CN1738404A - 图场内内插的方法与相关装置 - Google Patents

Abstract

一种图场内内插方法以及相关装置，用来产生目标像素值。该方法包含有以下步骤：接收图像图场的多个像素值；使用第一像素差算法，依据该些接收到的像素值产生第一像素差集合；使用第二像素差算法，依据该些接收到的像素值产生第二像素差集合；以及依据该第一像素差集合与该第二像素差集合，混合该些接收到的像素值以产生该目标像素值。

Description

图场内内插的方法与相关装置

技术领域

本发明是相关于对像素值进行处理的方法与相关装置，尤指一种执行图场内内插以产生内插像素值的方法与相关装置。

背景技术

很多的常见的视频信号都是交错式的(interlaced)视频信号。在交错式的视频信号中，每个视频图框(video frame)是被区分为两个图场(field)，其中一个图场会包含有该视频图框中一半的扫瞄线(scan line)，另一个图场则包含有该视频图框中另一半的扫瞄线。

然而，有很多种的显示装置(例如计算机的显示屏)却非以交错的方式进行显示，而是以循序的方式，依序扫瞄整个显示区中的各条扫瞄线。若要将交错式的视频信号播放于循序式的显示装置时，就必须通过去交错(deinterlacing)的程序来将交错式的视频信号转变成循序式的视频信号，此时循序式的显示装置才有办法顺利播放图像。简单地说，去交错程序的主要目的，就是要重建交错式图场中两两相邻的扫瞄线之间所欠缺的扫瞄线的图像数据。

有两种较为常见的去交错方法，各有其优缺点存在。「图场间」(inter-field)的去交错技术是简单地将两个相邻的图场的数据组合，以产生一个完整的视频图框。在视频图框中没有移动物体的情形下，通过图场间去交错的方式即足够产生理想的重建图像。且垂直方向的分辨率(verticalresolution)可以像原本非交错的视频图框一样地好。然而，于视频图框中包含有移动物体的情形下，在扫瞄第一图场时移动物体的所在位置，可能会不同于扫瞄第二图场时该移动物体的所在位置，此时仅简单地合成两个图场，是无法产生出合理的视觉效果的。

另一种去交错方法可称为「图场内」(intra-field)去交错方法，仅需使用单一个图场的数据，即可重造出整张视频图框。此种作法较适用于重建具有移动物体的视频图框。通过不存在的像素上方及下方的扫瞄线中的像素，图场内去交错方法即可内插出不存在的像素的像素值。由于技术中不会牵扯到两个邻近图场间物体移动的情形(因为只使用单一的图场进行图框重建)，因此最后所得出来的图像不会有不理想的移动效果。不过由于此一技术仅使用到单一图场中存在的像素值来进行内插，因此并不会提升垂直方向的分辨率。此外，单纯的图场内去交错技术(例如单纯的垂直内插方式)在对角线的边缘上较容易产生不合理的锯齿状图像。

发明内容

因此本发明的一个目的在于提供一种可有效并正确地产生内插像素值的图场内内插方法及相关装置。

本发明的一实施例是揭露一种图场内内插方法，用来产生目标像素值。该方法包含有：接收图像图场的多个像素值；使用第一像素差算法，依据该些接收到的像素值产生第一像素差集合；使用第二像素差算法，依据该些接收到的像素值产生第二像素差集合；以及依据该第一像素差集合与该第二像素差集合，混合该些接收到的像素值以产生该目标像素值。

附图说明

第1图为一图像的示意图。

第2图为本发明的图场内内插装置的一实施例示意图。

第3图为一欲内插像素以及其上方列与下方列中的像素值的示意图。

第4图为第2图中的角度决定单元所执行的运算的流程图。

第5图为第2图中的加权混合单元所采用的加权混合算法的流程图。

[主要元件标号说明]

100                 图像

110、120、130       像素列

111～119、131～139  像素

125                 额外的像素

150                 法线轴

160                 虚线轴

162、164            像素集合

200                 图场内内插装置

202                    低通滤波单元

204                    梯度运算单元

206                    第一像素差运算单元

208                    第二像素差运算单元

210                    角度决定单元

212                    角度检查暨校准单元

214                    角度评断单元

216                    加权混合单元

具体实施方式

第1图为一图像100的示意图，其显示了图像100中多个像素列上的像素，包含有像素列110上的像素111～119、像素列130上的像素131～139。第1图中所示的像素列110及130皆属于图像100中相同的图场(例如偶数图场或奇数图场)。后续的说明将介绍本发明的实施例如何在去交错化的过程中，通过图场内内插的方式来产生两个像素列之间额外的像素，藉以提升图像的分辨率。后续的图示与说明都会以第1图中额外的像素125来作为所欲内插的像素。请注意，虽然本实施例所提出的图场内内插方法及相关装置系主要着眼于去交错的应用，然而，实际上本发明亦可以使用于其它合适的应用之中。

第2图为本发明的图场内内插装置的一实施例示意图。图场内内插装置200是设置于一去交错化模块之中，其可接收交错式的输入信号，并产生相对应的去交错输出信号。本实施例的装置200包含有：低通滤波单元202，用来对该输入信号滤波以降低噪声的影响；第一像素差运算单元206，在本实施例中，其是采用第一像素差算法，用来参考梯度运算单元204所得出的运算结果，依据已滤波的输入信号来产生第一像素差集合；第二像素差运算单元208，其是采用第二像素差算法，用来依据已滤波的输入信号来产生第二像素差集合；角度决定单元210，在本实施例中其包含有角度检查暨校准单元212以及角度评断单元214，用来依据第一像素差运算单元206、第二像素差运算单元208、及/或角度评断单元214的运算结果来决定出最适角(optimal angle)(或可称为混合角)；以及加权混合单元216，用来加权混合(也可以说是内插)该交错式输入信号的像素值(例如图像线110、130上的像素值)来产生该去交错输出信号(包括额外的像素125，亦即目标像素值)。

使用低通滤波单元202的主要目的是在处理输入数据之前，抑制噪声的影响、或让图像更为平顺，然而低通滤波单元202的使用是本发明实施方式之一，本领域技术人员可以依据本发明进行均等变化与修饰，例如在不使用低通滤波电路的情况下，直接对原始输入信号进行去交错处理；或者对低通滤波电路所产生的滤波后的输入信号来加以运算，再依据运算结果来利用原始输入信号以产生去交错输出信号。对于每一个输入的像素而言，一种典型的低通滤波运算是配合其外围的像素来进行滤波，一个简单的例子如以下的表达式所示：

low_pass_value＝[previous_value+2×current_value+next_value]

其中，low_pass_value为目前输入像素值(亦即current_value)经过低通滤波后得出的值，至于previous_value、current_value、以及next_value则为三个相邻的输入像素值(例如第1图中的像素值111、112、113)。请注意，上述表达式的低通滤波方式仅为一个例子，其它适用的低通滤波算法亦可应用于本发明之中。

以下的说明则将配合第3图所示的示意图。欲输入至梯度运算单元204、第二像素差运算单元208、以及加权混合单元216的像素值分别标示为Up[x]以及Down[x]，其中x＝-4、…、0、…、4，如第3图所示。在本实施例中，这些像素值为像素列110的像素111～119以及像素列130的像素131～139经过低通滤波之后得出的值。

在第一像素差运算单元206进行运作之前，梯度运算单元204会先判断目前所要内插的像素(例如额外的像素125)的上方列(例如像素列110)中像素值的梯度、以及目前要所要内插的像素的下方列(例如像素列130)中像素值的梯度是否具有某些特征存在。此处梯度运算单元204是藉由排除掉特定情形的方式来进行实施。首先，梯度运算单元204会检查并决定出梯度参数集合GradUp[x]，其中x＝-3、…、0、…、4。该梯度参数集合中的每一个值皆代表上方列之中两个对应像素之间的梯度状态(举例来说，GradUp[-3]是对应于像素值Up[-4]与Up[-3]之间的梯度状态)，以下所示的则是用以决定出GradUp[x]的表达式的一个例子：

If(Up[x]-Up[x-1]＞Thl_P)

     GradUp[x]＝1

Else if(Up[x]-Up[x-1]＜Thl_N)

     GradUp[x]＝-1

Else

     GradUp[x]＝GradUp[x-1]

其中Thl_P与Thl_N是两个阀值。此外，对像素值集合Down[x]执行相似的运算则可得出另一参数集合GradDown[x]。接下来，当GradUp[x]或GradDown[x]中的元素之间具有符号变换(sign toggling)的情形时，或是当GradUp[x]或GradDown[x]中的元素之间不具有符号变换(sign toggling)但具有相同的倾向(例如两者中所有的元素都是1或都是-1)时，梯度运算单元204会将梯度参数的值设为0。否则，梯度运算单元204则将该梯度参数的值设为1。

请注意，上述梯度运算单元204的运作方式仅是一个例子，本发明之梯度运算单元204亦可以依据其它的算法(例如Sobel算法)来进行运作。

而在决定出各梯度参数的值之后，第一像素差运算单元206即会进行运作以计算出第一像素差集合，并依据梯度参数集合以及第一像素差集合来决定出两个角度，这两个角度分别位于法线轴150的两侧。接下来，本实施例会对上方列110及下方列130的像素集合中复数组像素对执行以下表达式的像素差计算，以产生出第一像素差集合first_diff[x]中的各个元素：

first_diff[x]＝|Up[x+1]-Down[-x+1]|+|Up[x]-Down[-x]|+|Up[x-1]-Down[-x-1]|

其中，x＝-3、…、0、…、3。上述的表达式会计算上方列110以及下方列130中复数对像素的绝对差异值的合(sum of absolute differences，SAD)，例如像素集合162中的像素117、118、119以及像素集合164中的像素131、132、133。  在此例子中的像素集合162与164是位于欲内插的像素125所延伸出的虚线轴160上，此虚线轴160与法线轴150之间的角度系为θ。

同样地，上述求出第一像素差first_diff[x]中的各个元素的表达式仅是一个例子，本发明的第一像素差运算单元206亦可以依据其它的表达式来进行运作，例如包含利用单一像素的像素值的表达式，或者利用采行权重处理的表达式：

first_diff[x]＝|Up[x+1]-Down[-x+1]|+2|Up[x]-Down[-x]|+|Up[x-1]-Down[-x-1]|

在得出first_diff[x]中所有的元素之后，本实施例则会进行以下的运算，以于法线轴150的两侧上各决定出一组像素集合(或决定出相对应的角度值)，而第一像素差运算单元206则会输出两个角度值。当Gradient＝0时，其会找出具有最小first_diff[x]值的一对像素集合(亦即所对应的角度值)其符合以下条件：Min(Up[0]，Down[0])≤(Up[x]+Down[x])/2≤Max(Up[0]，Down[0])，其中，Min为取最小值的函数，Max则为取最大值的函数。至于当Gradient＝1时，其则找出具有最小first_diff[x]值的一对像素集合(亦即所对应的角度值)，亦即，当欲内插的像素125的上方列110以及下方列130的梯度状况具有某些特性时(例如Gradient＝1)，本实施例即会在没有额外限制条件(boundary limitation)的情形下，直接决定出具有最小first_diff[x]值的一角度值。否则，本实施例会在具有额外的边界限制条件的情形下，决定出具有最小first_diff[x]值的角度值，而边界限制条件会要求在选定的轴上的两个像素值(亦即Up[x]与Down[x])的平均值必须落在法线轴上两个像素的像素值(亦即Up[0]与Down[0])之间。如此一来，即可决定出两个角度值，包含位于法线轴150右侧的角度值θ₁(对应于一右侧像素差Right_Pixel_Diff)，以及位于法线轴150左侧的角度值θ₂(对应于左侧像素差Left_Pixel_Diff)。

虽然在上述的实施例中，一对像素集合中的每一像素集合皆包含有三个像素，但这仅为一个例子，并非本发明必要的限制条件。另外，第一像素差运算单元206采用选择最小SAD的方式并视状况使用额外边界限制条件的情形亦仅为一个例子，并非本发明必要的限制条件。

除了梯度运算单元204以及第一像素差运算单元206所做的运算之外，第二像素差运算单元208亦会依据不同于第一像素差运算单元206所使用的像素差算法，来运算产生出第二像素差集合。于本实施例中，第二像素差运算单元208会执行可称为「参考像素差算法」(reference pixel differencealgorithm)的运算，以产生第二像素差集合，其包含有两个参考像素差Right_Ref_Diff以及Left_Ref_Diff：

Ref_Prev＝(Up[-1]+Down[-1])/2

Ref_Cur＝(Up[0]+Down[0])/2

Ref_Next＝(Up[1]+Down[1])/2

Right_Ref_Diff＝(|Up[0]-Ref_Prev|+|Down(-2)-Ref_Prev|)

                +2×(|Up[1]-Ref_Cur|+|Down(-1)-Ref_Cur|)

                +(|Up[2]-Ref_Next|+|Down(0)-Ref_Next|)

Left_Ref_Diff＝(|Up[-2]-Ref_Prev|+| Down(0)-Ref_Prev|)

               +2×(|Up[-1]-Ref_Cur|+|Down(1)-Ref_Cur|)

               +(|Up[0]-Ref_Next|+|Down(2)-Ref_Next|)

其中，Right_Ref_Diff为一对像素集合(此处是Up[0]～Up[2]以及Down[-2]～Down[0])位于法线轴150右侧一角度(此处是45°)上相对应的多个参考像素值(亦即Ref_Prev，Ref_Cur，以及Ref_Next)的绝对差异值的合(SAD)；Right_Ref_Diff则为该对像素集合位于法线轴150左侧一角度(此处是-45°)上相对应的多个参考像素值的绝对差异值的合。

请注意，第二像素差运算单元208采用上述的参考像素差算法来进行运算的说明仅为一个例子，并非本发明必要的限制条件。第二像素差运算单元208亦可以采用其它适合的算法来进行运算，例如包含利用单一像素的像素值的表达式，或者利用不采行权重处理的表达式。

在第一像素差运算单元206与第二像素差运算单元208皆完成运算之后，至少包括Right_Pixel_Diff(对应于角度θ₁)、Left_Pixel_Diff(对应于角度θ₂)、Right_Ref_Diff、以及Left_Ref_Diff的多个参数将会被送至角度检查暨校准单元212。角度检查暨校准单元212会与角度评断单元214一起依据这些参数进行运算，以决定出最适角Opt_Angle。本实施例的角度评断单元214会进行运算以比较得出一个角度值以及两个储存的角度值Pre_Angle、Pre_Pre_Angle(这两个储存的角度值系来自于对两个之前的像素进行检查以及校准的运算过程中)。请注意此处角度评断单元214所储存的角度值是尚未经过角度检查暨校准单元212进行校准运算的角度值。请参阅第4图，第4图为角度决定单元210所执行的运算的流程图，包含有以下步骤：

步骤402：开始。

步骤404：检查判断式|Right_Pixel_Diff Left_Pixel_Diff|＜Thl_1是否成立。其中，Thl_1为阀值。若判断式成立，即执行步骤406；否则则执行步骤414。在本实施例中，若自第一像素差运算单元206所接收到的两个参数Right_Pixel_Diff与Left_Pixel_Diff之间的差异太小，会表示仅参考第一像素差算法的运算结果来决定出最适角Opt_Angle是不足够的，因此此时还必须参考其它像素差算法的运算结果(此处即为第二像素差运算单元208输出的值)，以决定出最适角Opt_Angle。

步骤406：比较参数Right_Ref_Diff与Left_Ref_Diff。若Right_Ref_Diff＜Left_Ref_Diff，执行步骤408；若Right_Ref_Diff＞Left_Ref_Diff，执行步骤410；若Right_Ref_Diff＝Left_Ref_Diff，则执行步骤412。

步骤408：执行一第一子流程(以下将会详述第一子流程)。

步骤410：执行一第二子流程(以下将会详述第二子流程)。

步骤412：执行一第三子流程(以下将会详述第三子流程)。

步骤414：比较参数Right_Pixel_Diff与Left_Pixel_Diff。若Right_Pixel_Diff＜Left_Pixel_Diff，执行步骤416；若Right_Pixel_Diff＞Left_Pixel_Diff，执行步骤418；若Right_Pixel_Diff＝Left_Pixel_Diff，则执行步骤420。

步骤416：设定最适角Opt_Angle＝θ₁，其中θ₁为第一像素差运算单元206所输出的右侧的角度值，对应于右侧像素差异值Right_Pixel_Diff。

步骤418：设定最适角Opt_Angle＝θ₂，其中θ₂为第一像素差运算单元206所输出的左侧的角度值，对应于左侧像素差异值Left_Pixel_Diff。

步骤420：执行一第四子流程(以下将会详述第四子流程)。

步骤422：结束。

在以上所述的第一子流程中，本实施例会在Right_Ref_Diff＜Left_Ref_Diff的情形下，于步骤408执行以下的运算以决定出最适角Opt_Angle：

If(Gradient＝＝1&&|Right_Ref_Diff-Left_Ref_Diff|＜Thl_2&&Pre_Angle≥0°&& Pre_Pre_Angle≥0°[包括0°，亦即法线方向])

   Opt_Angle＝θ₂

Else

   If(|Right_Ref_Diff_Left_Ref_Diff|＜Thl_2&&Pre_Angle＞0°&&Pre_Pre_Angle＞0°[不包括0°，亦即法线方向])

      Opt_Angle＝θ₂

   Else

      Opt_Angle＝θ₁

其中Thl_2为阀值。请注意，在本实施例中，由梯度运算单元204所计算出的梯度参数、由第一像素差运算单元206所选定的角度值θ₁、θ₂、以及参数Right_Ref_Diff、Left_Ref_Diff皆会被使用于第一子流程中以决定出最适角Opt_Angle。另外，角度评断单元214还来参考两个之前的角度以及目前的角度(此处系为θ₂)来进行r投票机制」(voting mechanism)。

在以上所述的第二子流程中，本实施例会在Right_Ref_Diff＞Left_Ref_Diff的情形下，于步骤410执行以下的运算以决定出最适角Opt_Angle：

If(Gradient＝＝1&&|Right_Ref_Diff_Left_Ref_Diff |＜Thl_2&&Pre_Angle≤0°&&Pre_Pre_Angle≤0°[包括0°，亦即法线方向])

     Opt_Angle＝θ₁

  Else

     If(|Right_Ref_Diff_Left_Ref_Diff|＜Thl_2&&Pre_Angle＜0°&Pre_Pre_Angle＜0°[不包括0°，亦即法线方向])

        Opt_Angle＝θ₁

     Else

        Opt_Angle＝θ₂

相似地，于本实施例中，由梯度运算单元204所计算出的梯度参数、由第一像素差运算单元206所选定的角度值θ₁、θ₂、以及参数Right_Ref_Diff、Left_Ref_Diff皆被会使用于第二子流程中以决定出最适角Opt_Angle。另外，角度评断单元214还来以类似前述的方式，参考两个之前的角度以及一目前的角度(此处系为θ₁)来进行「投票机制」(voting mechanism)。

在以上所述的第三子流程中，本实施例会在Right_Ref_Diff＝Left_Ref_Diff的情形下，于步骤412执行以下的运算以决定出最适角Opt_Angle：

　　  If (θ1＝＝θ2)

　　     Opt_Angle＝either one of θ1 and θ2

　　  Else

　　     If(Right_Pixel_Diff＜Left_Pixel_Diff)

　　       Opt_Angle＝θ1

　　     Else if (Right_Pixel_Diff＞Left_Pixel_Diff)

　　       Opt_Angle＝θ2

　　  Else

　　     If(Pre_Angle＝＝θ1)

　　       Opt_Angle＝θ1

　　     If(Pre_Angle＝＝θ2)

　　       Opt_Angle＝θ2

　　     Else

　　        Opt_Angle＝either one of θ1 andθ2

在以上所述的第四子流程中，本实施例会在Right_Pixel_Diff＝Left_Pixel_Diff的情形下，于步骤420执行以下的运算以决定出最适角Opt_Angle：

If(Pre_Angle＝＝θ₁)

     Opt_Angle＝θ₁

If(Pre_Angle＝＝θ₂)

     Opt_Angle＝θ₂

Else

     Opt_Angle＝either one of θ₁ and θ₂

在角度决定单元210决定出最适角Opt_Angle之后，最适角以及由第一像素差运算单元206所产生对应于最适角的像素差值(标示为Angle_Pixel_Diff)即会被传送至加权混合单元216以进行后续的运算。本实施例中，加权混合单元216会对选定沿着最适角Opt_Angle上的像素信息以及于法线轴上的像素信息进行加权混合(weighted blend)，亦即内插(interpolate)运算，以得出欲内插的像素值，然而依据本发明，加权运算单元216亦可依据在法线轴上以外的像素信息进行加权混合。此处加权混合单元216会依据特定的加权算法(weighting algorithm)进行运算。于本实施例中，加权混合单元216系依据一双相位加权算法(two-phase weightingalgorithm)。为了说明上的简洁，以下对加权运算的说明中，将假设最适角Opt_Angle等于45°。亦即，最适角是对应于连接像素Up[1]以及Down[-1]的延伸线线。

于详细说明双相位加权算法之前，先作以下参数值的定义：

Normal_Average_Pixel＝(Up[0]+Down[0])/2

Angle_Average_Pixel＝(Up[1]+Down[-1])/2

Normal_Pixel_Diff＝|Up[-1]-Down[-1]|+|Up[0]-Down[0]|+|Up[1]

                  -Down[1]|

Diff＝|Angle_Pixel_Diff-Normal_Pixel_Diff|

其中，参数Normal_Average_Pixel为于法线轴上多个像素值的平均值，参数Angle_Average_Pixel为沿着最适角上多个像素值的平均值，参数Diff为参数Angle_Pixel_Diff与Normal_Pixel_Diff之间的绝对值差异。本领域技术人员可以了解，以上的平均值算法皆仅为举例说明，系统设计者亦可自行选择合适的平均算法来使用。

第5图为本实施例的加权混合单元216所采用的加权混合算法的流程图，其包含有以下步骤：

步骤502：开始。

步骤504：决定第一加权因子Weight_1。本实施例系藉由比较参数Angle_Pixel_Diff与一下阀值Thl_Down_1()以及一上阀值Thl_Up_1()，以得出第一加权因子Weight_1，进行的表达式如以下所示：

If(Thl_Down_1≥Angle_Pixel_Diff)

   Weight_1＝0

Else if(Angle_Pixel_Diff≥Thl_Up_1)

   Weight_1＝1

Else

$\mathrm{Weight}\_1=\frac{\mathrm{Angle}\_\mathrm{Pixel}\_\mathrm{Diff}-\mathrm{Thl}\_\mathrm{Down}\_1}{\mathrm{Thl}\_\mathrm{Up}\_1-\mathrm{Thl}\_\mathrm{Down}\_1}$

步骤506：使用参数Norma_Average_Pixel与Angle_Average_Pixel，依据第一加权因子Weight_1来计算中介内插像素值Interpolation_Pixel_1，表达式如以下所示：

    Interpolation_Pixel_1＝Normal_Average_Pixel×Weight_1+

                           Angle_Average_Pixel×(1-Weight_1)

步骤508：决定第二加权因子Weight_2。本实施例系藉由比较参数Diff与一下阀值Thl_Down_2()以及一上阀值Thl_Up_2()来得出第二加权因子Weight_2，表达式如以下所示：

    If(Thl_Down_2≥Diff)

       Weight_2＝0

    Else if(Diff≥Thl_Up_2)

       Weight_2＝1

    Else

$\mathrm{Weight}\_2=\frac{\mathrm{Diff}}{\mathrm{Thl}\_\mathrm{Up}\_2-\mathrm{Thl}\_\mathrm{Down}\_2}$

步骤510：使用中介内插像素值Interpolation_Pixel_1以及参数Angle_Average_Pixel，依据第二加权因子Weight_2来计算输出内插像素值Interpolation_Pixel_2，表达式如以下所示：

Interpolation_Pixel_2＝Interpolation_Pixel_1×(1-Weight_2)+

                       Angle_Average_Pixel×Weight_2

步骤512：结束。

接下来，得出的输出内插像素值Interpolation_Pixel_2可输出至后续的电路。很明显地，以上本发明的实施例揭露了一种更适用于去交错应用以及其它图像处理应用的图场内内插方法以及相关装置。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明权利要求范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (10)

1.一种图场内内插方法，用来产生目标像素值，该方法包含有：

接收图像图场的多个像素值；

使用第一像素差算法，依据该些接收到的像素值产生第一像素差集合；

使用第二像素差算法，依据该些接收到的像素值产生第二像素差集合；以及

依据该第一像素差集合与该第二像素差集合，混合该些接收到的像素值以产生该目标像素值。

2.根据权利要求1所述的图场内内插方法，其中该图像图场的该些像素值包含有该目标像素值的至少一上方列的像素值，以及该目标像素值的至少一下方列的像素值，且该方法是依据该上方列的像素值及该下方列的像素值来产生该第一像素差集合及该第二像素差集合。

3.根据权利要求1所述的图场内内插方法，其中对于该第一像素差集合中的每一项，该方法通过计算该图像图场中沿着一相对应方向上多个像素值之间的像素差来得出该项的值。

4.根据权利要求1所述的图场内内插方法，其中对于该第二像素差集合中的每一项，该方法通过计算该图像图场中沿着一相对应方向上多个像素值之间的像素差来得出该项的值。

5.根据权利要求1所述的图场内内插方法，其还包含有：

计算该图像图场中该目标像素值的一上方列或一下方列中多个像素值之间的像素差，以表示该像素列中该些像素值的梯度特性。

6.根据权利要求5所述的图场内内插方法，其还包含有：

参考该像素列上该些像素值的该梯度特性以选择出混合角。

7.根据权利要求1所述的图场内内插方法，其还包含有：

依据该第一像素差集合与该第二像素差集合来选择出混合角。

8.根据权利要求7所述的图场内内插方法，其还包含有：

储存相关于前次选择出混合角的步骤的相关信息，且该方法参考所储存的消息、该第一像素差集合、以及该第二像素差集合来选择出该混合角。

9.根据权利要求1所述的图场内内插方法，其中混合该些接收到的像素值以产生该目标像素值的步骤还包含有：

加权混合第一推导像素值与第二推导像素值，该第一推导像素值是依据选择出的一混合角上的像素值所推导得出，该第二推导像素值是依据法线轴上的像素值所推导得出。

10.根据权利要求1所述的图场内内插方法，其中混合该些接收到的像素值以产生该目标像素值的步骤还包含有：

依据选择出的混合角上的像素值来计算第一加权因子；

依据该第一加权因子，加权混合该些接收到的像素值。

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