RU2332716C2 - Method and device for anisotropic filtering of dynamic video picture - Google Patents

Method and device for anisotropic filtering of dynamic video picture Download PDF

Info

Publication number
RU2332716C2
RU2332716C2 RU2006131032/09A RU2006131032A RU2332716C2 RU 2332716 C2 RU2332716 C2 RU 2332716C2 RU 2006131032/09 A RU2006131032/09 A RU 2006131032/09A RU 2006131032 A RU2006131032 A RU 2006131032A RU 2332716 C2 RU2332716 C2 RU 2332716C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
buffer
current frame
current
frame
input
Prior art date
Application number
RU2006131032/09A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2006131032A (en
Inventor
Ксени Юрьевна ПЕТРОВА (RU)
Ксения Юрьевна Петрова
Original Assignee
Самсунг Электроникс Ко., Лтд.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Самсунг Электроникс Ко., Лтд. filed Critical Самсунг Электроникс Ко., Лтд.
Priority to RU2006131032/09A priority Critical patent/RU2332716C2/en
Publication of RU2006131032A publication Critical patent/RU2006131032A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2332716C2 publication Critical patent/RU2332716C2/en

Links

Images

Abstract

FIELD: information technology.
SUBSTANCE: pixels data of the current video sequence frame is recorded to the buffer of current frame, and the pixels data of the previous video sequence frame is recorded to the buffer of previous frame; motion between current and previous video sequence frames is determined in the differences calculation block; the calculated motion between previous and current frames is recorded to the motion data buffer; the data from the current frame buffer is recorded to the previous frame buffer; partial derivatives for every channel of the current frame are determined in the partial derivative calculation blocks for X-direction and Y-direction; spatial averaging of directional derivatives for each channel of the current frame, as well as channels smoothing in the first and the second smoothing blocks are performed; direction of the edge for every pixel position of the current frame is calculated in the arctangent calculator; anisotropic filter for every pixel position of the current frame is formed and recorded to the memory of filter values; anisotropic filtering of all pixels of the current frame, their motion exceeding predefined limit in the anisotropic filtering block, is done.
EFFECT: increased quality of dynamic video picture due to changes in anisotropic filtering with adaptive mask.
7 cl, 2 dwg

Description

Настоящее изобретение относится к способам и устройствам для обработки видеоданных, а более конкретно к способам и устройствам анизотропной фильтрации динамического видеоизображения, и может быть применено в телевизорах высокой четкости и других устройствах вывода видеоизображения.The present invention relates to methods and devices for processing video data, and more particularly to methods and devices for anisotropic filtering of dynamic video images, and can be applied to high-definition televisions and other video output devices.

В настоящее время в связи с появлением устройств передачи и отображения видеосигнала высокой четкости становится актуальным направление улучшения качества видеоизображения, в частности, уменьшения краевых искажений в видеопоследовательностях с быстрой сменой кадров. Для уменьшения краевых искажений применяют различные способы фильтрации.Currently, in connection with the advent of high-definition video transmission and display devices, the direction of improving the quality of video images, in particular, reducing edge distortions in video sequences with fast frame change, is becoming relevant. Various filtering methods are used to reduce edge distortion.

В патенте США №4541116 [1] описан способ фильтрации изображения, в котором выделяют матрицу пикселей изображения, сравнивают параметры каждого пикселя матрицы с параметрами соседних пикселей, используя несколько компараторов, и в соответствии с результатами сравнения корректируют параметры данного пикселя.US Pat. No. 4,541,116 [1] describes an image filtering method in which an image pixel matrix is extracted, the parameters of each pixel of the matrix are compared with the parameters of neighboring pixels using several comparators, and the parameters of this pixel are adjusted in accordance with the comparison results.

Наиболее близким к заявляемому изобретению является способ адаптивной анизотропной фильтрации, описанный в патенте США №5003618 [2], в котором фильтрацию автоматически применяют к пикселям черно-белого видеоизображения, при этом угловую ориентацию матрицы коэффициентов анизотропного фильтра определяют как весовую функцию пикселей, взятых в окрестности 5×5.Closest to the claimed invention is the adaptive anisotropic filtering method described in US Pat. 5 × 5.

Недостатками указанных выше способов прототипа и аналога заявляемого изобретения является невозможность контроля пользователем величины сглаживания изображения и фиксированное число направлений анизотропной фильтрации. Отмеченные недостатки не позволяют в достаточной степени улучшить качество изображения.The disadvantages of the above methods of the prototype and analog of the claimed invention is the inability to control the user the amount of smoothing the image and a fixed number of directions of anisotropic filtering. The noted disadvantages do not allow to sufficiently improve the image quality.

Задачей заявленного изобретения является создание способа и устройства анизотропной фильтрации динамического видеоизображения, позволяющих повысить качество изображения.The objective of the claimed invention is to provide a method and device for anisotropic filtering of dynamic video, allowing to improve image quality.

Поставленная задача решена путем создания способа анизотропной фильтрации динамического видеоизображения, который включает в себя следующие операции:The problem is solved by creating a method of anisotropic filtering of a dynamic video image, which includes the following operations:

- записывают данные пикселей текущего кадра видеопоследовательности в буфер (далее по тексту термин «буфер» употребляется равнозначно с термином «память») текущего кадра, а данные пикселей предыдущего кадра видеопоследовательности записывают в буфер предыдущего кадра;- write the pixel data of the current frame of the video sequence to the buffer (hereinafter referred to as “buffer” is used the same as the term “memory”) of the current frame, and the pixel data of the previous frame of the video sequence is written to the buffer of the previous frame;

- определяют параметры движения между текущим и предыдущим кадром видеопоследовательности в блоке вычисления разности между кадрами;- determine the motion parameters between the current and previous frame of the video sequence in the unit for calculating the difference between frames;

- записывают вычисленные параметры движения между текущим и предыдущим кадром в буфер параметров движения;- write the calculated motion parameters between the current and previous frame in the motion parameters buffer;

- записывают данные текущего кадра из буфера текущего кадра в буфер предыдущего кадра;- write the data of the current frame from the buffer of the current frame to the buffer of the previous frame;

- определяют частные производные для каждого канала текущего кадра в блоке вычисления частной производной по оси абсцисс и в блоке вычисления частной производной по оси ординат;- determine the partial derivatives for each channel of the current frame in the block for calculating the partial derivative along the abscissa axis and in the block for calculating the partial derivative along the ordinate;

- производят пространственное усреднение направленных производных для каждого канала текущего кадра, а также усреднение по каналам в первом и втором блоках сглаживания;- produce spatial averaging of the directed derivatives for each channel of the current frame, as well as averaging over the channels in the first and second smoothing blocks;

- определяют направление края для каждого положения пикселя текущего кадра в вычислителе арктангенса;- determine the direction of the edge for each pixel position of the current frame in the arctangent calculator;

- формируют анизотропный фильтр для каждого положения пикселя текущего кадра и записывают его в память (буфер) значений фильтра;- form an anisotropic filter for each pixel position of the current frame and record it in the memory (buffer) of the filter values;

- производят анизотропную фильтрацию всех пикселей текущего кадра, движение которых превышает определенный порог в блоке анизотропной фильтрации.- produce anisotropic filtering of all pixels of the current frame, the movement of which exceeds a certain threshold in the anisotropic filtering unit.

Для функционирования способа важно, чтобы определяли движение между текущим и предыдущим кадром методом оптического потока.For the operation of the method, it is important that the motion between the current and previous frame is determined by the optical flow method.

Для функционирования способа важно, чтобы определяли параметры движения между текущим и предыдущим кадром методом вычисления разности между кадрами.For the functioning of the method, it is important that the motion parameters between the current and previous frame are determined by calculating the difference between the frames.

Для функционирования способа важно, чтобы определяли частныеFor the operation of the method, it is important that particular

производные

Figure 00000002
и
Figure 00000003
используя фильтры Собеля или другие подобные фильтры для определения краев.derivatives
Figure 00000002
and
Figure 00000003
using Sobel filters or other similar filters to define edges.

Для функционирования способа важно, чтобы формировали анизотропный фильтр в виде дискретной аппроксимации двумерного Гауссиана, подвергнутого сжатию и вращению по формулеFor the operation of the method, it is important that an anisotropic filter is formed in the form of a discrete approximation of a two-dimensional Gaussian subjected to compression and rotation by the formula

Figure 00000004
Figure 00000004

где x, у - координаты относительно центра маски, N - нормализующий множитель, σ - стандартное отклонение, Sx и Sy - масштабирующие множители, и α - это направление главной оси симметрии, вычисленное по формулеwhere x, y are the coordinates relative to the center of the mask, N is the normalizing factor, σ is the standard deviation, S x and S y are scaling factors, and α is the direction of the main axis of symmetry calculated by the formula

Figure 00000005
Figure 00000005

Поставленная задача решена также путем создания устройства анизотропной фильтрации динамического видеоизображения, которое состоит из блока упорядочения и вычисления разности между кадрами, который имеет вход для передачи кадров видеоизображения и соединен двухсторонней связью с памятью (буфером) предыдущего кадра, памятью (буфером) параметров движения, выход которой связан с первым входом блока анизотропной фильтрации, и памятью (буфером) текущего кадра, первый выход которой связан с входом вычислителя X-производной, выход которого связан с входом первого блока сглаживания, выход которого связан с первым входом вычислителя арктангенса, выход которого связан с входом памяти (буфера) значений фильтра, выход которого связан со вторым входом блока анизотропной фильтрации, причем второй выход памяти (буфера) текущего кадра связан с входом вычислителя Y-производной, выход которого связан с входом второго блока сглаживания, выход которого связан со вторым входом вычислителя арктангенса, а третий выход памяти (буфера) текущего кадра связан с третьим входом блока анизотропной фильтрации, блока упорядочения и вычисления разности между кадрами, связанного двусторонней связью с памятью (буфером) предыдущего кадра и односторонними связями с памятью (буфером) текущего кадра и памятью (буфером) параметров движения, первый из которых связан с двумя параллельно связанными парами блоков, состоящих из последовательно соединенного блока вычисления частных производных и блока сглаживания, а также последовательно соединенными блоком вычисления арктангенса и памятью (буфером) значений фильтра, блока анизотропной фильтрации, связанного с памятью (буфером) параметров движения, памятью (буфером) текущего кадра и памятью (буфером) значений фильтра.The problem was also solved by creating an anisotropic filtering device for a dynamic video image, which consists of an ordering unit and calculates the difference between frames, which has an input for transmitting frames of a video image and is connected by two-way communication with the memory (buffer) of the previous frame, the memory (buffer) of motion parameters, the output which is associated with the first input of the anisotropic filtering unit, and the memory (buffer) of the current frame, the first output of which is connected to the input of the X-derivative calculator, the output of which is is connected to the input of the first smoothing block, the output of which is connected to the first input of the arctangent calculator, the output of which is connected to the input of the memory (buffer) of the filter values, the output of which is connected to the second input of the anisotropic filtering unit, the second memory output (buffer) of the current frame being connected to the input Y-derivative calculator, the output of which is connected to the input of the second smoothing unit, the output of which is connected to the second input of the arctangent calculator, and the third memory (buffer) output of the current frame is connected anisotropically to the third input of the block filtering, ordering unit and calculating the difference between frames associated with two-way communication with the memory (buffer) of the previous frame and one-way connections with the memory (buffer) of the current frame and the memory (buffer) of motion parameters, the first of which is associated with two parallel pairs of blocks consisting of from a series-connected unit for calculating partial derivatives and a smoothing unit, as well as series-connected unit for calculating the arctangent and the memory (buffer) of the filter values, the anisotropic filter unit radio associated with the memory (buffer) of the motion parameters, the memory (buffer) of the current frame and the memory (buffer) of the filter values.

Для функционирования устройства важно, чтобы блок анизотропной фильтрации содержал постоянную память с коэффициентами банка анизотропных фильтров.For the operation of the device, it is important that the anisotropic filtering unit contains a read-only memory with bank coefficients of anisotropic filters.

Техническим результатом заявленного изобретения является повышение качества динамического видеоизображения за счет применения анизотропного сглаживания с адаптивной маской, зависящей от направления краев в изображении, и осуществления анизотропной фильтрации только областей с большим движением между кадрами видеоизображения, которые наиболее подвержены краевым искажениям.The technical result of the claimed invention is to improve the quality of dynamic video by using anisotropic anti-aliasing with an adaptive mask, depending on the direction of the edges in the image, and by performing anisotropic filtering only of areas with a lot of movement between frames of the video image that are most susceptible to edge distortion.

Для лучшего понимания настоящего изобретения далее приводится его подробное описание с соответствующими чертежами.For a better understanding of the present invention, the following is a detailed description thereof with corresponding drawings.

Фиг.1 Блок-схема способа анизотропной фильтрации динамического видеоизображения, выполненная согласно изобретению.Figure 1 A block diagram of an anisotropic filtering method for a dynamic video image made in accordance with the invention.

Фиг.2 Блок-схема устройства анизотропной фильтрации динамического видеоизображения, выполненная согласно изобретению.Figure 2 Block diagram of an anisotropic filtering dynamic video image, made according to the invention.

В заявленном способе банк анизотропных фильтров вычисляют в виде набора дискретных аппроксимаций двумерного Гауссиана, подвергнутого различным преобразованиям сжатия/растяжения и вращения. Для фильтрации в каждой заданной точке изображения используют фильтр, производящий наибольшее сглаживание в направлении, параллельном направлению края, и минимальное сглаживание в направлении, перпендикулярном направлению края. Направление края определяют как арктангенс усредненных частных производных по осям Х и Y. Анизотропную фильтрацию применяют только в динамических областях изображения. В качестве критерия для определения статических и динамических областей используют модуль вектора движения, оцененного при помощи метода оптического потока или как модуль разности кадров.In the inventive method, the bank of anisotropic filters is calculated as a set of discrete approximations of a two-dimensional Gaussian subjected to various transformations of compression / tension and rotation. For filtering at each given point in the image, a filter is used that produces the greatest smoothing in the direction parallel to the edge direction and the minimum smoothing in the direction perpendicular to the edge direction. The direction of the edge is defined as the arctangent of the averaged partial derivatives along the X and Y axes. Anisotropic filtering is used only in dynamic areas of the image. As a criterion for determining static and dynamic regions, the module of the motion vector estimated using the optical flow method or as the module of the frame difference is used.

Идея улучшения видеоизображения, описанная выше, подходит для динамических видеопоследовательностей с множеством краевых искажений. Что касается статических изображений с четкими деталями, то в любой вид сглаживания порождает нежелательное размывание. Поэтому предлагается применять анизотропную фильтрацию только для областей с интенсивным движением.The video enhancement idea described above is suitable for dynamic video sequences with a lot of edge distortion. As for static images with clear details, any kind of anti-aliasing produces unwanted blurring. Therefore, it is proposed to apply anisotropic filtering only for areas with heavy traffic.

Последовательность операций при реализации заявляемого способа приведена на Фиг.1. Все элементы и этапы способа обозначены индексами от 101 до 110. На начальном этапе определяют движение между двумя последовательными кадрами (шаг 1), вычисляют пространственные производные

Figure 00000006
Figure 00000007
Figure 00000008
Figure 00000009
Figure 00000010
Figure 00000011
для RGB представления или
Figure 00000012
Figure 00000013
Figure 00000014
Figure 00000015
Figure 00000016
Figure 00000017
для YCbCr представления (шаг 2), вычисляют пространственно сглаженные производные
Figure 00000018
Figure 00000019
Figure 00000020
Figure 00000021
Figure 00000022
Figure 00000023
для RGB представления или
Figure 00000024
Figure 00000025
Figure 00000026
Figure 00000027
Figure 00000028
Figure 00000029
для YCbCr представления (шаг 3) и производные сглаженные по каналамThe sequence of operations when implementing the proposed method is shown in Fig.1. All elements and steps of the method are indicated by indices from 101 to 110. At the initial stage, the movement between two consecutive frames is determined (step 1), the spatial derivatives are calculated
Figure 00000006
Figure 00000007
Figure 00000008
Figure 00000009
Figure 00000010
Figure 00000011
for RGB representation or
Figure 00000012
Figure 00000013
Figure 00000014
Figure 00000015
Figure 00000016
Figure 00000017
for the YCbCr representation (step 2), spatially smoothed derivatives are calculated
Figure 00000018
Figure 00000019
Figure 00000020
Figure 00000021
Figure 00000022
Figure 00000023
for RGB representation or
Figure 00000024
Figure 00000025
Figure 00000026
Figure 00000027
Figure 00000028
Figure 00000029
for YCbCr representations (step 3) and derivatives smoothed over channels

Figure 00000030
Figure 00000030

Figure 00000031
Figure 00000031

илиor

Figure 00000032
Figure 00000032

Figure 00000033
Figure 00000033

(шаг 4), вычисляют направление края для каждого положения пикселя(step 4), calculate the edge direction for each pixel position

Figure 00000034
Figure 00000034

(шаг 5), вычисляют анизотропный фильтр для каждого положения пикселя в соответствии с формулой

Figure 00000035
(step 5), an anisotropic filter is calculated for each pixel position in accordance with the formula
Figure 00000035

где x, y - координаты относительно центра маски, N - нормализующий множитель, σ - стандартное отклонение, Sx и Sy - масштабирующие множители по осям Х и Y (шаг 6). Затем для пикселей, движущихся интенсивнее порогового значения, применяют анизотропную фильтрацию (шаг 7).where x, y are the coordinates relative to the center of the mask, N is the normalizing factor, σ is the standard deviation, S x and S y are the scaling factors along the X and Y axes (step 6). Then, for pixels moving more intensively than the threshold value, anisotropic filtering is used (step 7).

На Фиг.2 показана блок-схема устройства анизотропной фильтрации динамического видеоизображения для реализации описанного выше способа. Входной видеопоток, обозначенный на схеме как «Вход», поступает в блок 1 упорядочения и вычисления разности между кадрами, который считывает биты данных из входного видео-потока, считывает данные, соответствующие тому же положению пикселя в кадре из памяти (буфера) 3 предыдущего кадра, вычисляет разность между текущим и предыдущим кадром для текущего пикселя, записывает эту величину в память (буфер) 4 параметров движения, и сохраняет считанные данные в память (буфер) 2 текущего кадра и в память (буфер) 3 предыдущего кадра. Кадр из памяти (буфера) 2 текущего кадра поступает на входы блока 5 вычисления частных производных по оси абсцисс и блока 6 по оси ординат соответственно, в которых вычисляют частные производные по осям Х и Y Dx и Dy для полутонового изображения или

Figure 00000036
Figure 00000037
Figure 00000038
Figure 00000039
Figure 00000040
Figure 00000041
для RGB представления, или
Figure 00000042
Figure 00000043
Figure 00000044
Figure 00000045
Figure 00000046
Figure 00000047
для YCbCr представления. Выходы блоков 5 и 6 вычисления частных производных соединены с блоком 7 и блоком 8 сглаживания, т.е. с блоками, производящими пространственное усреднение с использованием фильтрации с маской видаFigure 2 shows a block diagram of an anisotropic filtering dynamic video image for implementing the above method. The input video stream, designated as “Input” in the diagram, enters block 1 for ordering and calculating the difference between frames, which reads data bits from the input video stream, reads data corresponding to the same pixel position in the frame from memory (buffer) 3 of the previous frame , calculates the difference between the current and previous frame for the current pixel, writes this value to the memory (buffer) 4 of the motion parameters, and stores the read data in memory (buffer) 2 of the current frame and in memory (buffer) 3 of the previous frame. A frame from the memory (buffer) 2 of the current frame is fed to the inputs of the block 5 for calculating the partial derivatives along the abscissa axis and block 6 along the ordinate axis, respectively, in which the partial derivatives along the axes X and YD x and D y are calculated for the grayscale image or
Figure 00000036
Figure 00000037
Figure 00000038
Figure 00000039
Figure 00000040
Figure 00000041
for RGB representation, or
Figure 00000042
Figure 00000043
Figure 00000044
Figure 00000045
Figure 00000046
Figure 00000047
for YCbCr submission. The outputs of the partial derivative calculation blocks 5 and 6 are connected to the block 7 and the smoothing block 8, i.e. with blocks that perform spatial averaging using filtering with a mask of the form

Figure 00000048
Figure 00000048

для окрестности 3×3 или другой подходящей маски при использовании большей окрестности, а затем усреднение по цветовым плоскостям для многоканального изображения по формулеfor a 3 × 3 neighborhood or other suitable mask when using a larger neighborhood, and then averaging over color planes for a multi-channel image using the formula

Figure 00000049
Figure 00000049

Figure 00000050
Figure 00000050

или другой подходящей формуле при использовании формата изображения отличного от RGB. Выходы блоков 7 и 8 соединены с CORDIC вычислителем 9 арктангенса, на выходе которого получают значение (номер) анизотропного фильтра с соответствующей ориентацией, который сохраняют в памяти (буфере) 10 значения фильтра. В блоке 11 анизотропной фильтрации производится считывание номера фильтра из памяти (буфера) 10 значения фильтра, считывание информации о движении из памяти (буфера) 4 параметров движения, выполнение анизотропной фильтрации в случае, если движение превышает заданный порог, и запись результата в выходной видеопоток («Выход»). Вычисление коэффициентов банка анизотропных фильтров производится однократно на этапе разработки устройства. После этого коэффициенты сохраняются в блоке 12 постоянной памяти, являющемся частью блока 11 анизотропной фильтрации.or another suitable formula when using an image format other than RGB. The outputs of blocks 7 and 8 are connected to the CORDIC arctangent calculator 9, the output of which receives the value (number) of the anisotropic filter with the corresponding orientation, which stores the filter values in memory (buffer) 10. In block 11 of anisotropic filtering, the filter number is read from the memory (buffer) 10 of the filter value, the motion information is read from the memory (buffer) of 4 motion parameters, anisotropic filtering is performed if the movement exceeds a predetermined threshold, and the result is recorded in the output video stream ( "Exit"). The coefficients of the bank of anisotropic filters are calculated once at the device development stage. After that, the coefficients are stored in block 12 of constant memory, which is part of block 11 of anisotropic filtering.

Предложенный способ может быть использован в алгоритмах улучшения статического и видеоизображения. Например, он может быть использован как часть алгоритмов преобразования из SDTV в HDTV.The proposed method can be used in algorithms for improving static and video images. For example, it can be used as part of the conversion algorithms from SDTV to HDTV.

Следует отметить, что описанный выше вариант выполнения изобретения был изложен лишь с целью иллюстрации настоящего изобретения, и специалистам должно быть ясно, что возможны разные 20 модификаций, добавления и замены, не выходящие из объема и смысла настоящего изобретения, изложенного в прилагаемой формуле изобретения.It should be noted that the embodiment of the invention described above was set forth only for the purpose of illustrating the present invention, and it should be clear to those skilled in the art that 20 different modifications, additions and substitutions are possible without departing from the scope and meaning of the present invention set forth in the appended claims.

Claims (7)

1. Способ анизотропной фильтрации динамического видеоизображения, включающий в себя следующие операции:1. The method of anisotropic filtering of a dynamic video image, which includes the following operations: записывают данные пикселей текущего кадра видеопоследовательности в буфер текущего кадра, а данные пикселей предыдущего кадра видеопоследовательности записывают в буфер предыдущего кадра;write pixel data of the current frame of the video sequence to the buffer of the current frame, and pixel data of the previous frame of the video sequence is written to the buffer of the previous frame; определяют параметры движения между текущим и предыдущим кадром видеопоследовательности в блоке вычисления разности между кадрами;determining motion parameters between the current and previous frame of the video sequence in the unit for calculating the difference between frames; записывают вычисленные параметры движения между текущим и предыдущим кадром в буфер параметров движения;write the calculated motion parameters between the current and previous frame in the motion parameter buffer; записывают данные текущего кадра из буфера текущего кадра в буфер предыдущего кадра;write data of the current frame from the buffer of the current frame to the buffer of the previous frame; определяют частные производные для каждого канала текущего кадра в блоке вычисления частной производной по оси абсцисс и в блоке вычисления частной производной по оси ординат;determining the partial derivatives for each channel of the current frame in the partial derivative calculation unit along the abscissa axis and in the partial derivative computing unit along the ordinate axis; производят пространственное усреднение направленных производных для каждого канала текущего кадра, а также усреднение по каналам в первом и втором блоках сглаживания;spatial averaging of the directed derivatives for each channel of the current frame, as well as averaging over the channels in the first and second smoothing units; определяют направление края для каждого положения пикселя текущего кадра в вычислителе арктангенса;determining an edge direction for each pixel position of the current frame in the arc tangent calculator; формируют анизотропный фильтр для каждого положения пикселя текущего кадра и записывают его в память значений фильтра;form an anisotropic filter for each pixel position of the current frame and write it to the filter value memory; производят анизотропную фильтрацию всех пикселей текущего кадра, движение которых превышает определенный порог в блоке анизотропной фильтрации.they produce anisotropic filtering of all pixels of the current frame whose movement exceeds a certain threshold in the anisotropic filtering unit. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что определяют параметры движения между текущим и предыдущим кадром методом оптического потока.2. The method according to claim 1, characterized in that the motion parameters between the current and previous frame are determined by the optical flow method. 3. Способ по п.1, отличающийся тем, что определяют параметры движения между текущим и предыдущим кадром методом вычисления разности между кадрами.3. The method according to claim 1, characterized in that the motion parameters between the current and previous frame are determined by calculating the difference between the frames. 4. Способ по п.1, отличающийся тем, что определяют частные производные
Figure 00000051
и
Figure 00000052
используя фильтры для определения краев, подобные фильтрам Собеля.4. The method according to claim 1, characterized in that determine the partial derivatives
Figure 00000051
and
Figure 00000052
using edge filters similar to Sobel filters. 5. Способ по п.1, отличающийся тем, что формируют анизотропный фильтр в виде дискретной аппроксимации двумерного Гауссиана, подвергнутого сжатию и вращению по формуле
Figure 00000053
5. The method according to claim 1, characterized in that they form an anisotropic filter in the form of a discrete approximation of a two-dimensional Gaussian subjected to compression and rotation by the formula
Figure 00000053
 где x, y - координаты относительно центра маски, N нормализующий множитель, σ стандартное отклонение, Sx и Sy - масштабирующие множители, и α это направление главной оси симметрии, вычисленное по формуле
Figure 00000054
where x, y are the coordinates relative to the center of the mask, N is the normalizing factor, σ is the standard deviation, S x and S y are scaling factors, and α is the direction of the main axis of symmetry calculated by the formula
Figure 00000054
 6. Устройство анизотропной фильтрации динамического видеоизображения, состоящее из блока упорядочения и вычисления разности между кадрами, который имеет вход для передачи кадров видеоизображения и соединен двухсторонней связью с буфером предыдущего кадра, буфером параметров движения, выход которой связан с первым входом блока анизотропной фильтрации, и буфером текущего кадра, первый выход которой связан с входом вычислителя Х-производной, выход которого связан с входом первого блока сглаживания, выход которого связан с первым входом вычислителя арктангенса, выход которого связан с входом буфера значений фильтра, выход которого связан со вторым входом блока анизотропной фильтрации, причем второй выход буфера текущего кадра связан с входом вычислителя Y-производной, выход которого связан с входом второго блока сглаживания, выход которого связан с вторым входом вычислителя арктангенса, а третий выход буфера текущего кадра связан с третьим входом блока анизотропной фильтрации, блока упорядочения и вычисления разности между кадрами, связанного двусторонней связью с буфером предыдущего кадра и односторонними связями с буфером текущего кадра и буфером параметров движения, первый из которых связан с двумя параллельно связанными парами блоков, состоящих из последовательно соединенного блока вычисления частных производных и блока сглаживания, а также последовательно соединенными блоком вычисления арктангенса и буфером значений фильтра, блока анизотропной фильтрации, связанного с буфером параметров движения, буфером текущего кадра и буфером значений фильтра.6. An anisotropic filtering device for a dynamic video image, consisting of an ordering unit and calculating the difference between frames, which has an input for transmitting video image frames and is connected by two-way communication with a buffer of a previous frame, a motion parameter buffer, the output of which is connected to the first input of an anisotropic filtering unit, and a buffer the current frame, the first output of which is connected to the input of the X-derivative calculator, the output of which is connected to the input of the first smoothing block, the output of which is connected to the first input arctangent calculator, whose output is connected to the input of the filter values buffer, the output of which is connected to the second input of the anisotropic filtering unit, the second output of the buffer of the current frame is connected to the input of the Y-derivative calculator, the output of which is connected to the input of the second smoothing unit, the output of which is connected to the second the input of the arctangent calculator, and the third buffer output of the current frame is connected to the third input of the anisotropic filtering unit, the ordering unit, and calculating the difference between frames associated with the two-way communication with by the previous frame and one-way connections with the buffer of the current frame and the buffer of motion parameters, the first of which is associated with two parallel-connected pairs of blocks consisting of a series-connected partial derivative calculation unit and a smoothing unit, as well as series-connected arctangent calculation unit and a filter value buffer, an anisotropic filtering unit associated with the motion parameter buffer, the current frame buffer, and the filter value buffer. 7. Устройство по п.6, отличающееся тем, что блок анизотропной фильтрации содержит постоянную память с коэффициентами банка анизотропных фильтров.7. The device according to claim 6, characterized in that the anisotropic filtering unit contains read-only memory with bank coefficients of anisotropic filters.
RU2006131032/09A 2006-08-29 2006-08-29 Method and device for anisotropic filtering of dynamic video picture RU2332716C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006131032/09A RU2332716C2 (en) 2006-08-29 2006-08-29 Method and device for anisotropic filtering of dynamic video picture

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006131032/09A RU2332716C2 (en) 2006-08-29 2006-08-29 Method and device for anisotropic filtering of dynamic video picture

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2006131032A RU2006131032A (en) 2008-03-10
RU2332716C2 true RU2332716C2 (en) 2008-08-27

Family

ID=39280376

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2006131032/09A RU2332716C2 (en) 2006-08-29 2006-08-29 Method and device for anisotropic filtering of dynamic video picture

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2332716C2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2563152C2 (en) * 2011-12-29 2015-09-20 Интел Корпорейшн Method and device for multichannel detection of image attribute detection

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6067737B2 (en) 2011-11-29 2017-01-25 トムソン ライセンシングＴｈｏｍｓｏｎ Ｌｉｃｅｎｓｉｎｇ Method, apparatus, computer program, and storage medium for video quality measurement

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2563152C2 (en) * 2011-12-29 2015-09-20 Интел Корпорейшн Method and device for multichannel detection of image attribute detection

Also Published As

Publication number Publication date
RU2006131032A (en) 2008-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9615039B2 (en) Systems and methods for reducing noise in video streams
JP3505115B2 (en) Image processing device and program recording medium
US9413951B2 (en) Dynamic motion estimation and compensation for temporal filtering
US9202263B2 (en) System and method for spatio video image enhancement
US6959117B2 (en) Method and apparatus for deblurring and re-blurring image segments
US7508448B1 (en) Method and apparatus for filtering video data using a programmable graphics processor
JPH0622135A (en) Picture processing method
JP5158202B2 (en) Image correction apparatus and image correction method
WO2016189901A1 (en) Image processing device, image processing method, program, recording medium recording same, video capture device, and video recording/reproduction device
US8488899B2 (en) Image processing apparatus, method and recording medium
US8693783B2 (en) Processing method for image interpolation
US20220398698A1 (en) Image processing model generation method, processing method, storage medium, and terminal
JP2004166007A (en) Device, method and program for image processing, and storage medium
JP5781370B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, image display apparatus including image processing apparatus, program, and recording medium
JP2014010776A (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
WO2016026072A1 (en) Method, apparatus and computer program product for generation of extended dynamic range color images
RU2332716C2 (en) Method and device for anisotropic filtering of dynamic video picture
WO2014102876A1 (en) Image processing device and image processing method
JP4369030B2 (en) Image correction method and apparatus, and computer-readable recording medium storing image correction program
RU2310911C1 (en) Method for interpolation of images
JP3959547B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and information terminal apparatus
RU2383924C2 (en) Method for adaptive increase of sharpness of digital photographs during printing
Xu et al. An image sharpening algorithm for high magnification image zooming
KR20190070134A (en) Image Resizing apparatus for Large Displays and method thereof
RU2383055C2 (en) Method of determining and smoothing jagged edges on images

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190830