阶梯效应”的主要原因。

对于带过冲的边沿来说，我们想要保持一个很低的增强水平，以避免在这种情况中可能出现的太亮的边界。对于带有可能由于在获得阶段中的后处理而已经被用过冲增强的边沿的图像和视频序列来说，这个缺点特别显著。在这种情况下，进一步的锐度增强处理可能是有害的，因为它可能强调过冲，使图像不自然。

图3中所示的图表示一个根据|DX|和|ZXv的值的期望的锐度增强水平的实施例。字母L标识|DX|和|ZX|平面中锐度应当低的区域，M标识锐度将是中等的区域，H标识锐度将是高的区域。

图4表示一个二维增强函数的实施例。

在一个优选实施例中，二维增强函数HEF在整个|DX|和|ZX|上平面是连续的。在接近原点时，函数HEF的值接近零，以避免噪声放大，并且对于高的|DX|和|ZX|值来说，函数HEF的值减少，以便防止对已经很好地可见的边沿的过分强调。图4中所示的二维增强函数HEF是图3中所示的值的分布的实现方式的一个例子，可以使用实现图3中所示的基本分布的其它非线性函数。

二维增强函数可以通过一个查找表(LUT)实现，查找表存储可以是该连续函数的均匀的或不均匀的采样的值。CX的输出值是通过所存储的(采样的)值的双线性插值获得的。

图5表示用于对水平和垂直校正因子求和的加权系数。

图5A表示作为垂直校正值DEY的函数的水平加权函数HWF。在所示实施例中，水平加权函数HWF以对应垂直校正值DEY的低值的值1开始。水平加权函数HWF从垂直校正值DEY的一个预定值开始线性地减少，在一个垂直阈值THY处达到值0.5。对于大于该垂直阈值THY的垂直校正值DEY的值，水平加权函数HWF保持值0.5。

图5B表示作为水平校正值DEX的函数的垂直加权函数。在所示实施例中，垂直加权函数VWF以对应水平校正值DEX的低值的值1开始。垂直加权函数VWF减少，在一个水平阈值THX处达到值0.5。对于大于该水平阈值THX的水平校正值DEY的值，垂直加权函数VWF保持值0.5。

将被乘以水平加权函数HWF的水平校正值DEX和被乘以垂直加权函数VWF的垂直校正值DEY相加。因此，如果垂直校正因子DEY大于一个垂直阈值THY，则水平加权函数HWF更小，且水平校正值DEX的贡献将被减少，以避免在角落中和孤立的像素上的过度的增强。这样，就有可能限制噪声的可见度。水平加权因数和垂直加权因数无需相同。

图6表示用于求输入信号L(m，n)的平均值vgl(m，n)的近似值的卷积掩模的一个实施例。这个平均值vgl(m，n)被用来估计在输入信号L(m，n)中的噪声水平的标准偏差ro(m，n)。

一个噪声估计器NLD评估在输入图像信号L(m，n)中存在的噪声水平。跟据所估计的噪声水平修改增强函数HEF和VEF，以避免噪声的增强。

例如，可以按照下式估计噪声水平的标准偏差ro(m，n)：

$\mathrm{ro}(m,n)=1/8\underset{i=-1}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=-1}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}|L(m+i,n+j)-\mathrm{vgl}(m,n)|$

其中，vgl(m，n)是中心是位于位置m，n的像素PI的3×3像素窗口中的像素PI的亮度值的平均值的近似值。

平均值vgl(m，n)可以由vgl(m，n)＝L(m，n)**W1确定，其中**表示一个卷积，W1是表示3×3像素窗口中的每个像素PI的加权因数的卷积掩模(mask)。图6表示卷积掩模W1的一个实施例。

图7表示标准偏差的估计的直方图的一个例子。

在图7中所示的实施例中，用下列表达式计算噪声水平的标准偏差ro(m，n)的直方图：

h(k)＝(i)   |{(m，n)|k-1/2＜＝ro(m，n)＜k+1/2}|如果k＝1，2，...，kmax

      (ii)  2|{(m，n)|0＜＝ro(m，n)＜/1/2}|    如果k＝0，

其中，|{...}|表示集合{...}中的元素的个数。在这个直方图实施例中，kmax＝32。

噪声ro(m，n)的标准偏差的估计值是直方图的模式参数(以下称为M)，即对应于直方图的峰的k的值。例如，图7表示一个具有添加的噪声的图像的直方图，其中噪声的标准偏差是5，模式参数M的值是5。M的值被用来控制二维增强函数HEF和/或VEF。

图8表示用于有噪声的输入图像信号的二维增强函数的一个实施例。

在一个优选实施例中，图4中所示的二维函数HEF、VEF被用于具有一个低于预定值Mmin的参数M的值的输入图像信号L(m，n)，图8中所示的二维函数HEF、VEF被用于具有一个大于预定值Mmax的参数M的值的输入图像信号L(m，n)。图8的二维函数HEF、VEF向每个|DX|和|ZX|的更高值偏移，并且其带(即二维函数HEF、VEF取得最大值的范围)相对于图4的二维函数HEF、VEF被减少。对于M的中间值(即Mmin＜M＜Mmax)来说，峰化因子CX是通过对图4和图8中所示的二维函数的对应值的插值确定的。

在一个优选实施例中，从数学上讲，对于每个像素PI，峰化因子CX的值是如下获得的：

如果M≤Mmin，则CX(m，n)＝CX1(m，n)，

如果M≤Mmax，则CX(m，n)＝CX2(m，n)，

对于其它的M值来说，CX(m，n)＝CX1(m，n)+(CX2(m，n)-CX1(m，n)*(M-Mmin)/(Mmax-Mmin)

其中，对于|ZX|＝|ZX(m，n)|、|DX|＝|DX(m，n)|，CX1(m，n)是图4中所示的二维函数HEF、VEF的值，CX2(m，n)是图8中所示的二维函数HEF、VEF的值，。

图9表示具有按照本发明的锐度增强电路的矩阵显示设备的一个

实施例。

该矩阵显示设备包含一个具有像素PI阵列的矩阵显示器DI，像素PI与交叉的选择电极SEL和数据电极DEL的交叉点相关联。矩阵显示器DI在通常在水平方向上延伸的选择电极SEL的方向上有X个像素，在通常在垂直平方向上延伸的数据电极DEL的方向上有Y个像素。像素PI在矩阵显示器DI中的位置由两个数字m、n表示，它们的范围在对应左上像素PI的1，1到对应右下像素PI的Y，X。数字m表示沿着数据电极DEL的位置，因此在这个实施例中表示垂直位置。数字n表示沿着选择电极SEL的位置，因此在这个实施例中表示水平位置。

一个选择驱动器SD向选择电极SEL提供选择信号。一个数据驱动器DD向数据电极DEL提供数据信号。一个控制器CO向数据驱动器DD提供控制信号CS1，并向选择驱动器SD提供控制信号CS2。一般来说，控制器CO控制选择驱动器SD一行一行地选择像素PI，并控制数据驱动器并行地向被选择的像素PI行提供适当的数据电压。

锐度增强电路SE接收输入图像信号L(m，n)并向数据驱动器DD提供增强的数据信号u(m，n)。输入图像信号L(m，n)是一个时间离散的信号，具有Y行，每行X个样本，以符合矩阵显示器DI的像素PI的个数。输入图像信号L(m，n)的样本一般被称作(视频)像素。矩阵显示器DI的显示像素PI一般也被称作像素。因此，像素既可以指视频像素又可以指显示像素。术语L(m，n)既被用来指示处于位置m，n的像素PI的输入图像信号又被用来指示处于位置m，n的像素PI的亮度。术语像素和L(m，n)的意思将从上下文中表明。

应当注意的是，上述实施例解释而非限制本发明，所属技术领域的熟练人员在不偏离后附的权利要求书的情况下将能够设计许多可供替换的实施例。

权利要求书中的括号之间的附图标记不应被认为是对权利要求的限制。“包含”一词并不排除存在权利要求中所列举的以外的元件或步骤。本发明可以通过包含若干不同部件的硬件实现，可以通过适当编程的计算机或数字信号处理器(DSP)实现。在枚举若干装置的设备权利要求中，若干个这些装置能具体体现为同一项硬件。某些措施是在互相不同的从属权利要求中叙述的，这个事实并不表明不能有益地采用这些措施的组合。

本发明提供一种二维增强函数，它根据二者都在相同的第一空间方向上操作的第一边沿检测器和第二边沿检测器的输出信号，为输入信号确定峰化因子。这样，在输入信号中的第一空间方向上可能出现的所有不同种类的边界都被区分。该二维增强函数把确定峰化量的值分配给输出信号的不同组合。有可能因不同种类的边界而异地选择由二维增强函数分配的值，以获得最适合每种边界的所需的峰化量。

总之，在本发明的一个优选实施例中，锐度增强方法采用一种二维函数，该二维函数由一个高通滤波器和一个带通滤波器或者由等效的检测器控制，后者能区别在自然图像中出现的所有边沿配置：平滑的边沿、尖锐的边沿、细线和带有过冲的边沿。该二维函数允许单独地控制被应用于以上列举的不同种类的边沿的每一种的增强。此外，该二维函数优选地根据输入图像信号的噪声水平而被适配。优选地，测量输入图像信号噪声的方法使用一个对3×3像素窗评估的标准差直方图。

Claims (20)

1.一种输入信号的锐度增强的方法，包含

在第一空间方向上检测输入信号中的第一边沿子集以获得第一检测器信号；

在第一空间方向上检测输入信号中的第二边沿子集以获得第二检测器信号，所述第二边沿子集不同于第一子集；

通过使用一个把峰化因子的值分配给第一检测器信号与第二检测器信号的值的组合的预定的二维增强函数来确定一个峰化因子；和

把第一检测器信号与该峰化因子相乘，以获得一个峰化的信号。

2.如权利要求1中所要求的锐度增强方法，其中

所述检测第一边沿子集包含高通滤波输入图像信号以获得一个经高通滤波的信号；

所述检测第二边沿子集包含带通滤波输入图像信号以获得经带通滤波的信号；

所述通过使用一个预定的二维增强函数来确定该峰化因子，适于把峰化因子的值分配给经高通滤波的信号和经带通滤波的信号的值的组合；和

把经高通滤波的信号与一个基于该峰化因子的乘法因数相乘。

3.如权利要求2中所要求的锐度增强方法，其中

所述高通滤波包含水平高通滤波输入图像信号的一个水平分量，以获得一个经水平高通滤波的信号；

所述带通滤波包含水平带通滤波输入图像信号的该水平分量，以获得一个经水平带通滤波的信号；并且

所述峰化因子的确定包含使用一个预定的二维水平增强函数把水平峰化因子的值分配给该经水平高通滤波的信号和该经水平带通滤波的信号的值的组合。

4.如权利要求3中所要求的锐度增强方法，其中，

如果

(i)经水平高通滤波的信号的值与经水平带通滤波的信号的值基本相等，

(ii)经水平高通滤波的信号的值大于第一预定值，或者

(iii)经水平带通滤波的信号的值大于第二预定值，

则所述水平增强函数有一个相对低的值；并且

其中，如果(i)不成立，则如果：

(iv)经水平高通滤波的信号的值小于第一预定值，或者

(v)经水平带通滤波的信号的值小于第二预定值，

则所述水平增强函数有一个相对高的值。

5.如权利要求3中所要求的锐度增强方法，其中，该方法进一步包含

垂直高通滤波输入图像信号的一个垂直分量，以获得一个经垂直高通滤波的信号；

垂直带通滤波输入图像信号的该水平分量，以获得一个经垂直带通滤波的信号；

所述峰化因子的确定包含使用一个预定的二维垂直增强函数把垂直峰化因子的值分配给该经垂直高通滤波的信号和该经垂直带通滤波的信号的值的各组合。

6.如权利要求5中所要求的锐度增强方法，其中

如果

(i)经垂直高通滤波的信号的值与经垂直带通滤波的信号的值基本相等，

(ii)经垂直高通滤波的信号的值较大，或者

(iii)经垂直带通滤波的信号的值较大，

则所述垂直增强函数有一个相对低的值；如果

(iv)经垂直高通滤波的信号的值较小并且(i)不成立，或者

(v)经垂直带通滤波的信号的值较小并且(i)不成立，

则所述垂直增强函数有一个相对高的值。

7.如权利要求5中所要求的锐度增强方法，其中的相乘包含

把经水平高通滤波的信号与水平峰化因子相乘，以获得一个水平校正因子；

把经垂直高通滤波的信号与垂直峰化因子相乘，以获得一个垂直校正因子；

把水平校正因子与垂直校正因子相加，以获得一个总校正因子；和

把总校正因子加到输入图像信号。

8.如权利要求7中所要求的锐度增强方法，其中，所述水平校正因子与垂直校正因子的相加，包含用一个水平加权因数对水平校正因子加权和用一个垂直加权因数对垂直校正因子加权，其中，当垂直校正因子超过第一阈值时，水平加权因数有一个较低的值，当水平校正因子超过第二阈值时，垂直加权因数有一个较低的值。

9.如权利要求7中所要求的锐度增强方法，其中，该方法进一步包含确定存在于输入图像信号中的噪声的水平，并根据该噪声水平修改水平峰化因子和/或垂直峰化因子，以降低噪声的增强。

10.如权利要求9中所要求的锐度增强方法，其中，所述噪声水平的确定包含估计噪声的标准偏差。

11.如权利要求3中所要求的锐度增强方法，其中，输入图像信号代表一个由一个像素矩阵构成的图像，像素在矩阵中的位置由系数m、n定义，其中系数n表示水平位置，系数m表示垂直位置，并且水平高通滤波包含由Zx(m，n)＝2L(m，n)-L(m，n-1)-L(m，n+1)定义的拉普拉斯滤波，而水平带通滤波包含由Dx(m，n)＝L(m，n+1)-L(m，n-1)定义的滤波，其中L(m，n)与位于位置m，n处的像素的亮度有关，L(m，n-1)与位于位置m，n-1处的像素的亮度有关，L(m，n+1)与位于位置m，n+1处的像素的亮度有关。

12.如权利要求5中所要求的锐度增强方法，其中，输入图像信号代表一个由一个像素矩阵构成的图像，像素在矩阵中的位置由系数m、n定义，其中系数n表示水平位置，系数m表示垂直位置，并且，其中的垂直高通滤波器包含由Zy(m，n)＝2L(m，n)-L(m-1，n)-L(m+1，n)定义的拉普拉斯滤波器，其中的垂直带通滤波器是一个滤波器Dy(m，n)＝L(m+1，n)-L(m-1，n)，其中L(m，n)与位于位置m，n处的像素的亮度有关，L(m-1，n)与位于位置m-1，n处的像素的亮度有关，L(m+1，n)与位于位置m+1，n处的像素的亮度有关。

13.如权利要求10中所要求的锐度增强方法，其中，所述标准偏差的估计包含为每个像素对于一个3×3像素窗确定：

$\mathrm{ro}(m,n)=1/8\underset{i=-1}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=-1}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}|L(m+i,n+j)-\mathrm{vg}1(m,n)|$

其中vg1(m，n)是该3×3像素窗中的像素的亮度值的平均值的近似。

14.如权利要求13中所要求的锐度增强方法，其中，平均值是由vg1(m，n)＝L(m，n)**W1确定的，其中，**表示一个卷积，W1是一个指示3×3像素窗中的每个像素的加权系数的卷积掩模。

15.如权利要求14中所要求的锐度增强方法，其中，用下列表达式为每个像素计算直方图：

如果k＝1，2，...，kmax，则h(k)＝|{(m，n)|k-1/2＜＝ro(m，n)＜k+1/2}，或者如果k＝0，则h(k)＝2|{(m，n)|0＜＝ro(m，n)＜1/2}|，其中，|{...}|表示集合{...}的元素的个数，并且，其中噪声水平的标准差的估计值是对应于直方图中的最高值的值k＝M，并且，其中水平峰化因子和垂直峰化因子与所述估计值有关。

16.如权利要求1中所要求的锐度增强方法，其中

所述检测第一边沿子集包含高通滤波输入图像信号，以获得第一经高通滤波的信号；

所述检测第二边沿子集包含高通滤波输入图像信号，以获得第二经高通滤波的信号；

所述通过使用一个预定的二维增强函数来确定峰化因子，适于把峰化因子的值分配给第一经高通滤波的信号和第二经高通滤波的信号的值的组合；和

把第一经高通滤波的信号与峰化因子相乘。

17.如权利要求16中所要求的锐度增强方法，其中

所述第一高通滤波包含水平高通滤波输入图像信号的一个水平分量，以获得第一经水平高通滤波的信号；

所述第二高通滤波包含水平高通滤波输入图像信号的该水平分量，以获得第二经水平高通滤波的信号；

所述峰化因子的确定包含使用一个预定的二维水平增强函数以用于把水平峰化因子的值分配给第一经水平高通滤波的信号和第二经水平高通滤波的信号的值的各组合。

18.如权利要求17中所要求的锐度增强方法，其中，该方法进一步包含

第一垂直高通滤波输入图像信号的一个垂直分量，以获得第一经垂直高通滤波的信号；

第二垂直高通滤波滤输入图像信号的该垂直分量，以获得第二经垂直高通滤波的信号；

所述峰化因子的确定包含使用一个预定的二维垂直增强函数以用于把垂直峰化因子的值分配给第一经垂直高通滤波的信号和第二经垂直高通滤波的信号的值的各组合。

19.一种锐度增强电路，包含

第一边沿检测器，用于在第一空间方向上检测输入信号中的第一边沿子集，以获得第一检测器信号；

第二边沿检测器，用于在第一空间方向上检测输入信号中的第二边沿子集，以获得第二检测器信号，所述第二边沿子集不同于第一子集；

一种装置，用于通过使用一个预定的、把峰化因子的值分配给第一检测器信号与第二检测器信号的值的各组合的二维增强函数，确定一个峰化因子；和

乘法器，用于把第一检测器信号与该峰化因子相乘，以获得一个峰化的输入信号。

20.一种包含一个矩阵显示器和一个如权利要求19中所要求的锐度增强电路的显示设备。

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