TWI433055B - 圖像處理裝置及方法 - Google Patents

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Description

圖像處理裝置及方法
本發明涉及圖像處理裝置及方法。
當前，應用在各種電子裝置中的視頻資訊大大豐富了我們的日常生活。但是，具有較大資料量的高品質視頻資訊也提高了處理、存儲和傳輸的難度。因此，需要進行視頻壓縮以降低傳輸或存儲視頻資訊的成本。視頻壓縮的一項重要技術是利用運動向量(Motion Vector,MV)表示物體在連續兩畫面(frame)之間如何偏移。考慮一輛汽車在靜止的場地上駛過：當獲取靜止背景的資訊後，值得處理或傳輸的資訊是汽車的運動，而並非每一個完整的畫面。
在習知方法中，為了識別連續畫面中的“物體”，將兩個連續畫面都分割為幾個區塊(block)，其中每個區塊包含多個像素(例如8×8像素或16×16像素)。從前一畫面的區塊中選擇參考區塊，即“物體”所在區塊；並從即刻的(instant)畫面區塊中選擇目標區塊。然後，在目標區塊和參考區塊的每個像素之間測量目標區塊和參考區塊的差異。測量出的差異就表示參考區塊和目標區塊的匹配成本(matching cost)。通過將即刻畫面的其他區塊選為新的目標區塊，並測量對應於 每一新的目標區塊的匹配成本，可以選出具有最低匹配成本的目標區塊作為最佳匹配區塊。因此，可以由最佳匹配區塊與參考區塊之間的偏移獲得最佳匹配運動向量。上述圖像處理技術又稱運動估測。
但是，在一些應用中，例如追蹤或畫面速率轉換(Frame Rate Conversion,FRC)等，找到“真運動”(true motion)比找到最佳匹配區塊更為重要。第1圖是應用習知運動估測技術發生內插錯誤的示意圖。為確定內插(interpolated)畫面的區塊3i，會比較以下三者：匹配成本MC1、匹配成本MC2與匹配成本MC3，其中，匹配成本MC1對應畫面n-1的區塊2n-1與畫面n的區塊4n的差異、匹配成本MC2對應畫面n-1的區塊3n-1與畫面n的區塊3n的差異、匹配成本MC3對應畫面n-1的區塊4n-1與畫面n的區塊2n差異。參考第1圖，存在於畫面n-1區塊4n-1和區塊3n-1之間的一個用斜線標出的物體移動到畫面n的區塊2n和區塊1n之間。由於區塊2n-1和4n均為空白(blank)區塊，或者說用斜線標出的物體並非基於完整的區塊來移動，因此匹配成本MC2、MC3將大於MC1。最後，根據區塊2n-1和4n，內插畫面的區塊3i被錯誤確定為空白區塊。在連續顯示畫面n-1、內插畫面和畫面n時，斜線標出的物體的突然消失將造成使觀看者不舒服的閃爍(twinkle)現象。
習知的圖像處理裝置和方法未同時考慮紋理資訊，採用習知運動估測技術時可能發生內插錯誤，從而造成視頻播放中的閃爍現象，有鑒於此，本發明其中之一目的在於提供一種圖像處理裝置及方法，利用紋理資訊來解決上述問題。
本發明提供一種圖像處理裝置，包含：一區塊匹配單元，用以比較至少一目標區塊和至少一參考區塊，以產生一匹配結果；一紋理資訊分析單元，用以產生對應於該目標區塊的紋理資訊和該參考區塊的紋理資訊的一紋理分析結果；以及一匹配成本產生單元，耦接於該區塊匹配單元和該紋理資訊分析單元，用以根據該匹配結果和該紋理分析結果產生一匹配成本。
本發明另提供一種圖像處理方法，包含：比較至少一目標區塊和至少一參考區塊，以產生一匹配結果；產生對應於該目標區塊的紋理資訊和該參考區塊的紋理資訊的一紋理分析結果；以及根據該匹配結果和該紋理分析結果產生一匹配成本。
本發明提供的圖像處理裝置及方法可以避免內插區塊的錯誤確定，從而可以解決圖像閃爍現象。
在說明書及後續的申請專利範圍當中使用了某些詞彙來指稱特定元件。所屬領域中具有通常知識者應可理解，製造商可能會用不 同的名詞來稱呼同一個元件。本說明書及後續的申請專利範圍並不以名稱的差異來作為區分元件的方式，而是以元件在功能上的差異來作為區分的準則。在通篇說明書及後續的請求項當中所提及的“包括”和“包含”係為一開放式的用語，故應解釋成“包含但不限定於”。以外，“耦接”一詞在此係包含任何直接及間接的電性連接手段。間接的電性連接手段包括通過其他裝置進行連接。
第2圖是根據本發明之一實施例的圖像處理裝置的功能方塊示意圖。圖像處理裝置200包含區塊匹配單元210、紋理資訊分析單元220和匹配成本產生單元(以下簡稱為MC產生單元)230。區塊匹配單元210比較目標區塊和參考區塊，以產生匹配結果MR。目標區塊和參考區塊可從不同的圖像畫面或者相同的圖像畫面導出。紋理資訊分析單元220產生紋理分析結果TR，紋理分析結果TR對應於目標區塊的目標紋理資訊和參考區塊的參考紋理資訊。MC產生單元230耦接於區塊匹配單元210、紋理資訊分析單元220，並根據匹配結果MR和紋理分析結果TR產生匹配成本MC。請注意，第2圖為簡潔只顯示了與本發明實施例相關的組件。
第3圖是根據本發明一個實施例的圖像處理方法的流程圖。第3圖方法的步驟如下所示：
步驟310：比較至少一個目標區塊和至少一個參考區塊，以產生匹配結果MR。
步驟320：產生紋理分析結果TR，紋理分析結果TR對應於目標區塊和參考區塊的紋理資訊。
步驟330：根據匹配結果MR和紋理分析結果TR產生匹配成本MC。
以上列出的步驟可以任何順序實施，且其中包括的任意步驟可以整合、分開或者省略，以獲得實質上與本方法相同的效果及目標。前述的對該多個步驟的任意操作均應視為落入本發明的範圍。
請一同參考第1圖至第3圖。根據步驟310，區塊匹配單元210比較目標區塊和參考區塊，以產生匹配結果MR。在此實施例中，目標區塊是第1圖中畫面n的區塊2n，參考區塊是第1圖中畫面n-1的區塊4n-1。為找到兩個區塊的差異，區塊匹配單元210應用誤差預測(error prediction)技術，例如均方誤差(MSE)技術、絕對差求和(SAD)技術或差平方求和(SSD)技術等，來比較區塊2n和區塊4n-1。區塊匹配單元210產生的匹配結果MR通常直接視為兩個區塊的匹配成本MC，並用於相關的圖像處理，例如產生運動向量或確定內插區塊。但是，只簡單考慮區塊差異的匹配成本MC可能引起問題，必須考慮其他重要的資訊來作調整。
區塊的邊緣資訊就是一種重要資訊。邊緣指示了像素的不連續，且暗示用邊緣可以畫出“物體”的輪廓。換言之，找到邊緣有助於找到物體，接著有助於找到物體的“真運動”。此外，其他重要資訊還可包括區塊的方差資訊和頻率響應。方差資訊指示區塊的熵或複雜度。若區塊具有較高的熵值或者說更複雜，就暗示了區塊可能具有一些值得處理的物體或重要資訊。方差資訊可粗略定義為組成區塊的相鄰像素之差 的絕對值之和，如下式(1)所示。或者更精確的，方差資訊可定義為每個像素與像素平均值之差的平方和，如下式(2)所示。視設計考慮而定，本發明可以採用其中任一種定義。
在式(1)、(2)中，xij指示組成區塊的每一個像素，x0指示組成區塊的像素的平均值，VR指示方差資訊。
此外，考慮頻率響應與考慮方差的目的類似，也用以指示區塊的複雜度。區塊的頻率響應揭露來自組成區塊資訊的各不同頻帶的百分比，例如高頻帶資訊、中頻帶資訊和低頻帶資訊。區塊的頻率響應可通過對區塊應用傅立葉變換或其他類傅立葉變換導出。若頻率響應揭露區塊由各種不同頻帶資訊組成，則暗示區塊具有值得處理的重要資訊。
在上述揭露內容的教導下，本領域習知技藝者容易理解，為確定對應於區塊的匹配成本MC，不僅需考慮區塊間的差異，也要考慮區塊的內容。換言之，確定對應於區塊的匹配成本MC時需要考慮區塊的紋理資訊。根據步驟320，紋理資訊分析單元220產生紋理分析結果TR，紋理分析結果TR對應於區塊2n的紋理資訊和區塊4n-1的紋理資訊。當然，紋理資訊可包含邊緣資訊、方差資訊、頻率響應資訊或上述資訊的任意結合。也就是說，紋理資訊是從由邊緣資訊、方差資訊和頻率響應資訊組成的一組中選擇得出。實施 紋理資訊分析單元220是用以確定區塊的紋理資訊。例如，在此實施例中，為確定區塊2n和區塊4n-1的邊緣資訊，紋理資訊分析單元220可以是Prewitt濾波器或Sobel濾波器。本領域習知技藝者容易理解，紋理資訊分析單元220也可以是用於確定區塊2n和區塊4n-1的方差資訊或頻率響應的其他單元。
獲得匹配結果MR和紋理分析結果TR之後，區塊2n和區塊4n-1的匹配成本MC可由匹配結果MR和紋理分析結果TR來確定。根據步驟330，MC產生單元230根據匹配結果MR和紋理分析結果TR產生匹配成本MC。具有豐富內容的區塊被選擇用以確定相應的運動向量的機會應當更高。MC產生單元230可簡單用減法器實施，也就是用MR-TR以產生匹配成本MC，或者用其他考慮紋理分析結果TR影響以產生匹配成本MC的單元來實施。產生的匹配成本MC可用於不同的圖像處理過程，例如產生運動向量。應當注意，用第2圖所示圖像處理裝置200產生的匹配成本MC來導出運動向量僅為一個應用示例，然本發明並不以此為限。
第4圖是根據本發明一個替代實施例的另一圖像處理裝置的功能方塊示意圖。圖像處理裝置400包含區塊匹配單元210、紋理資訊分析單元220、映射單元222、加權單元224、MC產生單元230’以及運動向量決定單元240。與第2圖具有相同名稱和標號的裝置組件的操作和功能均相同，因此此處為簡潔省略相關描述。映射單元222耦接於紋理資訊分析 單元220，將具有第一位元長度的紋理分析結果TR映射到具有較小的第二位元長度的已映射紋理分析結果TRm。已映射紋理分析結果TRm可以包括對應於該參考紋理資訊的參考一位元(one-bit)資訊以及對應於該目標紋理資訊的目標一位元資訊。加權單元224耦接於映射單元222和MC產生單元230’，調整已映射紋理分析結果TRm以產生已加權紋理分析結果TRw。MC產生單元230’耦接於區塊匹配單元210和加權單元224，用以根據已加權紋理分析結果TRw和區塊匹配單元210產生的匹配結果MR來產生匹配成本MC。
在此示例實施例中，映射單元222用於簡化計算複雜度。可根據紋理資訊分析單元220和映射單元222產生新的邊緣資訊。例如，當紋理分析結果TR指示區塊2n的邊緣資訊高於預設值時，區塊2n的邊緣資訊就映射至邏輯“1”，表示區塊2n中存在邊緣；當區塊4n-1的邊緣資訊低於預設值時，區塊4n-1的邊緣資訊就映射至邏輯“0”，表示區塊4n-1中不存在邊緣。
加權單元224用來調整紋理資訊(包括紋理分析結果TR和已映射紋理分析結果TRm)的影響，產生的匹配結果MR和紋理資訊可基於不同測量單位(unit)產生。此外，在不同應用中紋理資訊可具有不同含義；例如，有時一個邊緣至關重要，有時該邊緣可能可以省略。因此，紋理資訊可以加權為適當的值。請注意，紋理資訊(例如目標區塊或參考區塊的邊緣資訊、方差資訊和/或頻率響應)所包含的每段資訊可以獨立的用不同值進行加權。
運動向量決定單元240可利用考慮紋理在內的匹配成本MC確定相應的運動向量(圖中以MV表示)。例如，根據上述實施例可以獲得畫面n-1的區塊2n-1與畫面n的區塊4n的差異所對應的匹配成本MC1’、畫面n-1的區塊3n-1與畫面n的區塊3n的差異所對應的匹配成本MC2’、畫面n-1的區塊4n-1與畫面n的區塊2n的差異所對應的匹配成本MC3’。區塊3n-1與區塊3n的差異較大，因此匹配成本MC2’將具有比匹配成本MC1’、MC3’更大的值。而區塊4n-1與區塊2n比區塊2n-1與區塊4n具有更豐富的紋理資訊，因此匹配成本MC3’小於匹配成本MC1’。根據匹配成本MC3’，運動向量決定單元240為內插區塊3i確定運動向量，由一組指向兩個方向的運動向量組成，這兩個向量分別由區塊3i指向區塊4n-1、2n。以此方式，內插區塊3i不再被錯誤確定為空白區塊。因此可以解決閃爍現象。請注意，映射單元222、加權單元224和運動向量決定單元240的任一個單元可視不同應用需求而省略。換言之，在確定匹配成本MC時考慮了紋理資訊的任意圖像處理裝置均落入本發明的範圍。
總之，本發明實施例提供的裝置和方法可產生考慮了紋理資訊的MC，這有助於找到物體的“真運動”，特別是有助於FRC和追蹤應用。
任何熟習此項技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可做些許的更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視所附之申請專利範圍所界定者為準。
200、400‧‧‧圖像處理裝置
210‧‧‧區塊匹配單元
220‧‧‧紋理資訊分析單元
222‧‧‧映射單元
224‧‧‧加權單元
230、230’‧‧‧匹配成本產生單元
240‧‧‧運動向量決定單元
310~330‧‧‧步驟
第1圖是應用習知運動估測技術發生內插錯誤的示意圖。
第2圖是根據本發明之一實施例的圖像處理裝置的功能方塊示意圖。
第3圖是根據本發明一個實施例的圖像處理方法的流程圖。
第4圖是根據本發明一個替代實施例的另一圖像處理裝置的功能方塊示意圖。
200‧‧‧圖像處理裝置
210‧‧‧區塊匹配單元
220‧‧‧紋理資訊分析單元
230‧‧‧匹配成本產生單元

Claims (14)

  1. 一種圖像處理裝置，包含：一區塊匹配單元，用以比較至少一目標區塊和至少一參考區塊，以產生一匹配結果；其中，該至少一目標區塊和該至少一參考區塊從不同的圖像畫面導出；一紋理資訊分析單元，用以產生一紋理分析結果，其中該紋理分析結果對應於該目標區塊的紋理資訊和該參考區塊的紋理資訊；以及一匹配成本產生單元，耦接於該區塊匹配單元和該紋理資訊分析單元，用以根據該匹配結果和該紋理分析結果產生一匹配成本。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之圖像處理裝置，更包含：一加權單元，耦接在該紋理資訊分析單元和該匹配成本產生單元之間，用以調整該紋理分析結果以產生一已加權紋理分析結果；其中，該匹配成本產生單元根據該匹配結果和該已加權紋理分析結果產生該匹配成本。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之圖像處理裝置，更包含： 一映射單元，耦接在該紋理資訊分析單元和該匹配成本產生單元之間，用於將該紋理分析結果映射到一已映射紋理分析結果，其中，該紋理分析結果具有一第一位元長度，該已映射紋理分析結果具有一第二位元長度，該第二位元長度小於該第一位元長度。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之圖像處理裝置，其中，該紋理分析結果包括該參考區塊的參考紋理資訊以及該目標區塊的目標紋理資訊，該已映射紋理分析結果包括對應於該參考紋理資訊的參考一位元資訊以及對應於該目標紋理資訊的目標一位元資訊。
  5. 如申請專利範圍第3項所述之圖像處理裝置，更包含：一加權單元，耦接在該映射單元和該匹配成本產生單元之間，用以調整該已映射紋理分析結果以產生一已加權紋理分析結果；其中，該匹配成本產生單元根據該匹配結果和該已加權紋理分析結果產生該匹配成本。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之圖像處理裝置，其中，該紋理資訊是從由一邊緣資訊、一方差資訊和一頻率響應資訊組成的一組中選擇得出。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之圖像處理裝置，其中，該區塊匹配單元比較多個目標區塊與多個參考區塊，以分別產生多個匹配結果；該紋理資訊分析單元根據該目標區塊和該參考區塊產生多個紋理分析結果；該匹配成本產生單元根據該匹配結果和該紋理分析結果產生多個匹配成本；以及該圖像處理裝置更包含：一運動向量決定單元，耦接於該匹配成本產生單元，用於根據該多個匹配成本確定一內插區塊的一運動向量。
  8. 一種圖像處理方法，包含：比較至少一目標區塊和至少一參考區塊，以產生一匹配結果；其中，該至少一目標區塊和該至少一參考區塊從不同的圖像畫面導出；產生一紋理分析結果，該紋理分析結果對應該目標區塊的紋理資訊和該參考區塊的紋理資訊；以及根據該匹配結果和該紋理分析結果產生一匹配成本。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之圖像處理方法，更包含：調整該紋理分析結果以產生一已加權紋理分析結果；其中，根據該匹配結果和該已加權紋理分析結果產生該匹配成本。
  10. 如申請專利範圍第8項所述之圖像處理方法，更包含：將具有一第一位元長度的該紋理分析結果映射到具有一第二位元長度的一已映射紋理分析結果，該第二位元長度小於該第一位元長度；其中，根據該匹配結果和該已加權紋理分析結果產生該匹配成本。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之圖像處理方法，其中，該紋理分析結果包括該參考區塊的參考紋理資訊以及該目標區塊的目標紋理資訊，該已映射紋理分析結果包括對應於該參考紋理資訊的參考一位元資訊以及對應於該目標紋理資訊的目標一位元資訊。
  12. 如申請專利範圍第10項所述之圖像處理方法，更包含：調整該已映射紋理分析結果以產生一已加權紋理分析結果；其中，根據該匹配結果和該已加權紋理分析結果產生該匹配成本。
  13. 如申請專利範圍第8項所述之圖像處理方法，其 中，該紋理資訊是從由一邊緣資訊、一方差資訊和一頻率響應資訊組成的一組中選擇得出。
  14. 如申請專利範圍第8項所述之圖像處理方法，更包含：比較多個目標區塊以及多個參考區塊，以分別產生多個匹配結果；根據該目標區塊和該參考區塊產生多個紋理分析結果；根據該匹配結果和該紋理分析結果產生多個匹配成本；以及根據該匹配成本確定一內插區塊的一運動向量。
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