CN1956556A - 边缘补偿特征检测装置与方法以及影像系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种边缘补偿特征检测装置与方法以及影像系统。该装置包含有:一局部差异检测单元,用来接收输入影像信号,并依据由该输入影像信号所形成的影像图帧的局部区域中的成分差异计算出局部差异值;一调整单元,耦接于所述局部差异检测单元,用来将局部差异值对应转换成一边缘增益值;一特征撷取单元,用来撷取所述输入影像信号中的一特定特征;以及一乘法器,耦接于所述调整单元与特征撷取单元,用来将该特征撷取单元的输出所对应的特征数据乘以该边缘增益值,以产生一边缘补偿特征成分。
Description
技术领域
本发明涉及增强影像信号的技术,特别涉及用来对接收到的影像信号进行特征检测的方法与相关装置。
背景技术
使用数字技术处理数据的现有显示系统会通过信号接口来接收影像信号,倘若所接收到的信号并非数字格式的信号,则会通过执行模拟至数字转换(A/D conversion)程序来将所述影像信号数字化。接着,经过模拟至数字转换处理后所产生的数字信号,会送到处理器进行后续的处理,其步骤及内容则取决于系统的架构与类型。例如,处理器可能会对数字信号进行隔行扫描到逐行扫描的转换(针对交错类型的信号而言)、影像缩放处理、位移和边缘检测与插补、以及色彩空间转换等等。
上述的影像处理中有某些运作需使用低通内插滤波器,例如逐行扫描和缩放处理等。举例而言,在NTSC(National Television System Committee;全国电视委员会制式)规格的电视广播信号显示系统中,以交错的隔行扫描方式来显示影像数据。隔行扫描包含将一影像图帧分割成两个图场,其中一图场由奇数扫描线组成,而另一图场则由偶数扫描线组成。隔行扫描方式是适应电视的阴极射线管(CRT,Cathode Ray Tube)的运作特性而产生,众所周知,阴极射线管在每一图帧的显示过程中会扫描显示屏两次。至于隔行扫描到逐行扫描的转换,由于其转换过程中会利用到低通滤波处理,故会降低逐行扫描后的影像锐利度。
此外,影像缩放处理也会造成影像锐利度降低的情形。影像缩放处理是放大或缩小一特定格式的影像,以使其符合另一种格式。例如,画面长宽比为4∶3的标准NTSC影像必须进行水平及垂直缩放处理,才能显示在长宽比为16∶9的显示屏上。也就是,电视接收到的信号必须经过缩放处理,以产生符合所欲显示的格式的影像数据。由于此一运作过程同样包含有低通内插的处理程序,故也会导致缩放后的影像锐利度降低的问题。
一般而言,任何包含有低通内插滤波特性的影像处理过程,都会导致部分影像细节的损失。因此,现有技术通常会在影像数据处理过程的某些环节当中,增加控制影像锐利度的步骤。
图1所绘示为现有锐利度控制单元100的方块图。滤波器102与104会分别对输入影像进行水平及垂直滤波处理。接着,滤波后的影像会乘上一缩放因子(scaling factor)以增加或降低该滤波后的影像的信号量值,然后再与原始的影像进行合并。所述缩放因子又称为增益(gain),而增益级106所进行的乘法运算即是为了施加增益。滤波后的影像又称为特征成分(feature component)。如图1所示,增益级106会赋予影像一特定增益,接着,加法器108会将增益调整过的滤波后的影像加入原始影像中。由于仅有水平与垂直两方向上较高频的信息会通过滤波器,故上述的锐利度调整程序会加强影像中较高频的边缘,也就是,仅有点状物和对角线的部分会有加强的效果。虽然上述的现有技术对影像的锐利度会有些许的增强效果,但整体而言其锐利化影像的效果仍然不够理想。
上述技术手段的问题之一,在于其能改善锐利度的对象仅限于同时兼具水平与垂直两方向边缘成分的影像对象。此外,图1所示的现有架构于影像数据经过低通(或带通)滤波处理后才调整影像数据增益,造成所输出的影像中仅有高频的边缘部分会有加强效果,较常见的高频水平与垂直边缘成分有斜线与点状物。然而,上述的滤波处理也仅能加强这些影像对象的锐利度。
图1所示的现有锐利度控制单元100的另一个问题点,在于其可大幅增强硬边缘(hard edge)的锐利度,但对于软边缘(soft edge)的锐利度增强效果则非常有限。此处所指称的软边缘是指视觉上并非特别显著的边缘。例如,软边缘通常是影像中较为模糊的边缘或是由些微亮度变化所形成的影像边缘。此处所指称的硬边缘则是指在视觉上非常明显可见的边缘。例如,硬边缘通常为非常清晰的边缘或是由剧烈亮度变化所形成的影像边缘。图1的锐利度控制单元100会利用增益级106调整影像信号的增益。由于滤波后的影像信号中与软边缘相对应的成分是非常小的值,即使调整了增益,软边缘部分的影像锐利度也仅能获得相当有限的增强效果。相反地,由于滤波后的影像信号中与硬边缘相对应的成分是非常大的值,在调整了增益之后,硬边缘部分的影像锐利度能获致非常显著的增强效果。而这并不是很理想的情况,因为所谓的硬边缘在定义上原本就是原始影像中非常清晰可见的边缘,故实际上应该加强的部分是软边缘的部分。然而,倘若将增益级106的增益设定提升到足以有效加强软边缘的水准,则常会导致硬边缘部分的影像产生调升过度(overshoot)或调降过度(undershoot)的问题。因此,为了避免造成影像硬边缘部分产生调升过度或调降过度的不良结果,现有的锐利度控制单元100仅能提供软边缘相当有限的锐利度增强效果。
发明内容
因此,本发明的主要目的在于提供用来对影像信号进行特征检测的边缘补偿特征检测装置与方法以及影像系统,以克服和改善上述现有技术的问题。
本发明提供一种边缘补偿特征检测装置,该装置包含有:
一局部差异检测单元,用来接收一输入影像信号,并依据由该输入影像信号所形成的一影像图帧的一局部区域中的成分差异计算出一局部差异值;
一调整单元,耦接于所述局部差异检测单元,用来将所述局部差异值对映转换成一边缘增益值;
一特征撷取单元,用来撷取所述输入影像信号中之一特定特征;
以及,一乘法器,耦接于所述调整单元与特征撷取单元,用来将所述特征撷取单元的输出所对应的特征数据乘以所述边缘增益值,以产生一边缘补偿特征成分。
还包含有:
多个特征撷取单元,每一特征撷取单元用来撷取所述输入影像信号中的一不同特征;以及
一加法器,用来加总所述多个特征撷取单元的输出以产生特征数据。
所述多个特征撷取单元中包含用来撷取所述影像图帧的垂直边缘的一第一特征撷取单元,以及用来撷取所述影像图帧的水平边缘的一第二特征撷取单元。
所述成分差异是依据一亮度差异而得到的一对比度,而所述局部差异检测单元所计算的所述局部差异值包含所述局部区域中的一最大对比度。
所述调整单元用来在所述局部差异值的对比度低于一第一预定值时产生低增益值、对比度介于所述第一预定值与一第二预定值间时产生相对应的高增益值、对比度高于所述第二预定值时产生相对应的低增益值。
所述调整单元具有一非线性对映函数。
所述调整单元以查表方式来将所述局部差异值对映转换成一边缘增益值。
所述局部差异检测单元用来计算影像图帧的所述局部区域中的一预定范围内的最大色度差异。
所述特征撷取单元包含有:
一特征撷取器,接收所述输入影像信号,用来对所述输入影像信号进行滤波处理以撷取出所述特定特征;
一核化运算单元,耦接于所述特征撷取器,用来消除所述特征撷取器的输出信号中的噪声;以及
一增益放大器,用来施加增益予所述核化运算单元的输出。
本发明还提供一种检测边缘补偿特征方法,该方法包含有:
依据由一输入影像信号所形成的一影像图帧的一局部区域中的成分差异来计算出一局部差异值;
利用一对应转换函数将所述局部差异值对映到一边缘增益值;
撷取所述输入影像号号中的一特定特征;
以及,将撷取到的所述特定特征所对应的特征数据乘以所述边缘增益值,以产生一边缘补偿特征成分。
根据该方法,还包含有:
撷取所述输入影像信号的多个不同特征;以及
加总所撷取到的所述多个特征以产生特征数据。
根据该方法,还包含有:
撷取所述影像图帧的垂直边缘;以及
撷取所述影像图帧的水平边缘。
根据该方法,所述成分差异是依据一亮度差异计算所得到的一对比度,而所述局部差异值包含所述影像图帧的局部区域中的最大对比度。
根据该方法,所述对映转换函数将所含对比度低于一第一预定值的所述局部差异值对映至低增益值、所含对比度介于所述第一预定值与一第二预定值间的所述局部差异值对映至高增益值、所含对比度高于所述第二预定值的所述局部差异值对映至低增益值。
根据该方法,所述对映转换函数为一非线性对映函数。
根据该方法,所述对映转换函数通过一查表方式来进行。
根据该方法,计算所述局部差异值的步骤还包含有:
计算所述影像图帧的所述局部区域中的一预定范围内的最大色度差异。
根据该方法,撷取所述输入影像信号中的特定特征的步骤包含有:
对所述输入影像信号进行滤波处理以撷取出所述特定特征;
消除撷取到的所述特定特征中的噪声;以及
施加增益予撷取到的所述特定特征。
本发明还提供一种影像系统,该系统包含有:一输入接口、一锐利度控制单元、以及一输出单元;其中,
输入接口,接收一数字形式的输入影像信号;
锐利度控制单元,包含有:
一局部差异检测单元,用以依据由所述输入影像信号所形成的一影像图帧的一局部区域中的一亮度差异,来计算出该局部区域中的一局部对比值;
一调整单元,耦接于所述局部差异检测单元,用来将该局部差异值对映转换成一边缘增益值;
一特征撷取单元,用来撷取所述输入影像信号中的一特定特征;一乘法器,耦接于所述调整单元与特征撷取单元,用来将所述特征撷取单元的输出所对应的特征数据乘以所述边缘增益值,以产生一边缘补偿特征成分;以及
一合成单元,用来合成所述影像图帧与所述边缘补偿特征成分以产生一输出影像;
输出单元,用来呈现所述输出影像。
所述调整单元用来在所述局部差异值的对比度低于一第一预定值时产生低增益值、对比度介于所述第一预定值与一第二预定值间时产生相对应的高增益值、对比度高于所述第二预定值时产生相对应的低增益值。
综上所述,本发明通过提供用来对影像信号进行特征检测的方法与相关装置,实现了在影像数据处理过程的相关环节中,在避免造成硬边缘部分产生调升过度或调降过度的不良结果的同时,增加控制影像软边缘部分锐利度的优点。
附图说明
图1为现有锐利度控制单元的方块图;
图2为应用于锐利度控制单元的边缘补偿特征检测装置的实施例的方块图;
图3为第一、第二核化运算单元所运用的核化函数的实施例的示意图;
图4为可供图2中的局部差异检测单元用来计算局部差异值的两个预定检测窗的示意图;
图5为图2中的调整单元所运用的非线性对映函数运算的实施例;
图6为用来进行边缘补偿特征检测的方法的实施例流程图;
图7为应用图2的锐利度控制单元的影像系统的实施例的方块图。
主要组件符号说明:
100、200:锐利度控制单元 102、104:滤波器
106:增益级; 108、216:加法器
202:边缘补偿特征检测装置; 204:延迟单元
206:合成单元; 208:局部差异检测单元
210:调整单元; 212、214:特征撷取单元
218:乘法器; 220、226:特征撷取器
222、228:核化运算单元; 224、230:增益放大器
400、402:预定检测窗; 500:片段线性函数
700:影像系统; 710:输入接口
730:输出单元
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细说明。
请参考图7,其所绘示为本发明一实施例的具备锐利度控制功能的影像系统(video system)700的方块图。如图所示,影像系统700包含有输入接口710、锐利度控制单元(sharpness control unit)200、以及输出单元730。输入接口710会接收数字格式的输入影像信号。锐利度控制单元200会增强由该输入影像信号所形成的影像的锐利度并产生输出影像。输出单元730则用来呈现锐利度控制单元200所输出的影像。以下将参照图2至图6来对锐利度控制单元200作进一步说明。
图2为应用于锐利度控制单元200的边缘补偿特征检测装置(edgecompensated feature detector)202的一实施例的方块图。锐利度控制单元200包含有边缘补偿特征检测装置202、延迟单元204、以及合成单元(combining unit)206。边缘补偿特征检测装置202会接收输入影像Y并产生边缘补偿特征成分(edge compensated feature component)F。延迟单元204会提供与边缘补偿特征检测装置202的处理时间相对应的延迟量。合成单元206则会合成延迟单元204所输出的延迟后的影像YDELAY与边缘补偿特征检测装置202所输出的边缘补偿特征成分F,以产生软边缘的锐利度获得加强的一输出影像YOUT。
在图2所示的实施例中,边缘补偿特征检测装置202包含局部差异检测单元(local difference unit)208、调整单元210、加法器216、乘法器218、以及多个特征撷取单元(feature extraction unit),如本实施例中的两个特征撷取单元212及214。第一特征撷取单元212包含有第一特征撷取器(feature extractor)220、第一核化运算(coring function)单元222、以及第一增益放大器224,而第二特征撷取单元214则包含有第二特征撷取器226、第二核化运算单元228、以及第二增益放大器230。请注意,实作上也可仅设置单一特征撷取单元或是两个以上的特征撷取单元。
特征撷取单元212及214会分别自输入影像Y中撷取出一特定类型的影像特征,并加以滤波及进行信号放大处理。举例而言,可将第一特征撷取单元212中的第一特征撷取器220设计成用来撷取水平边缘,并将第二特征撷取单元214中的第二特征撷取器226设计成用来撷取垂直边缘。也就是,第一特征撷取器220会对输入影像Y进行滤波处理以撷取出水平边缘。第一核化运算单元222会对第一特征撷取器220的输出进行核化函数(coringfunction)运算,以使低于第一临界值的数据都降为0。接着,第一增益放大器224会将第一核化运算单元222产生的滤波后边缘补偿特征成分(edgecompensated feature component)乘上第一预定增益值HPF_GAIN。相仿地,第二特征撷取器226会对该输入影像Y进行滤波处理以撷取出垂直边缘。第二核化运算单元228会对第二特征撷取器226的输出进行核化函数运算,以使低于第二临界值的数据都降为0。之后,第二增益放大器230会将第二核化运算单元228所输出的滤波后的边缘补偿特征成分乘上第二预定增益值BPF_GAIN。
图3所示为第一、第二核化运算单元222及228所运用核化函数的实施例示意图。在本实施例中,上述的第一、第二核化运算单元222及228用来对数据进行非线性核化函数运算。如图3所示,只有在噪声水准(以临界值Th表示)两旁的数据才会被用到。请注意,第一核化运算单元222所使用的临界值可以不同于第二核化运算单元228所使用的临界值。核化函数运算用来消除数据中的噪声,并将低于临界值的数据降至0。由于噪声数据的量通常不会超过该临界值,故可通过上述的运算来将噪声消除。一般而言,核化函数运算利用数字处理方式来实现。
如图2所示,第一增益放大器224会施加增益予第一核化运算单元222所输出的数据。该第一预定增益值HPF_GAIN对应于由第一特征撷取器220所撷取出的特定特征所需的增益量。在本实施例中,是通过一高通滤波运算来撷取水平边缘。接着,加法器216会将第一增益放大器224所输出的特征数据与其它特征撷取单元所输出的特征数据重新结合,以产生初始特征成分FINIT。
图4为可供图2中的局部差异检测单元208用来计算局部差异值的两个范例,包括预定检测窗400及402的示意图。为了要检测软边缘,局部差异检测单元208会检测影像中一特定局部区域内的局部对比度。因此,局部差异检测单元208会依据由所述输入影像信号所形成的影像图帧的某一局部区域中的成分差异来计算出局部差异值。一般来说,影像的颜色利用一亮度成分与两彩度成分的形式来表达。局部对比度的检测可依据局部区域的预定检测窗范围内各点亮度值之间的最大差异来进行。举例而言,如图4所示,所述预定检测窗可以是由一列x1个像素所形成的一个一维检测窗400,或是由x2个像素乘y2个像素所形成的一个二维检测窗402。检测窗400或402的实际位置,会随着特征撷取运作的进行不断地移动以扫过整个影像图帧。在上述实施例中,所述局部差异值(也就是所述局部对比度)可依据下列表达式来计算:
局部对比度=Max-Min (式1)
其中,Max对应于所述预定检测窗中的最大亮度值,而Min则对应于该预定检测窗中的最小亮度值。
通过这种方式,局部差异检测单元208可检测出所述输入影像中欲进行锐利度强化的区域中任何边缘的“硬度”(hardness)。也就是说,当锐利度控制单元200对输入影像Y进行处理时,局部差异检测单元208会持续地对输入影像中正在进行特征撷取运作处理的影像区域其相应的检测窗来检测当中的局部对比值。倘若锐利度控制单元200正在处理的影像区域中仅存在软边缘,则局部差异检测单元208会输出一较低的值。反之,倘若该影像区域中包含一硬边缘,则局部差异检测单元208会输出一较高的值。一般而言,若该预定检测窗中的边缘越明显,则局部差异检测单元208所输出的局部差异值就会越大。
图5所示为图2中的调整单元210所运用非线性对映函数的实施例示意图。如图5所示,本实施例中的调整单元210会执行一非线性对映转换函数将局部差异值对映到边缘增益值。在图5中,X轴对应于局部差异检测单元208所输出的局部对比度,而Y轴对应于调整单元210所输出的非线性边缘增益值。在本实施例中,调整单元210所进行的非线性对映转换函数依据下列表达式来计算:
(式2)
其中,参数a为使用者所定义的常数。
图5所绘示为分别对应于不同参数a值的数条曲线的示意图。一般而言,每一条曲线都具有以下特征:
(a)在对比度很低(对比度为0或是略高于0)时,所对应的非线性边缘增益值很低。
(b)在对比度稍微高一些时,所对应的非线性边缘增益值很高。
(c)在对比度很高时,所对应的非线性边缘增益值又会降下来。
上述特征(a)可确保调整单元210施加增益为0或是实质上很小的值予噪声所造成的影像边缘。特征(b)可确保调整单元210会施加很高的增益予影像中的真正软边缘(也就是非噪声所造成的边缘)。至于特征(c)则可确保调整单元210会施加较低的增益予影像中已经相当明显的边缘,以避免于硬边缘部位造成调升过度(overshoot)或调降过度(undershoot)的问题。例如,当利用图5中a=20.0的曲线来满足上述的要求时,调整单元210会在对比度介于0与第一预定值Th1间时输出低增益值、对比度介于第一预定值Th1与第二预定值Th2之间时(也就是软边缘)产生相对应的高增益值、对比度高于第二预定值Th2时(也就是硬边缘)产生相对应的低增益值。
如图2所示,乘法器218会将初始特征成分FINIT乘以调整单元210所输出的非线性边缘增益值,以产生边缘补偿特征成分F。边缘补偿特征成分F代表在输入影像信号Y中所检测到的特征(在本实施例中为水平与垂直边缘),且其边缘“硬度”已获得补偿。如此便可确保因噪声所造成的边缘不会获得加强,但软边缘会得到大幅度的加强,而原始影像中已相当明显的硬边缘则不会被过度强调,以避免造成输出影像中有调升过度或调降过度的问题。接着,为了增强原始影像信号Y中的软边缘的锐利度,合成单元206(例如加法器)会将延迟单元204所输出的延迟后的影像YDELAY与边缘补偿特征检测装置202所产生的边缘补偿特征成分F相加,以产生锐利度获得加强的输出影像YOUT。
请注意,调整单元210也可用其它方式来实施。举例而言,也可使用式(2)以外的其它非线性表达式。例如,图5绘示了一种片段(piece-wise)线性函数500,其也可用来满足前述的要求。在另一实施例中,调整单元210也可以查表方式来执行具有前述特征的非线性对映转换调整。
在阅读本说明书所揭示的技术后,所属技术领域中具有通常知识者应可理解,边缘补偿特征检测装置202所产生的边缘补偿特征成分F不仅可用来增强所述输入影像信号Y的锐利度,也可用于其它的影像处理运作当中。换言之,输入影像信号Y中任何可检测出来的影像特征,都可利用上述边缘补偿特征检测装置202的运作原理,依据相对应的影像图帧中的边缘特性来加以补偿。例如,在另一实施例中,可将上述的亮度值替换为彩度值以增强该输入影像中的色彩边缘。在实际应用上,也可利用边缘补偿特征检测装置202所输出的边缘补偿特征成分F来检测该输入影像Y中的一个或多个特定特征。举例来说,上述的边缘补偿特征检测装置202便可检测出该输入影像Y当中的软边缘。如上所述,上述方法也可检测出所述输入影像中的其它影像特征,例如硬边缘等等。
图6所示为用来进行边缘补偿特征检测的方法的实施例流程图。在本实施例中,特征检测运作为增强输入影像信号Y的边缘锐利度的其中一部分。请注意,若要达成实质上相同的功效,图6所示的流程图当中的步骤顺序并不局限于图中的范例,且前后步骤也不限定要连续进行,也就是步骤与步骤之间可以加入其它的步骤。如图6所示,本实施例中的特征检测方法包含以下步骤:
步骤600:开始特征检测运作。在本例中,特征检测运作为输入影像信号Y的边缘锐利度增强运作的其中一部分。
步骤602:接收输入影像信号Y。
步骤604:撷取出输入影像信号Y当中欲检测的影像特征。例如,在图2的实施例中撷取水平边缘与垂直边缘。请注意,也可撷取所述输入影像信号Y当中其它的(或不同的)影像特征。
步骤606:对所撷取到的特征进行核化运算以去除噪声。
步骤608:施加增益予撷取到的特征。可将每一个撷取到的特征依据该特征的特性乘以不同的增益值,以形成特征数据。
步骤610:结合所撷取到的各个特征以产生初始特征成分FINIT。例如,将所撷取到的所有特征进行加总。
步骤620:通过检测该影像的特定区域中的成分差异来决定出局部差异值。例如,要检测所述特定区域中的边缘硬度时,可依据影像图帧的预定检测窗范围内各点之间的最大亮度值差异来进行局部对比度检测。在另一实施例中,可用彩度值来取代亮度值以增强该输入影像中的色彩边缘。
步骤622:对所述局部差异值进行调整以产生一非线性边缘增益值。如上所述,调整的方式应为:(a)在对比度很低(对比度为0或是略高于0)时,所述非线性边缘增益值也会很低;(b)在对比度稍微高一些时,该非线性边缘增益值很高;以及(c)在对比度很高时,该非线性边缘增益值会降低下来。
步骤624:将初始特征成分FINIT乘以该非线性边缘增益值,以产生边缘补偿特征成分F。
此外,如图6所示的实施例,特征检测方法另会对原始影像Y进行锐利度增强运作,故还会进行以下两个步骤。但请注意,若不需对原始影像Y进行锐利度增强处理,则可将步骤626与628省略。
步骤626:将输入影像信号Y延迟一段时间,这段时间相当于步骤600至624所需的处理时间,以产生延迟后的影像信号YDELAY。
步骤628:将延迟后的影像信号YDELAY加入边缘补偿特征成分F中,以产生强化后的影像YOUT。
边缘补偿特征检测装置202与上述用来进行边缘补偿特征检测的方法的优点之一,在于每一影像特征的撷取运作分别进行。这样的作法可使每一特征撷取单元的运作独立于其它的特征撷取单元。例如,图2中的第二特征撷取单元214可用硬件方式、软件方式、或两者的搭配组合来实现。同理,第一特征撷取单元212也可用硬件方式、软件方式、或两者的搭配组合来实现。另外,上述的方法还会检测局部对比度,并产生与所述局部对比度相对应的非线性边缘增益值。这种方式可确保由噪声所造成的影像边缘不会被一并强化,但软边缘却能获得大幅的强化效果,而原始影像中原先便已相当明显的硬边缘则不会被过度强化,以避免造成输出影像当中有调升过度或调降过度的情形发生。
以上具体实施方式仅用于说明本发明,而非用于限定本发明。
Claims (20)
1.一种边缘补偿特征检测装置,其特征在于,包含有:
一局部差异检测单元,用来接收一输入影像信号,并依据由所述输入影像信号所形成的一影像图帧的一局部区域中的成分差异计算出一局部差异值;
一调整单元,耦接于所述局部差异检测单元,用来将所述局部差异值对映转换成一边缘增益值;
一特征撷取单元,用来撷取所述输入影像信号中的一特定特征;以及
一乘法器,耦接于所述调整单元与所述特征撷取单元,用来将所述特征撷取单元的输出所对应的特征数据乘以所述边缘增益值,以产生一边缘补偿特征成分。
2.根据权利要求1所述的边缘补偿特征检测装置,其特征在于,还包含有:
多个特征撷取单元,每一特征撷取单元用来撷取所述输入影像信号中的一不同特征;以及
一加法器,用来加总所述多个特征撷取单元的输出以产生特征数据。
3.根据权利要求2所述的边缘补偿特征检测装置,其特征在于,所述多个特征撷取单元中包含用来撷取所述影像图帧的垂直边缘的一第一特征撷取单元,以及用来撷取所述影像图帧的水平边缘的一第二特征撷取单元。
4.根据权利要求1所述的边缘补偿特征检测装置,其特征在于,所述成分差异是依据一亮度差异而得到的一对比度,而所述局部差异检测单元所计算的所述局部差异值包含所述局部区域中的一最大对比度。
5.根据权利要求4所述的边缘补偿特征检测装置,其特征在于,所述调整单元用来在所述局部差异值的对比度低于一第一预定值时产生低增益值、对比度介于所述第一预定值与一第二预定值间时产生相对应的高增益值、对比度高于所述第二预定值时产生相对应的低增益值。
6.根据权利要求5所述的边缘补偿特征检测装置,其特征在于,所述调整单元具有一非线性对映函数。
7.根据权利要求5所述的边缘补偿特征检测装置,其特征在于,所述调整单元以查表方式来将所述局部差异值对映转换成一边缘增益值。
8.根据权利要求1所述的边缘补偿特征检测装置,其特征在于,所述局部差异检测单元用来计算影像图帧的所述局部区域中的一预定范围内的最大色度差异。
9.根据权利要求1所述的边缘补偿特征检测装置,其特征在于,所述特征撷取单元包含有:
一特征撷取器,接收所述输入影像信号,用来对所述输入影像信号进行滤波处理以撷取出所述特定特征;
一核化运算单元,耦接于所述特征撷取器,用来消除所述特征撷取器的输出信号中的噪声;以及
一增益放大器,用来施加增益予所述核化运算单元的输出。
10.一种检测边缘补偿特征的方法,其特征在于,包含有:
依据由一输入影像信号所形成的一影像图帧的一局部区域中的成分差异来计算出一局部差异值;
利用一对映转换函数将所述局部差异值对映到一边缘增益值;
撷取所述输入影像信号中的一特定特征;以及
将撷取到的所述特定特征所对应的特征数据乘以所述边缘增益值,以产生一边缘补偿特征成分。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,还包含有:
撷取所述输入影像信号的多个不同特征;以及
加总所撷取到的所述多个特征以产生特征数据。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,还包含有:
撷取所述影像图帧的垂直边缘;以及
撷取所述影像图帧的水平边缘。
13.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述成分差异是依据一亮度差异计算所得到的一对比度,而所述局部差异值包含所述影像图帧的局部区域中的最大对比度。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,所述对映转换函数将所含对比度低于一第一预定值的所述局部差异值对映至低增益值、所含对比度介于所述第一预定值与一第二预定值间的所述局部差异值对映至高增益值、所含对比度高于所述第二预定值的所述局部差异值对映至低增益值。
15.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,所述对映转换函数为一非线性对映函数。
16.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,所述对映转换函数通过一查表方式来进行。
17.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,计算所述局部差异值的步骤还包含有:
计算所述影像图帧的所述局部区域中的一预定范围内的最大色度差异。
18.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,撷取所述输入影像信号中的特定特征的步骤包含有:
对所述输入影像信号进行滤波处理以撷取出所述特定特征;
消除撷取到的所述特定特征中的噪声;以及
施加增益予撷取到的所述特定特征。
19.一种影像系统,其特征在于,包含有:一输出接口、一锐利度控制单元和一输出单元;其中,
一输入接口,用来接收一数字形式的输入影像信号;
一锐利度控制单元,该锐利度控制单元包含有:
一局部差异检测单元,用以依据由所述输入影像信号所形成的一影像图帧的一局部区域中的一亮度差异,来计算出所述局部区域中的一局部对比值;
一调整单元,耦接于所述局部差异检测单元,用来将所述局部差异值对映转换成一边缘增益值;
一特征撷取单元,用来撷取所述输入影像信号中的一特定特征;
一乘法器,耦接于所述调整单元与所述特征撷取单元,用来将所述特征撷取单元的输出所对应的特征数据乘以所述边缘增益值,以产生一边缘补偿特征成分;以及
一合成单元,用来合成所述影像图帧与所述边缘补偿特征成分以产生一输出影像;以及
一输出单元,用来呈现所述输出影像。
20.根据权利要求19所述的影像系统,其特征在于,所述调整单元用来在所述局部差异值的对比度低于一第一预定值时产生低增益值、对比度介于所述第一预定值与一第二预定值间时产生相对应的高增益值、对比度高于所述第二预定值时产生相对应的低增益值。
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