TWI517095B - 影像處理裝置及其方法 - Google Patents

Description

影像處理裝置及其方法

本發明是有關於一種影像處理裝置，且特別是有關於一種影像處理裝置與方法。

隨著科技的日新月異，高解析度的顯示器越來越普及，使得觀看者能夠觀看到更多的影像細節，例如是高解析度多媒體介面(High Definition Multimedia Interface；HDMI)的顯示器，其能顯示解析度為1920×1080的畫面，或甚至是現今熱門的4K解析度(4K resolution)的顯示器，其解析度可達3840x2160和4096×2160畫素。然而，現今多種的影像輸入/播放裝置，例如是數位多用途光碟(Digital Versatile Disc，DVD)播放器、個人電腦(PC)、機上盒(set-top box，STB)等，所能提供的影像畫質大多為720×480或1920×1080等解析度，與上述顯示器所能提供的顯示解析度不盡相同。另一方面，影像輸入/播放裝置所提供影像訊號的位元深度(bit depth，例如色彩深度等)往往不同於顯示器的位元深度。

以DVD播放器為例，DVD播放器所輸入的影像訊號之位元深度可例如是6、8、10位元等，而連接至所述DVD播放器的顯示器(例如是電視機)所顯示/輸出的影像訊號之位元深度可例如是8、10、12位元等。假若輸入至顯示器的影像訊號的位元深度(例如是6位元)小於顯示器的額定位元深度(例如是10位元)時，由於輸入的影像訊號的有效位元與顯示器的額定位元深度之間有4位元的失配(mismatch)，則往往會發現在影像畫面的漸變區域(例如是圖像邊緣)中出現所謂「假輪廓」(false contour)的現象，以致使影像畫面的漸變區域顯示上較為粗糙而不平順(smooth)，因而大大地影響使用者對於所顯示之影像畫面的觀感。

本發明提供一種影像處理裝置及方法，檢測影像輸入訊號的位元深度中的有效位元數(valid bits)並對影像輸入訊號進行位元深度補償(bit depth compensation)，從而有效地改善顯示的影像畫面的顯示品質。

本發明的一種影像處理裝置，所述裝置包括有效位元檢測器以及補償器。所述有效位元檢測器用以檢測影像輸入訊號的位元深度中的有效位元數，從而對應輸出校正係數。所述補償器耦接有效位元檢測器以接收校正係數，以及根據校正係數對影像輸入訊號進行位元數補償，從而輸出對應的影像輸出訊號。

本發明的一種影像處理方法，適用於影像處理裝置，包括：檢測影像輸入訊號的位元深度中的有效位元數，從而對應產生校正係數；以及根據校正係數對影像輸入訊號進行位元數補償，從而產生對應的影像輸出訊號。

在本發明的一實施例中，其中有效位元檢測器包括訊號統計單元、自動相關性單元以及量化檢測器。訊號統計單元對影像輸入訊號的亮度值進行統計，並輸出亮度統計結果。自動相關性單元耦接訊號統計單元，用以將亮度統計結果轉換為自動相關性曲線。量化檢測器耦接自動相關性單元，其用以依據自動相關性曲線計算出校正係數，並將校正係數輸出至補償器。

在本發明的一實施例中，其中自動相關性單元根據相關性函式將亮度統計結果轉換為自動相關性曲線。

在本發明的一實施例中，其中量化檢測器找出自動相關性曲線的峰值位置，並對自動相關性曲線進行高通濾波以獲得濾波曲線，以及依據自動相關性曲線與濾波曲線分別在峰值位置之自動相關值與濾波值而計算出校正係數。

在本發明的一實施例中，其中量化檢測器將自動相關性曲線在峰值位置之自動相關值轉換為第一暫時參數，並將濾波曲線在峰值位置之濾波值轉換為第二暫時參數，以及依據第一暫時參數與第二暫時參數而計算出校正係數。

在本發明的一實施例中，其中量化檢測器將第一暫時參數與第二暫時參數相乘，而獲得校正係數。

在本發明的一實施例中，其中有效位元檢測器包括訊號統計單元、自動相關性單元、量化檢測器以及圖像計算單元(graphic meter)。訊號統計單元對影像輸入訊號的亮度值進行統計，並輸出亮度統計結果。自動相關性單元耦接訊號統計單元，用以將亮度統計結果轉換為自動相關性曲線。量化檢測器耦接自動相關性單元，其用以依據自動相關性曲線計算出初始校正係數。所述圖像計算單元耦接至量化檢測器以接收初始校正係數，其用以對影像輸入訊號的影像幀(image frame)內的多個畫素進行邊緣偵測，以及依據初始校正係數與畫素的邊緣偵測的結果而計算出校正係數。

在本發明的一實施例中，其中量化檢測器找出該自動相關性曲線的峰值位置，對該自動相關性曲線進行高通濾波以獲得一濾波曲線，將自動相關性曲線在峰值位置之自動相關值轉換為第一暫時參數，將濾波曲線在峰值位置之濾波值轉換為第二暫時參數，以及依據第一暫時參數與第二暫時參數而計算出初始校正係數。

在本發明的一實施例中，其中邊緣偵測包括：計算畫素中的目前畫素於第一方向的第一臨近畫素群的總和，作為第一臨近畫素和；計算目前畫素於第二方向的第二臨近畫素群的總和，作為第二臨近畫素和，其中第一方向與第二方向相差180度；計算第一臨近畫素和與第二臨近畫素和之差，作為目前畫素的第一邊緣值；依據畫素的第一邊緣值與初始校正係數之關係，統計畫 素的第一校正增益值；計算目前畫素於第三方向的第三臨近畫素群的總和，作為第三臨近畫素和；計算目前畫素於第四方向的第四臨近畫素群的總和，作為第四臨近畫素和，其中第三方向與第四方向相差180度；計算第三臨近畫素和與第四臨近畫素和之差，作為目前畫素的第二邊緣值；依據畫素的第二邊緣值與初始校正係數之關係，統計畫素的第二校正增益值；以及以第一校正增益值與第二校正增益值作為邊緣偵測的所述結果。

在本發明的一實施例中，其中所述計算出校正係數包括將初始校正係數與第一校正增益值及第二校正增益值相乘，以得到校正係數。

在本發明的一實施例中，其中補償器包括第一假輪廓約化器(false contour reduction device)以及第二假輪廓約化器。第一假輪廓約化器用以接收影像輸入訊號並根據校正係數對影像輸入訊號進行第一假輪廓約化運算，以輸出第一影像校正訊號。第二假輪廓約化器耦接第一假輪廓約化器，用以接收第一影像校正訊號並根據校正係數對第一影像校正訊號進行第二假輪廓約化運算，以輸出影像輸出訊號。

在本發明的一實施例中，其中第一假輪廓約化器包括水平濾波單元、顫化(dithering)單元、水平邊界檢測單元以及混合單元。水平濾波單元用以判斷影像輸入訊號中的目前畫素與水平方向鄰近畫素的差值是否大於校正係數，從而依據判斷結果對應輸出濾波後訊號。顫化單元耦接水平濾波單元，用以接收並對濾 波後訊號進行顫化操作，以輸出顫化後訊號。水平邊界檢測單元用以接收並依據影像輸入訊號及色度訊號檢測水平邊界，並據以決定水平有效值。混合單元耦接顫化單元與水平邊界檢測單元，用以對影像輸入訊號、顫化後訊號來進行權重運算，從而輸出第一影像校正訊號，其中混合單元依據水平有效值而決定影像輸入訊號與顫化後訊號的權重。

在本發明的一實施例中，其中水平邊界檢測單元依據色度訊號與影像輸入訊號而計算出水平邊界準位，以及將水平邊界準位比較於多個水平邊界門限值，以量化水平邊界準位而獲得水平有效值。

在本發明的一實施例中，其中影像輸入訊號包括亮度訊號以及色度訊號。色度訊號包括紅色度訊號與藍色度訊號。而水平邊界檢測單元從亮度訊號的水平梯度值、紅色度訊號的水平梯度值與藍色度訊號的水平梯度值三者中選擇最大者作為水平邊界準位。

在本發明的一實施例中，其中第二假輪廓約化器包括垂直濾波單元、顫化單元、垂直邊界檢測單元以及混合單元。垂直濾波單元用以判斷第一影像校正訊號中的目前畫素與垂直方向鄰近畫素的差值是否大於校正係數，從而依據判斷結果對應輸出濾波後訊號。顫化單元耦接垂直濾波單元，用以接收並對濾波後訊號進行顫化操作，以輸出顫化後訊號。垂直邊界檢測單元用以接收並依據第一影像校正訊號及色度訊號檢測垂直邊界，並據以決 定垂直有效值。混合單元耦接顫化單元與垂直邊界檢測單元，用以對第一影像校正訊號、顫化後訊號來進行權重運算，從而輸出影像輸出訊號，其中混合單元依據垂直有效值而決定第一影像校正訊號與顫化後訊號的權重。

在本發明的一實施例中，更包括緩衝單元，用以緩衝影像輸入訊號，以使影像輸入訊號與校正係數同步，並將緩衝後的影像輸入訊號輸入至補償器。

基於上述，本發明所提出一種影像處理裝置及方法，其中可透過影像處理裝置中的有效位元檢測器以檢測影像輸入訊號的位元深度中的有效位元數，並對影像輸入訊號進行處理、運算以得到的校正係數並輸出至補償器，以供補償器根據此校正係數對影像輸入訊號不足的位元深度進行位元數補償，從而有效地改善顯示的影像畫面的顯示品質，以避免假輪廓現象的發生。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

CbCr_in‧‧‧色度訊號

hlpf_coef‧‧‧水平有效值

Q‧‧‧初始校正係數

Q_final‧‧‧校正係數

Q_gain1‧‧‧第一校正增益值

Q_gain2‧‧‧第二校正增益值

vlpf_coef‧‧‧垂直有效值

Y_in‧‧‧影像輸入訊號

Y_lpf_out‧‧‧濾波後訊號

Y_lpf_out'‧‧‧顫化後訊號

Y_out‧‧‧影像輸出訊號

Y_out'‧‧‧第一影像校正訊號

100‧‧‧影像處理裝置

110‧‧‧有效位元檢測器

112‧‧‧訊號統計單元

114‧‧‧自動相關性單元

116‧‧‧量化檢測器

118‧‧‧圖像計算單元

120‧‧‧補償器

122‧‧‧第一假輪廓約化器

122_2‧‧‧水平濾波單元

122_4、124_4‧‧‧顫化單元

122_6‧‧‧水平邊界檢測單元

122_8、124_8‧‧‧混合單元

124‧‧‧第二假輪廓約化器

124_2‧‧‧垂直濾波單元

124_6‧‧‧垂直邊界檢測單元

130‧‧‧緩衝器

400‧‧‧自動相關性曲線

500‧‧‧濾波曲線

S100、S200‧‧‧步驟

S110~S130‧‧‧步驟

S132~S136‧‧‧步驟

S136_1~S136_3‧‧‧步驟

S210、S220‧‧‧步驟

S212~S218‧‧‧步驟

S216_1、S216_2‧‧‧步驟

S222~S228‧‧‧步驟

S1930~S1950、S1932~S1938、S1941~S1948、S1944_1~S1944_3‧‧‧步驟

圖1是依照本發明的一實施例的影像處理裝置的方塊示意圖。

圖2是依照本發明的一實施例的有效位元檢測器及補償器內部的方塊示意圖。

圖3是依照本發明的一實施例的訊號統計單元所輸出的亮度直方圖。

圖4是依照本發明的一實施例的自動相關性單元所輸出的自動相關性曲線示意圖。

圖5是依照本發明的一實施例的量化檢測器所輸出的自動相關性強度曲線示意圖。

圖6a、6b是依照本發明的一實施例的量化檢測器的查表示意圖。

圖7是依照本發明的一實施例的影像輸入訊號的影像幀內的多個畫素的示意圖。

圖8a、8b是依照本發明的一實施例的畫素比對方式的示意圖。

圖9a、9b是依照本發明的一實施例的圖像計算單元的查表示意圖。

圖10是依照本發明的一實施例的第一假輪廓約化器內部的方塊示意圖。

圖11是依照本發明的一實施例的水平邊界檢測單元的查表示意圖。

圖12是依照本發明的一實施例說明圖2的第二假輪廓約化器內部的方塊示意圖。

圖13是依照本發明的一實施例的垂直邊界檢測單元的查表示意圖。

圖14是依照本發明的另一實施例的有效位元檢測器及補償器內部的電路方塊示意圖。

圖15是依照本發明的一實施例的影像處理方法的流程圖。

圖16是依照本發明的實施例說明圖15中的步驟S100的流程示意圖。

圖17是依照本發明的實施例說明圖16中的步驟S132的流程示意圖。

圖18是依照本發明的實施例說明圖17中的步驟S136的流程示意圖。

圖19是是依照本發明的另一實施例說明圖15中的步驟S100的流程示意圖。

圖20是依照本發明的實施例說明圖19中的步驟S1930的流程圖。

圖21是依照本發明的實施例說明圖19中的步驟S140的流程示意圖。

圖22是依照本發明的實施例說明圖21中的步驟S144的流程示意圖。

圖23是依照本發明的實施例說明圖15中的步驟S200的流程示意圖。

圖24是依照本發明的實施例說明圖23中的步驟S210的流程示意圖。

圖25是依照本發明的實施例說明圖24中的步驟S216的流程 示意圖。

圖26是依照本發明的實施例說明圖23中的步驟S220的流程示意圖。

現將詳細參考本發明之示範性實施例，在附圖中說明所述示範性實施例之實例。另外，凡可能之處，在圖式及實施方式中使用相同標號的元件/構件/符號代表相同或類似部分。

圖1是依照本發明的一實施例的影像處理裝置的方塊示意圖。請參照圖1，本實施例中的影像處理裝置100包括有效位元檢測器110以及補償器120，但不以此為限制。有效位元檢測器110用以檢測影像輸入訊號Y_in的位元深度中的有效位元數(valid bits)，從而對應輸出校正係數Q_final。補償器120耦接有效位元檢測器110以接收校正係數Q_final，並根據校正係數Q_final對影像輸入訊號Y_in進行位元數補償，從而輸出對應的影像輸出訊號Y_out。

在本實施例中，影像處理裝置100可應用於影像輸入裝置(未繪示，例如是DVD播放器等)與顯示器(未繪示，例如是電視機等)之間，但並不以此為限。影像處理裝置100可以將影像輸入裝置所提供的影像輸入訊號Y_in進行位元深度補償，從而輸出符合顯示器的額定位元深度的影像輸出訊號Y_out。因此，影像處理裝置100可以減少「假輪廓」(false contour)的現象。

圖2是依照本發明的一實施例的有效位元檢測器及補償器內部的方塊示意圖。圖2所示實施例可以參照圖1的相關說明而類推之。請參照圖2，本實施例中的有效位元檢測器110包括訊號統計單元112、自動相關性(auto-correlation)單元114以及量化檢測器116，但並不以此為限。訊號統計單元112用以接收並對影像輸入訊號Y_in的亮度值進行統計，並輸出一亮度統計結果。所述亮度統計結果可以任何方式記錄與表現。例如在一些實施例中，所述亮度統計結果可以包括如圖3所示之亮度直方圖(luma histogram)。圖3是依照本發明的一實施例的訊號統計單元所輸出的亮度直方圖，其中橫軸t為亮度直方圖中的亮度值，縱軸X _t 為一個影像幀(image frame)中具有亮度值t的畫素數量。更具體而言，訊號統計單元112分別針對影像輸入訊號Y_in中不同亮度值(即灰階數值)的畫素數量進行統計，從而得到亮度值直方圖。

接著請返回至圖2，有效位元檢測器110中的自動相關性單元114耦接訊號統計單元112，用以將圖3所示之亮度統計結果轉換為一自動相關性曲線400，如圖4所示。圖4是依照本發明的一實施例的自動相關性單元所輸出的自動相關性曲線圖。於圖4中，橫軸τ為亮度直方圖中的亮度跨距，縱軸R(τ)為具有亮度跨距τ的兩亮度值之間的相關性值。

在一實施例中，自動相關性單元114可根據相關性函式將訊號統計單元112所輸出的亮度統計結果轉換為自動相關性曲線400。所述亮度統計結果可以包括亮度直方圖，而所述相關性函 式如下(但不以此為限)： 其中，t為亮度直方圖中的亮度值，X _t 為亮度直方圖中具有亮度t的畫素數量、X _t+τ為亮度直方圖中具有亮度t+τ的畫素數量。

在另一實施例中，其中相關性函式如下： 其中t為亮度直方圖中的亮度值，X _t 為亮度直方圖中具有亮度t的畫素數量、X _t+τ為亮度直方圖中具有亮度t+τ的畫素數量，μ為亮度直方圖中全部X _t 的平均。然而，本實施例的相關性函式並不因上述說明而限制自動相關性單元114的實施方式。

請再返回圖2，量化檢測器116耦接自動相關性單元114，其用以依據自動相關性單元114所輸出的自動相關性曲線400計算出初始校正係數Q。例如，量化檢測器116找出自動相關性曲線400對應於縱軸的峰值位置(例如圖4中峰值R0、R1的位置1及Q1)，並對自動相關性曲線400進行高通濾波以獲得濾波曲線500，如圖5所示。圖5是依照本發明的一實施例的量化檢測器所輸出的自動相關性強度曲線圖。於圖5中，橫軸τ為亮度直方圖中的亮度跨距，縱軸R(τ)為具有亮度跨距τ的兩亮度值之間的相關性值。圖5所示曲線400是圖4所示曲線400的局部。量化檢測器116可以依據自動相關性曲線400與濾波曲線500分別在峰值 位置Q1所對應之自動相關值R1與濾波值K1而計算出初始校正係數Q。計算初始校正係數Q的範例可以參照下述，但不應限制於此。

舉例來說，量化檢測器116可以將自動相關性曲線400在峰值位置Q1之自動相關值R1轉換為第一暫時參數Q_tmp1，以及將濾波曲線500在峰值位置Q1之濾波值K1轉換為第二暫時參數Q_tmp2。在獲得第一暫時參數Q_tmp1與第二暫時參數Q_tmp2，量化檢測器116可以依據第一暫時參數Q_tmp1與第二暫時參數Q_tmp2而計算出初始校正係數Q。

圖6a是依照本發明的一實施例的量化檢測器的查表示意圖。於圖6a中，橫軸表示自動相關性曲線400之自動相關值，縱軸表示第一暫時參數Q_tmp1。在本實施例中，量化檢測器116可以依照圖6a所示轉換關係而將自動相關性曲線400在峰值位置(例如1、Q1)之自動相關值(例如是R0、R1)轉換為第一暫時參數Q_tmp1。更詳細而言，量化檢測器116可以用亮度跨距τ=1之自動相關值R0作為參考值，而對自動相關性曲線400在峰值位置Q1之自動相關值R1進行正規化(normalize)而獲得經正規化值(例如是R1/R0，其他位置之自動相關值可依此類推)，從而能夠依照所述經正規化值進行查表，以將所述經正規化值轉換為第一暫時參數Q_tmp1，如圖6所示。然而，上述對於自動相關值之運算並不此為限制。

圖6b是依照本發明的一實施例的量化檢測器的查表示意 圖。於圖6b中，橫軸表示濾波曲線500之濾波值，縱軸表示第二暫時參數Q_tmp2。請參照圖6b，量化檢測器116亦可以用圖6b所示轉換關係而將濾波曲線500在峰值位置(例如是Q1)所對應之濾波值(例如是K1)進行查表，以轉換得到第二暫時參數Q_tmp2。

在獲得第一暫時參數Q_tmp1與第二暫時參數Q_tmp2之後，量化檢測器116可以依據第一暫時參數Q_tmp1與第二暫時參數Q_tmp2而計算出初始校正係數Q。在一實施例中，其中量化檢測器116可以將第一暫時參數Q_tmp1與第二暫時參數Q_tmp2相乘，而獲得初始校正係數Q，例如Q=Q_tmp1*Q_tmp2。然而，在其他實施例中初始校正係數Q的運算方式並不以此為限。

請返回參照圖2，在一實施例中，有效位元檢測器110更可包括圖像計算單元118(graphic meter)，如圖2所示。圖像計算單元118耦接至量化檢測器116以接收初始校正係數Q，其用以對影像輸入訊號Y_in的影像幀內的多個畫素進行邊緣偵測(容後作更詳細之說明)，以及依據初始校正係數Q與畫素的邊緣偵測的結果而計算出校正係數Q_final，從而能夠進一步分辨影像輸入訊號是自然圖像(nature image)或是人造圖像(graphic image)，以避免誤判假輪廓。在本實施例中，圖像計算單元118可配置於有效位元檢測器110中或內建於量化檢測器116中，但並不以此為限制。底下將針對上述邊緣偵測之具體實施方式將同步參照圖7、圖8a、圖8b、圖9做更詳細的說明。

圖7是依照本發明的一實施例的影像輸入訊號Y_in的一個影像幀內的多個畫素的示意圖。影像輸入訊號Y_in於目前影像幀所包含的多個畫素的亮度值Y_1,1、Y_1,2、...Y_1,hcnt、...、Y_2,1、Y_2,2、...、Y_vcnt,1、Y_vcnt,2、...Y_vcnt,hcnt，各畫素由左而右、由上而下依序排列如圖7所示，但並不以此為限制。

圖8a、圖8b是依照本發明的一實施例的畫素比對方式的示意圖。圖像計算單元118可以對影像輸入訊號Y_in的影像幀內的多個畫素的每一者逐一掃描，並且在對影像幀進行掃描的過程中依照圖8a及/或圖8b所示方式進行邊緣偵測。更具體而言，所述邊緣偵測的操作方式包括底下步驟。首先，圖像計算單元118可以對影像輸入訊號Y_in的影像幀內的多個畫素的亮度值Y_1,1~Y_vcnt,hcnt逐一掃描。在此假設目前被掃描到的畫素亮度值是Y_c。

請參照圖8a，圖像計算單元118計算畫素中的目前畫素Y_c於第一方向的第一臨近畫素群Y_c-n、Y_c-n+1、…、Y_c-1的總和， 作為第一臨近畫素和。在本實施例中，所述第一方向即為列 (row)方向，但並不此為限。接著，圖像計算單元118計算目前畫素Y_c於第二方向的第二臨近畫素群Y_c+1、…、Y_c+n-1、Y_c+n的總 和，作為第二臨近畫素和，其中第一方向與第二方向相差 180度。圖像計算單元118可以計算第一臨近畫素和與第二 臨近畫素和之差，作為目前畫素Y_c的第一邊緣值。

請參照圖8b，圖像計算單元118可以計算畫素中的目前畫素Y_c於第三方向的第三臨近畫素群Y_c-n、Y_c-n+1、…、Y_c-1的總 和，作為第三臨近畫素和。在本實施例中，所述第三方向即 為行(column)方向，但並不此為限。接著，圖像計算單元118計算目前畫素Y_c於第四方向的第四臨近畫素群Y_c+1、…、Y_c+n-1、 Y_c+n的總和，作為第四臨近畫素和，其中第三方向與第四方 向相差180度。圖像計算單元118可以計算第三臨近畫素和 與第四臨近畫素和之差，作為目前畫素Y_c的第二邊緣值。

以圖7為例，假設目前被掃描到的畫素亮度值是Y_x,y，其中1xvcnt，1yhcnt，vcnt與hcnt為整數。由上述圖8a與圖8b的說明類推，假設臨近畫素群的距離n為4，則圖7所示影像 幀內目前畫素Y_x,y的第一臨近畫素和為，而第二臨近畫素 和為。圖像計算單元118可以計算第一臨近畫素和與 第二臨近畫素和之差，作為目前畫素Y_x,y的第一邊緣值 Yhdiff _x,y 。例如，。同理，圖7所示影像幀 內目前畫素Y_x,y的第三臨近畫素和為，而第四臨近畫素和為 。圖像計算單元118可以計算第三臨近畫素和與第四 臨近畫素和之差，作為目前畫素Y_x,y的第二邊緣值Yvdiff _x,y 。 例如，。

而後，圖像計算單元118可以依據影像幀內所有畫素的第一邊緣值(例如畫素Y_x,y的第一邊緣值Yhdiff _x,y)與初始校正係數Q之關係，統計這些畫素的第一校正增益值Q_gain1。計算第一校正增益值Q_gain1的範例可以參照下述，但不應限制於此。更具體而言，圖像計算單元118統計畫素的第一校正增益值Q_gain1的方式包括底下步驟。首先，圖像計算單元118可以計數影像幀內這些畫素中，位於相同列(row)且其第一邊緣值大於第一門限值N且其第一邊緣值小於k倍初始校正係數Q的畫素的數量，以作為所述相同列的水平邊緣畫素數量值，其中k為實數(例如4或其他數)。舉例來說，圖像計算單元118可以統計圖7所示影像幀中位於第i列(row)的水平邊緣畫素數量值contour_h_cnt _i 。所述於第i列水平邊緣畫素數量值contour_h_cnt _i 的統計方式以虛擬碼(pseudo code)說明如下(其餘列可以依此類推)：

接著，圖像計算單元118可以計數影像幀的多個列中，所述相同列的水平邊緣畫素數量值與所述相同列的相鄰列的水平邊緣畫素數量值之差小於第二門限值th_h的列的數量，以作為水平邊緣列數量值Graphic_h_level。舉例來說，圖像計算單元118可以檢查圖7所示影像幀中第1列(row)至第vcnt列的水平邊緣畫素數量值contour_h_cnt ₁ ~contour_h_cnt _vcnt 並統計之，以獲得圖7所示影像幀的水平邊緣列數量值Graphic_h_level。所述水平邊緣列數量值Graphic_h_level的統計方式以虛擬碼(pseudo code)說明如下：

最後，圖像計算單元118可以依照所述水平邊緣列數量值Graphic_h_level進行查表，以將所述水平邊緣列數量值Graphic_h_level對應轉換得到第一校正增益值Q_gain1，如圖9a所示。圖9a是依照本發明的一實施例的圖像計算單元的查表示意圖。於圖9a中，橫軸表示水平邊緣列數量值Graphic_h_level，縱軸表示第一校正增益值Q_gain1。圖像計算單元118可以進行查表，以依據圖9a所示轉換關係而將水平邊緣列數量值Graphic_h_level轉換為第一校正增益值Q_gain1。

同樣地，圖像計算單元118可以依據影像幀內所有畫素的第二邊緣值(例如畫素Y_x,y的第二邊緣值Yvdiff _x,y )與初始校正係數Q之關係，統計這些畫素的第二校正增益值Q_gain2。計算第二校正增益值Q_gain2的範例可以參照下述，但不應限制於此。首先，圖像計算單元118可以計數影像幀內這些畫素中，位於相同列(row)且其第二邊緣值大於第一門限值N且其第二邊緣值小於k倍初始校正係數Q的畫素的數量，以作為所述相同列的垂直邊緣畫素數量值，其中k為實數(例如4或其他數)。舉例來說，圖像計算單元118可以統計圖7所示影像幀中位於第i列(row)的垂直邊緣畫素數量值contour_v_cnt _i 。所述於第i列垂直邊緣畫素數量值contour_v_cnt _i 的統計方式以虛擬碼(pseudo code)說明如下(其餘列可以依此類推)：

圖像計算單元118可以計數影像幀的多個列中，所述相同列的垂直邊緣畫素數量值與所述相同列的相鄰列的垂直邊緣畫素數量值之差小於第二門限值th_h的列的數量，以作為垂直邊緣列數量值Graphic_v_level。舉例來說，圖像計算單元118可以檢查圖7所示影像幀中第1列(row)至第vcnt列的垂直邊緣畫素數 量值contour_v_cnt ₁ ~contour_v_cnt _vcnt 並統計之，以獲得圖7所示影像幀的垂直邊緣列數量值Graphic_v_level。所述垂直邊緣列數量值Graphic_v_level的統計方式以虛擬碼(pseudo code)說明如下：

圖像計算單元118可以依照所述垂直邊緣列數量值Graphic_v_level進行查表，以將所述垂直邊緣列數量值Graphic_v_level對應轉換得到第二校正增益值Q_gain2，如圖9b所示。圖9b是依照本發明的一實施例的圖像計算單元的查表示意圖。於圖9b中，橫軸表示垂直邊緣列數量值Graphic_v_level，縱軸表示第二校正增益值Q_gain2。圖像計算單元118可以進行查表，以依據圖9a所示轉換關係而將垂直邊緣列數量值Graphic_v_level轉換為第二校正增益值Q_gain2。圖像計算單元118計算第二校正增益值Q_gain2的方式與計算第一校正增益值Q_gain1採用相類似的運算方式，其差異在於圖像計算單元118用以對影像輸入訊號Y_in的影像幀內的畫素進行邊緣偵測的方向為縱軸方向，也就是行(column)方向。

在獲得第一校正增益值Q_gain1與第二校正增益值 Q_gain2後，圖像計算單元118可以第一校正增益值Q_gain1與第二校正增益值Q_gain2作為所述邊緣偵測的所述結果。在一實施例中，其中所述計算出校正係數Q_final包括將初始校正係數Q乘以第一校正增益值Q_gain1及第二校正增益值Q_gain2之相乘結果，以得到校正係數Q_final，例如Q_final=Q* Q_gain1 * Q_gain2。然而，校正係數Q_final的運算方式並不以此為限。

另一方面，請再返回圖2，在本實施例中，補償器120包括第一假輪廓約化器122以及第二假輪廓約化器124。第一假輪廓約化器122用以接收影像輸入訊號Y_in並根據校正係數Q_final對影像輸入訊號Y_in進行第一假輪廓約化運算，以輸出第一影像校正訊號Y_out'。第二假輪廓約化器124耦接第一假輪廓約化器122，用以接收第一影像校正訊號Y_out'並根據校正係數Q_final對第一影像校正訊號Y_out'進行第二假輪廓約化運算，以輸出影像輸出訊號Y_out。第一假輪廓約化器122以及第二假輪廓約化器124的串接順序不應受限於圖2所示。例如，在其他實施例中，第二假輪廓約化器124的輸入端可以接收影像輸入訊號Y_in與色度訊號CbCr_in，第二假輪廓約化器124的輸出端輸出第一影像校正訊號給第一假輪廓約化器122的輸入端，而第一假輪廓約化器122的輸出端輸出影像輸出訊號Y_out。在圖2所示實施例中，上述假輪廓約化運算之具體實施方式將以圖10中的第一假輪廓約化器122為例作更詳細的說明。

圖10是依照本發明的一實施例說明圖2的第一假輪廓約 化器122內部的方塊示意圖。在本實施例中，影像輸入訊號Y_in包括亮度訊號。第一假輪廓約化器122包括水平濾波單元122_2、顫化(dithering)單元122_4、水平邊界檢測單元122_6以及混合單元122_8，但並不以此為限制。水平濾波單元122_2用以接收並判斷影像輸入訊號Y_in中的目前畫素(例如圖8a所示目前畫素Y_c)與水平方向鄰近畫素(例如鄰近畫素Y_c+i，i為整數)的差值是否大於校正係數Q_final，從而依據判斷結果而對應輸出濾波後訊號Y_lpf_out。

舉例來說，在一些實施例中，水平濾波單元122_2可包括邊緣維持處理器(edge preserved processor)與低通濾波器(low pass filter)(未繪示)。所述邊緣維持處理器的第一輸入端與第二輸入端分別接收校正係數Q_final與影像輸入訊號Y_in。所述邊緣維持處理器的輸出端耦接至所述低通濾波器的輸入端。所述低通濾波器的輸出端輸出濾波後訊號Y_lpf_out給顫化單元122_4的輸入端。所述低通濾波器可以是任何形式的低通濾波電路，例如傳統低通濾波器等。所述邊緣維持處理器可以判斷影像輸入訊號Y_in中的目前畫素Y_c與水平方向鄰近畫素Y_c+i的差值是否大於校正係數Q_final，從而依據判斷結果決定是否調整目前畫素Y_c在水平方向鄰近畫素Y_c+i的亮度訊號，以及將經調整亮度訊號`Y輸出給所述低通濾波器。更具體而言，當影像輸入訊號Y_in中的目前畫素Y_c與水平方向鄰近畫素Y_c+i的差值大於校正係數Q_final時，則所述邊緣維持處理器可以將水平方向鄰近畫素Y_c+i轉變為 目前畫素Y_c的畫素值；若判斷結果為否時，則所述邊緣維持處理器不改變水平方向鄰近畫素Y_c+i的畫素值。所述邊緣維持處理器的操作可參照圖8a而以虛擬碼(pseudo code)說明如下：

接著，所述邊緣維持處理器將經調整亮度訊號`Y輸出給所述低通濾波器。舉例來說，所述邊緣維持處理器可以將目前畫素Y<sub>c</sub>附近的水平方向鄰近畫素的經調整亮度訊號`Y_c-n~`Y<sub>c+n</sub>輸出給2n+1階(2n+1 taps)低通濾波器。此2n+1階低通濾波器將這些經調整亮度訊號`Y_c-n~`Y_c+n進行濾波，從而輸出濾波後訊號Y_lpf_out至下一級的顫化單元122_4。

顫化單元122_4耦接水平濾波單元122_2以接收並對濾波後訊號Y_lpf_out進行顫化(dithering)操作，以輸出顫化後訊號Y_lpf_out'。顫化操作是影像處理上的一種技術，由於人類視覺會對小區域的平均顏色產生錯覺，而所述顫化操作的具體實施方式為在一個有限色彩的調色盤系統中，經由擴散(diffusion)來近似不在調色盤上的顏色，因此透過顫化操作之後可以增加顏色的深度，使得影像的品質看起來更佳。所述顫化單元122_4可以是任何形式的顫化電路，例如傳統顫化電路等。

同時，第一假輪廓約化器122中的水平邊界檢測單元 122_6用以接收並依據影像輸入訊號Y_in及色度訊號CbCr_in檢測水平邊界H_edge_level，並據以決定水平有效值hlpf_coef。更詳盡而言，水平邊界檢測單元122_6可以計算目前畫素Yc的亮度Y水平梯度(horizontal gradient of Y)、彩度Cb水平梯度(horizontal gradient of Cb)與彩度Cr水平梯度(horizontal gradient of Cr)，然後從亮度Y水平梯度、彩度Cb水平梯度與彩度Cr水平梯度三者中選擇最大者作為所述水平邊界H_edge_level。請先參照圖11，圖11是依照本發明的一實施例的水平邊界檢測單元的查表示意圖。在本實施例中，水平邊界檢測單元122_6可以將水平邊界準位H_edge_level比較於多個水平邊界門限值(例如是h_edge_th0、h_edge_th1、h_edge_th2、h_edge_th3)，以量化水平邊界準位H_edge_level而獲得水平有效值hlpf_coef(例如是Coef0、Coef1、Coef2、Coef3)，如圖11所示。所述決定水平有效值hlpf_coef之操作可參照圖11而以虛擬碼(pseudo code)說明如下：

在本實施例中，影像輸入訊號Y_in包括亮度訊號(Y)，色度訊號CbCr_in包括紅色度訊號(Cr)與藍色度訊號(Cb)。上述虛擬碼中H Gradient表示水平梯度值(horizontal gradient)。水平邊界檢測單元122_6可以從亮度訊號Y的水平梯度值、紅色度訊號Cr的水平梯度值與藍色度訊號Cb的水平梯度值三者中選擇最大者作為水平邊界準位H_edge_level。

最後，請再返回圖10，混合單元122_8耦接顫化單元122_4與水平邊界檢測單元122_6，用以對影像輸入訊號Y_in、顫化後訊號Y_lpf_out'來進行權重運算，從而輸出第一影像校正訊號Y_out'。在本實施例中，混合單元122_8可以依據水平有效值hlpf_coef而決定影像輸入訊號Y_in與顫化後訊號Y_lpf_out'的權重。舉例來說，在部份實施例中，混合單元122_8可以計算Y_out'=hlpf_coef*Y_lpf_out'+(1-hlpf_coef)* Y_in，以獲得第一影像校正訊號Y_out'。

同理地，在本實施例中，第二假輪廓約化器124的內部元件與操作方式皆與第一假輪廓約化器122相類似。而第一假輪廓約化器122與第二假輪廓約化器124之主要差異在於，第二假輪廓約化器124為針對垂直方向進行運算，故可以參照上述圖10的相關說明而類推之。舉例來說，圖12是依照本發明的一實施例說明圖2的第二假輪廓約化器124內部的方塊示意圖。在本實施例中，第二假輪廓約化器124包括垂直濾波單元124_2、顫化單元124_4、垂直邊界檢測單元124_6以及混合單元124_8，但並不以 此為限制。垂直濾波單元124_2用以接收並判斷第一影像校正訊號Y_out'中的目前畫素(例如圖8b所示目前畫素Y_c)與垂直方向鄰近畫素(例如圖8b所示鄰近畫素Y_c+i，i為整數)的差值是否大於校正係數Q_final，從而依據判斷結果而對應輸出濾波後訊號給顫化單元124_4。圖12所示顫化單元124_4可以參照圖10所示顫化單元122_4的相關說明而類推之，故不在此贅述。

在一些實施例中，垂直濾波單元124_2可能包括邊緣維持處理器(edge preserved processor)與低通濾波器。所述邊緣維持處理器的第一輸入端與第二輸入端分別接收校正係數Q_final與第一影像校正訊號Y_out'。所述邊緣維持處理器的輸出端耦接至所述低通濾波器的輸入端。所述低通濾波器的輸出端輸出濾波後訊號給顫化單元124_4的輸入端。所述低通濾波器可以是任何形式的低通濾波電路，例如傳統低通濾波器等。所述邊緣維持處理器可以判斷第一影像校正訊號Y_out'中的目前畫素Y_c與垂直方向鄰近畫素Y_c+i的差值是否大於校正係數Q_final，從而依據判斷結果決定是否調整目前畫素Y_c在垂直方向鄰近畫素Y_c+i的亮度訊號，以及將經調整亮度訊號`Y輸出給所述低通濾波器。更具體而言，當影像輸入訊號Y_in中的目前畫素Y_c與垂直方向鄰近畫素Y_c+i的差值大於校正係數Q_final時，則所述邊緣維持處理器可以將垂直方向鄰近畫素Y_c+i轉變為目前畫素Y_c的畫素值；若判斷結果為否時，則所述邊緣維持處理器不改變垂直方向鄰近畫素Y_c+i的畫素值。所述邊緣維持處理器的操作可參照圖8b而以虛擬碼 (pseudo code)說明如下：

接著，垂直濾波單元124_2中的所述邊緣維持處理器將經調整亮度訊號`Y輸出給所述低通濾波器。舉例來說，所述邊緣維持處理器可以將目前畫素Y<sub>c</sub>附近的垂直方向鄰近畫素的經調整亮度訊號`Y_c-n~`Y<sub>c+n</sub>輸出給2n+1階低通濾波器。此2n+1階低通濾波器將這些經調整亮度訊號`Y_c-n~`Y_c+n進行濾波，從而輸出濾波後訊號至顫化單元124_4。顫化單元124_4對濾波後訊號進行顫化操作，以輸出顫化後訊號給混合單元124_8。

同時，第二假輪廓約化器124中的垂直邊界檢測單元124_6用以接收並依據第一影像校正訊號Y_out'及色度訊號CbCr_in檢測垂直邊界V_edge_level，並據以決定垂直有效值vlpf_coef。舉例來說，垂直邊界檢測單元124_6可以計算目前畫素Yc的亮度Y垂直梯度(vertical gradient of Y)、彩度Cb垂直梯度(vertical gradient of Cb)與彩度Cr垂直梯度(vertical gradient of Cr)，然後從亮度Y垂直梯度、彩度Cb垂直梯度與彩度Cr垂直梯度三者中選擇最大者作為所述垂直邊界V_edge_level。圖13是依照本發明的一實施例的垂直邊界檢測單元的查表示意圖。在本實施例中，垂直邊界檢測單元124_6可以將垂直邊界準位 V_edge_level比較於多個垂直邊界門限值(例如是v_edge_th0、v_edge_th1、v_edge_th2、v_edge_th3)，以量化垂直邊界準位V_edge_level而獲得垂直有效值vlpf_coef(例如是Coef0、Coef1、Coef2、Coef3)，如圖13所示。所述決定垂直有效值vlpf_coef之操作可參照圖13而以虛擬碼(pseudo code)說明如下：

在圖12所示實施例中，第一影像校正訊號Y_out'包括亮度訊號(Y)，色度訊號CbCr_in包括紅色度訊號(Cr)與藍色度訊號(Cb)。上述虛擬碼中VGradient表示垂直梯度值。垂直邊界檢測單元124_6可以從亮度訊號Y的垂直梯度值、紅色度訊號Cr的垂直梯度值與藍色度訊號Cb的垂直梯度值三者中選擇最大者作為垂直邊界準位V_edge_level。

最後，請再返回圖12，混合單元124_8耦接顫化單元124_4與垂直邊界檢測單元124_6，用以對第一影像校正訊號Y_out'以及顫化單元124_4所輸出的顫化後訊號來進行權重運 算，從而輸出影像輸出訊號Y_out。在本實施例中，混合單元124_8可以依據垂直邊界檢測單元124_6所輸出的垂直有效值vlpf_coef而決定第一影像校正訊號Y_out'以及顫化單元124_4所輸出的顫化後訊號的權重。圖12所示混合單元124_8可以參照圖10所示混合單元122_8的相關說明而類推之，故不在此贅述。

圖14是依照本發明的另一實施例說明圖1所示有效位元檢測器110及補償器120內部的電路方塊示意圖。圖14所示實施例可以參照圖2的相關說明而類推之。請參照圖14，本實施例中的有效位元檢測器110包括訊號統計單元112、自動相關性(auto-correlation)單元114以及量化檢測器116，但並不以此為限。而本實施例與圖2之差異點在於，在不需要進一步分辨影像輸入訊號是自然圖像或是人造圖像的情況下，圖14所示有效位元檢測器110中可不包含圖像計算單元118，而由量化檢測器116所計算出的初始校正係數Q直接作為校正係數Q_final，以傳送至補償器120中，而其餘元件可參照圖2的相關說明，於此並不再贅述。

此外，值得注意的是，有效位元檢測單元110所輸出的校正係數Q_final會與影像輸入單元Y_in有一個畫面(frame)延遲。因此，在圖14所示實施例中，影像校正裝置100更可包括緩衝器130。緩衝器130的輸出端耦接於補償器120之輸入端，用以緩衝影像輸入訊號Y_in與色度訊號CbCr_in，以使緩衝後的影像輸入訊號Y_in1(色度訊號CbCr_in1)與校正係數Q_final同步， 並將緩衝後的影像輸入訊號Y_in1與色度訊號CbCr_in1輸入至補償器120，然而，本發明並不以此為限。

至於本發明的實施例所述影像處理裝置100的校正方法，為了更清楚說明，底下即搭配上述圖1、圖2(或圖14)、圖10中影像處理裝置100中的各項元件，以說明本發明不同實施例的影像處理裝置100的校正方法的詳細流程。

圖15是依照本發明的一實施例的影像處理方法的流程圖。請同時參照圖1以及圖15，首先，有效位元檢測器110檢測影像輸入訊號Y_in的位元深度中的有效位元數，從而對應產生校正係數Q_final給補償器120(步驟S100)。接著，補償器120根據校正係數Q_final對影像輸入訊號Y_in進行位元數補償，從而輸出對應的影像輸出訊號Y_out(步驟S200)。

圖16是依照本發明的實施例說明圖15中的步驟S100的流程圖。本實施例的步驟S100包括子步驟S110至S130。請同時參照圖14、圖3至圖5、以及圖16，訊號統計單元112對影像輸入訊號Y_in的亮度值進行統計，並輸出亮度統計結果(步驟S110)。接著，自動相關性單元114將亮度統計結果轉換為自動相關性曲線400(步驟S120)。量化檢測器116依據自動相關性曲線400計算出初始校正係數Q，並將初始校正係數Q作為校正係數Q_final以傳送至補償器120中(步驟S130)。

圖17是依照本發明的實施例說明圖16中的步驟S130的流程圖。本實施例的步驟S130包括子步驟S132至S136。請同時 參照圖4、圖14、以及圖17，量化檢測器116在步驟S132中找出自動相關性曲線400的峰值位置(例如是Q1)。接著，量化檢測器116對自動相關性曲線400在步驟S134中進行高通濾波以獲得濾波曲線500(請參照圖5的相關說明)。量化檢測器116依據自動相關性曲線400與濾波曲線500分別在峰值位置Q1之自動相關值R1與濾波值K1而計算出初始校正係數Q，並將初始校正係數Q作為校正係數Q_final以傳送至補償器120中(步驟S136)。

圖18是依照本發明的實施例說明圖17中的步驟S136的流程圖。本實施例的步驟S136包括子步驟S136_1至S136_3。在本實施例的步驟S136_1中，量化檢測器116將該自動相關性曲線400在峰值位置Q1之自動相關值R1轉換為第一暫時參數Q_tmp1(請參照圖6a的相關說明)。接著，量化檢測器116在步驟S136_2中將濾波曲線500在峰值位置Q1之濾波值K1轉換為第二暫時參數Q_tmp2(請參照圖6b的相關說明)。圖14所示量化檢測器116依據第一暫時參數Q_tmp1與第二暫時參數Q_tmp2而計算出初始校正係數Q，並將初始校正係數Q作為校正係數Q_final以傳送至補償器120中(步驟S136_3)。

圖19是依照本發明的另一實施例說明圖15中的步驟S100的流程圖。圖19所示步驟S110、S120與S1930可以參照圖16所示步驟S110、S120與S130的相關說明而類推之。請同時參照圖2以及圖19，在本實施例中，有效位元檢測器110更包括圖像計算單元118。量化檢測器116在步驟S1930中計算出初始校正 係數Q，並將初始校正係數Q傳送至圖像計算單元118。有效位元檢測器110中的圖像計算單元118對影像輸入訊號Y_in的一影像幀內的多個畫素的每一者進行邊緣偵測(步驟S1940)，以及依據初始校正係數Q與這些畫素的邊緣偵測的結果而計算出校正係數Q_final(步驟S1950)。將初始校正係數Q與第一校正增益值Q_gain1及第二校正增益值Q_gain2相乘，以得到校正係數Q_final(步驟S1950)。

圖20是依照本發明的實施例說明圖19中的步驟S1930的流程圖。本實施例的步驟S1930包括子步驟S1932至S1938。圖20所示步驟S1932與S1934可以參照圖17所示步驟S132與S134的相關說明而類推之。圖20所示步驟S1936與S1938可以參照圖18所示步驟S136_1、S136_2與S136_3的相關說明而類推之。因此，圖2所示量化檢測器116在步驟S1938中可以依據第一暫時參數Q_tmp1與第二暫時參數Q_tmp2而計算出初始校正係數Q，並將初始校正係數Q傳送至圖像計算單元118中。

圖21是依照本發明的實施例說明圖19中的步驟S1940的流程圖。本實施例的步驟S1940包括子步驟S1941至S1948。請同時參照圖2以及圖21，在本實施例的步驟S1941中，圖像計算單元118計算該些畫素中的目前畫素Y_c於第一方向(例如是列方向或是水平方向，詳參圖7、圖8a的相關說明)的第一臨近畫 素群Y_c-n、Y_c-n+1、…、Y_c-1的總和，作為第一臨近畫素和。 接著，圖像計算單元118在步驟S1942中計算目前畫素Y_c於第二方向的第二臨近畫素群Y_c+1、…、Y_c+n-1、Y_c+n的總和，作為第二 臨近畫素和。其中，所述第一方向與所述第二方向相差180 度。接著，圖像計算單元118在步驟S1943中計算第一臨近畫素 和與第二臨近畫素和之差，作為目前畫素Y_c的第一邊 緣值。若以圖7為例，則圖像計算單元118可以在步驟S1943中 計算出目前畫素Y_x,y的第一邊緣值。圖 像計算單元118在步驟S1944中可以依據該些畫素的第一邊緣值與初始校正係數Q之關係，統計該些畫素的第一校正增益值Q_gain1。

同理，請參照圖8b，圖像計算單元118在步驟S1945中可以計算目前畫素Y_c於第三方向(例如是行方向或是垂直方向)的第三臨近畫素群Y_c-n、Y_c-n+1、…、Y_c-1的總和，作為第三臨近 畫素和。圖像計算單元118還可以在步驟S1946中計算目前 畫素Y_c於第四方向的第四臨近畫素群Y_c+1、…、Y_c+n-1、Y_c+n的總 和，作為第四臨近畫素和。其中，所述第一方向與所述第二 方向相差180度。接著，圖像計算單元118在步驟S1947中可以 計算第三臨近畫素和與第四臨近畫素和之差，作為目 前畫素Y_c的第二邊緣值。若以圖7為例，則圖像計算單元118可 以在步驟S1947中計算出目前畫素Y_x,y的第二邊緣值Yvdiff _x,y 。圖像計算單元118在步驟S1948中可以依據該些畫素的第二邊緣值與初始校正係數Q之關係，統計該些畫素的第二校正增益值Q_gain2。

圖22是依照本發明的實施例說明圖21中的步驟S1944的流程圖。本實施例的步驟S1944包括子步驟S1944_1至S1944_3。在步驟S1944_1中，圖像計算單元118計數該些畫素中位於相同列(row)且其第一邊緣值Yhdiff _x,y 大於第一門限值N且其第一邊緣值小於k倍初始校正係數Q的畫素的數量，以作為相同列的水平邊緣畫素數量值，其中k為實數(例如4或其他數)。舉例來說，圖像計算單元118可以統計圖7所示影像幀中位於第i列中符合條件「(第一邊緣值Yhdiff _i,j >N)以及(第一邊緣值Yhdiff _i,j <k*Q)」的畫素數量，作為第i列的水平邊緣畫素數量值contour_h_cnt _i 。接著，圖像計算單元118在步驟S1944_2中計數影像幀的多個列中，某一列的邊緣畫素數量值與相鄰列的邊緣畫素數量值之差小於第二門限值th_h的列的數量，以作為水平邊緣列數量值Graphic_h_level。舉例來說，圖像計算單元118可以統計圖7所示影像幀的第1列至第vcnt列中符合條件「|contour_h_cnt _i -contour_h_cnt _i+1 |<th_h」的列數量，作為影像幀的水平邊緣列數量值Graphic_h_level。圖像計算單元118在步驟S1944_3中依照水平邊緣列數量值Graphic_h_level進行查表 (例如參照圖9a的相關說明)，以將水平邊緣列數量值Graphic_h_level轉換為第一校正增益值Q_gain1。

同理，圖像計算單元118在圖21所示步驟S1948中可以計數影像幀內這些畫素中，位於相同列且其第二邊緣值大於第一門限值N且其第二邊緣值小於k倍初始校正係數Q的畫素的數量，以作為所述相同列的垂直邊緣畫素數量值。舉例來說，圖像計算單元118可以統計圖7所示影像幀中位於第i列中符合條件「(第二邊緣值Yvdiff _i,j >N)以及(第二邊緣值Yvdiff _i,j <k*Q)」的畫素數量，作為第i列的垂直邊緣畫素數量值contour_v_cnt _i 。圖像計算單元118在步驟S1948中可以計數影像幀的多個列中，某一列的垂直邊緣畫素數量值與相鄰列的垂直邊緣畫素數量值之差小於第二門限值th_h的列的數量，以作為垂直邊緣列數量值Graphic_v_level。舉例來說，圖像計算單元118可以統計圖7所示影像幀的第1列至第vcnt列中符合條件「|contour_v_cnt _i -contour_v_cnt _i+1 |<th_h」的列數量，作為影像幀的垂直邊緣列數量值Graphic_v_level。圖像計算單元118在步驟S1948中再依照垂直邊緣列數量值Graphic_v_level進行查表，以將垂直邊緣列數量值Graphic_v_level轉換為第二校正增益值Q_gain2。

圖23是依照本發明的實施例說明圖15中的步驟S200的流程圖。本實施例的步驟S200包括子步驟S210至S220。請同時參照圖2以及圖23，補償器120中的第一假輪廓約化器122根據校正係數Q_final對影像輸入訊號Y_in進行第一假輪廓約化運 算，以輸出第一影像校正訊號Y_out'(步驟S210)。接著，補償器120中的第二假輪廓約化器124根據校正係數Q_final對第一影像校正訊號Y_out'進行第二假輪廓約化運算，以輸出影像輸出訊號Y_out(步驟S220)。

圖24是依照本發明的實施例說明圖23中的步驟S210的流程圖。本實施例的步驟S210包括子步驟S212至S218。請同時參照圖2、圖8a、圖10以及圖24，水平濾波單元122_2判斷影像輸入訊號Y_in中的目前畫素Yc與水平方向鄰近畫素Yc+i的差值是否大於校正係數Q_final，從而依據判斷結果對應輸出濾波後訊號Y_lpf_out(步驟S212)。接著，顫化單元122_4對濾波後訊號進行顫化操作，以產生顫化後訊號Y_lpf_out'(步驟S214)。水平邊界檢測單元122_6依據影像輸入訊號Y_in及色度訊號CbCr_in檢測水平邊界，並據以決定水平有效值hlpf_coef(步驟S216)。混合單元122_8依據水平有效值hlpf_coef對影像輸入訊號Y_in、顫化後訊號Y_lpf_out'來進行權重運算，從而產生第一影像校正訊號Y_out'(步驟S218)。

圖25是依照本發明的實施例說明圖24中的步驟S216的流程圖。本實施例的步驟S216包括子步驟S216_1至S216_2。請同時參照圖2、圖10、圖11以及圖25，水平邊界檢測單元122_6依據色度訊號CbCr_in與影像輸入訊號Y_in而計算出水平邊界準位H_edge_level(步驟S216_1)。水平邊界檢測單元122_6將水平邊界準位比較於多個水平邊界門限值(例如是h_edge_th0、 h_edge_th1、h_edge_th2、h_edge_th4)，以量化水平邊界準位而獲得水平有效值hlpf_coef(步驟S216_2)。

同理，圖26是依照本發明的實施例說明圖23中的步驟S220的流程圖。本實施例的步驟S220包括子步驟S222至S228。請同時參照圖2、圖8b、圖12以及圖26，垂直濾波單元124_2判斷第一影像校正訊號Y_out'中的目前畫素Yc與垂直方向鄰近畫素Yc+i的差值是否大於校正係數Q_final，從而依據判斷結果對應輸出濾波後訊號至顫化單元124_4(步驟S222)。接著，顫化單元124_4對濾波後訊號進行顫化操作，以產生顫化後訊號至垂直邊界檢測單元124_6(步驟S224)。垂直邊界檢測單元124_6依據第一影像校正訊號Y_out'及色度訊號CbCr_in檢測垂直邊界，並據以決定垂直有效值vlpf_coef(步驟S226)。混合單元124_8依據垂直有效值vlpf_coef對第一影像校正訊號Y_out'與顫化單元124_4所輸出的顫化後訊號來進行權重運算，從而產生影像輸出訊號Y_out(步驟S228)。

綜上所述，本發明實施例所提出的一種影像處理裝置及方法，其中可透過影像處理裝置100中的有效位元檢測器110檢測影像輸入訊號Y_in的位元深度中的有效位元數，並對影像輸入訊號Y_in進行處理、運算以得到的校正係數Q_final並輸出至補償器120。補償器120根據此校正係數Q_final對影像輸入訊號Y_in不足的位元深度進行位元數補償，從而有效地改善顯示的影像畫面的顯示品質，以避免假輪廓現象的發生。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

100‧‧‧影像處理裝置

110‧‧‧有效位元檢測器

120‧‧‧補償器

Q_final‧‧‧校正係數

Y_in‧‧‧影像輸入訊號

Y_out‧‧‧影像輸出訊號

Claims (31)

1. 一種影像處理裝置，包括：一有效位元檢測器，用以檢測一影像輸入訊號的位元深度中的一有效位元數，從而對應輸出一校正係數；以及一補償器，耦接該有效位元檢測器以接收該校正係數，以及根據該校正係數對該影像輸入訊號進行位元數補償，從而輸出對應的一影像輸出訊號。
2. 如申請專利範圍第1項所述的影像處理裝置，其中該有效位元檢測器包括：一訊號統計單元，對該影像輸入訊號的一亮度值進行統計，並輸出一亮度統計結果；一自動相關性單元，耦接該訊號統計單元，用以將該亮度統計結果轉換為一自動相關性曲線；以及一量化檢測器，耦接該自動相關性單元，其用以依據該自動相關性曲線計算出該校正係數，並將該校正係數輸出至該補償器。
3. 如申請專利範圍第2項所述的影像處理裝置，其中該自動相關性單元根據一相關性函式將該亮度統計結果轉換為該自動相關性曲線。
4. 如申請專利範圍第2項所述的影像處理裝置，其中該量化檢測器找出該自動相關性曲線的峰值位置，對該自動相關性曲線進行高通濾波以獲得一濾波曲線，以及 依據該自動相關性曲線與該濾波曲線分別在該峰值位置之自動相關值與濾波值而計算出該校正係數。
5. 如申請專利範圍第4項所述的影像處理裝置，其中該量化檢測器將該自動相關性曲線在該峰值位置之該自動相關值轉換為一第一暫時參數，將該濾波曲線在該峰值位置之該濾波值轉換為一第二暫時參數，以及依據該第一暫時參數與該第二暫時參數而計算出該校正係數。
6. 如申請專利範圍第5項所述的影像處理裝置，其中該量化檢測器將該第一暫時參數與該第二暫時參數相乘，而獲得該校正係數。
7. 如申請專利範圍第1項所述的影像處理裝置，其中該有效位元檢測器包括：一訊號統計單元，對該影像輸入訊號的一亮度值進行統計，並輸出一亮度統計結果；一自動相關性單元，耦接該訊號統計單元，用以將該亮度統計結果轉換為一自動相關性曲線；一量化檢測器，耦接該自動相關性單元，其用以依據該自動相關性曲線計算出一初始校正係數；以及 一圖像計算單元，耦接至該量化檢測器以接收該初始校正係數，其用以對該影像輸入訊號的一影像幀內的多個畫素進行邊緣偵測，以及依據該初始校正係數與該些畫素的該邊緣偵測的結果而計算出該校正係數。
8. 如申請專利範圍第7項所述的影像處理裝置，其中該量化檢測器找出該自動相關性曲線的峰值位置，對該自動相關性曲線進行高通濾波以獲得一濾波曲線，將該自動相關性曲線在該峰值位置之自動相關值轉換為一第一暫時參數，將該濾波曲線在該峰值位置之濾波值轉換為一第二暫時參數，以及依據該第一暫時參數與該第二暫時參數而計算出該初始校正係數。
9. 如申請專利範圍第7項所述的影像處理裝置，其中該邊緣偵測包括：計算該些畫素中的一目前畫素於一第一方向的一第一臨近畫素群的總和，作為一第一臨近畫素和；計算該目前畫素於一第二方向的一第二臨近畫素群的總和，作為一第二臨近畫素和，其中該第一方向與該第二方向相差180度；計算該第一臨近畫素和與該第二臨近畫素和之差，作為該目 前畫素的一第一邊緣值；依據該些畫素的該些第一邊緣值與該初始校正係數之關係，統計該些畫素的一第一校正增益值；計算該目前畫素於一第三方向的一第三臨近畫素群的總和，作為一第三臨近畫素和；計算該目前畫素於一第四方向的一第四臨近畫素群的總和，作為一第四臨近畫素和，其中該第三方向與該第四方向相差180度；計算該第三臨近畫素和與該第四臨近畫素和之差，作為該目前畫素的一第二邊緣值；依據該些畫素的該些第二邊緣值與該初始校正係數之關係，統計該些畫素的一第二校正增益值；以及以該第一校正增益值與該第二校正增益值作為該邊緣偵測的所述結果。
10. 如申請專利範圍第9項所述的影像處理裝置，其中所述計算出該校正係數包括：將該初始校正係數與該第一校正增益值及該第二校正增益值相乘，以得到該校正係數。
11. 如申請專利範圍第1項所述的影像處理裝置，其中該補償器包括：一第一假輪廓約化器，用以接收該影像輸入訊號並根據該校正係數對該影像輸入訊號進行一第一假輪廓約化運算，以輸出一 第一影像校正訊號；以及一第二假輪廓約化器，耦接該第一假輪廓約化器，用以接收該第一影像校正訊號並根據該校正係數對該第一影像校正訊號進行一第二假輪廓約化運算，以輸出該影像輸出訊號。
12. 如申請專利範圍第11項所述的影像處理裝置，其中該第一假輪廓約化器包括：一水平濾波單元，用以判斷該影像輸入訊號中的目前畫素與水平方向鄰近畫素的差值是否大於該校正係數，從而依據判斷結果對應輸出一濾波後訊號；一顫化單元，耦接該水平濾波單元，用以接收並對該濾波後訊號進行顫化操作，以輸出一顫化後訊號；一水平邊界檢測單元，用以接收並依據該影像輸入訊號及一色度訊號檢測水平邊界，並據以決定一水平有效值；以及一混合單元，耦接該顫化單元與該水平邊界檢測單元，用以對該影像輸入訊號、該顫化後訊號來進行權重運算，從而輸出該第一影像校正訊號，其中該混合單元依據該水平有效值而決定該影像輸入訊號與該顫化後訊號的權重。
13. 如申請專利範圍第12項所述的影像處理裝置，其中該水平邊界檢測單元依據該色度訊號與該影像輸入訊號而計算出一水平邊界準位，以及將該水平邊界準位比較於多個水平邊界門限值，以量化該水 平邊界準位而獲得該水平有效值。
14. 如申請專利範圍第13項所述的影像處理裝置，其中該影像輸入訊號包括一亮度訊號，該色度訊號包括一紅色度訊號與一藍色度訊號，而該水平邊界檢測單元從該亮度訊號的水平梯度值、該紅色度訊號的水平梯度值與該藍色度訊號的水平梯度值三者中選擇最大者作為該水平邊界準位。
15. 如申請專利範圍第11項所述的影像處理裝置，其中該第二假輪廓約化器包括：一垂直濾波單元，用以判斷該第一影像校正訊號中的目前畫素與垂直方向鄰近畫素的差值是否大於該校正係數，從而依據判斷結果對應輸出一濾波後訊號；一顫化單元，耦接該垂直濾波單元，用以接收並對該濾波後訊號進行顫化操作，以輸出一顫化後訊號；一垂直邊界檢測單元，用以接收並依據該第一影像校正訊號及色度訊號檢測垂直邊界，並據以決定一垂直有效值；以及一混合單元，耦接該顫化單元與該垂直邊界檢測單元，用以對該第一影像校正訊號、該顫化後訊號來進行權重運算，從而輸出該影像輸出訊號，其中該混合單元依據該垂直有效值而決定該第一影像校正訊號與該顫化後訊號的權重。
16. 如申請專利範圍第1項所述的影像處理裝置，更包括：一緩衝單元，用以緩衝該影像輸入訊號，以使該影像輸入訊號與該校正係數同步，並將緩衝後的影像輸入訊號輸入至該補償 器。
17. 一種影像處理方法，適用於一影像處理裝置，包括：檢測一影像輸入訊號的位元深度中的一有效位元數，從而對應產生一校正係數；以及根據該校正係數對該影像輸入訊號進行位元數補償，從而產生對應的一影像輸出訊號。
18. 如申請專利範圍第17項所述的影像處理方法，其中檢測該影像輸入訊號的位元深度中的該有效位元數，從而輸出該校正係數之步驟包括：對該影像輸入訊號的一亮度值進行統計，並輸出一亮度統計結果；將該亮度統計結果轉換為一自動相關性曲線；以及依據該自動相關性曲線計算出該校正係數。
19. 如申請專利範圍第18項所述的影像處理方法，其中所述將該亮度統計結果轉換為一自動相關性曲線之步驟包括：根據一相關性函式將該亮度統計結果轉換為該自動相關性曲線。
20. 如申請專利範圍第18項所述的影像處理方法，其中所述計算出該校正係數之步驟包括：找出該自動相關性曲線的峰值位置；對該自動相關性曲線進行高通濾波以獲得一濾波曲線；以及依據該自動相關性曲線與該濾波曲線分別在該峰值位置之自 動相關值與濾波值而計算出該校正係數。
21. 如申請專利範圍第20項所述的影像處理方法，其中所述依據該自動相關值與該濾波值而計算出該校正係數之步驟包括：將該自動相關性曲線在該峰值位置之該自動相關值轉換為一第一暫時參數；將該濾波曲線在該峰值位置之該濾波值轉換為一第二暫時參數；以及依據該第一暫時參數與該第二暫時參數而計算出該校正係數。
22. 如申請專利範圍第21項所述的影像處理方法，其中所述依據該第一暫時參數與該第二暫時參數而計算出該校正係數之步驟包括：將該第一暫時參數與該第二暫時參數相乘，而獲得該校正係數。
23. 如申請專利範圍第17項所述的影像處理方法，其中檢測該影像輸入訊號的位元深度中的該有效位元數，從而輸出該校正係數之步驟包括：對該影像輸入訊號的一亮度值進行統計，並輸出一亮度統計結果；將該亮度統計結果轉換為一自動相關性曲線；依據該自動相關性曲線計算出一初始校正係數；以及對該影像輸入訊號的一影像幀內的多個畫素進行邊緣偵測， 以及依據該初始校正係數與該些畫素的該邊緣偵測的結果而計算出該校正係數。
24. 如申請專利範圍第23項所述的影像處理方法，其中所述計算出該初始校正係數之步驟包括：找出該自動相關性曲線的峰值位置；對該自動相關性曲線進行高通濾波以獲得一濾波曲線；將該自動相關性曲線在該峰值位置之該自動相關值轉換為一第一暫時參數；將該濾波曲線在該峰值位置之該濾波值轉換為一第二暫時參數；以及依據該第一暫時參數與該第二暫時參數而計算出該初始校正係數。
25. 如申請專利範圍第24項所述的影像處理方法，其中該邊緣偵測包括：計算該些畫素中的一目前畫素於一第一方向的一第一臨近畫素群的總和，作為一第一臨近畫素和；計算該目前畫素於一第二方向的一第二臨近畫素群的總和，作為一第二臨近畫素和，其中該第一方向與該第二方向相差180度；計算該第一臨近畫素和與該第二臨近畫素和之差，作為該目前畫素的一第一邊緣值；依據該些畫素的該些第一邊緣值與該初始校正係數之關係， 統計該些畫素的一第一校正增益值；計算該目前畫素於一第三方向的一第三臨近畫素群的總和，作為一第三臨近畫素和；計算該目前畫素於一第四方向的一第四臨近畫素群的總和，作為一第四臨近畫素和，其中該第三方向與該第四方向相差180度；計算該第三臨近畫素和與該第四臨近畫素和之差，作為該目前畫素的一第二邊緣值；依據該些畫素的該些第二邊緣值與該初始校正係數之關係，統計該些畫素的一第二校正增益值；以及以該第一校正增益值與該第二校正增益值作為該邊緣偵測的所述結果。
26. 如申請專利範圍第25項所述的影像處理方法，其中所述計算出該校正係數包括：將該初始校正係數與該第一校正增益值及該第二校正增益值相乘，以得到該校正係數。
27. 如申請專利範圍第17項所述的影像處理方法，其中所述產生對應的該影像輸出訊號之步驟包括：根據該校正係數對該影像輸入訊號進行一第一假輪廓約化運算，以輸出一第一影像校正訊號；以及根據該校正係數對該第一影像校正訊號進行一第二假輪廓約化運算，以輸出該影像輸出訊號。
28. 如申請專利範圍第27項所述的影像處理方法，其中該第一假輪廓約化運算包括：判斷該影像輸入訊號中的目前畫素與水平方向鄰近畫素的差值是否大於該校正係數，從而依據判斷結果對應輸出一濾波後訊號；對該濾波後訊號進行顫化操作，以產生一顫化後訊號；依據該影像輸入訊號及一色度訊號檢測水平邊界，並據以決定一水平有效值；以及對該影像輸入訊號、該顫化後訊號來進行權重運算，從而產生該第一影像校正訊號，其中該影像輸入訊號與該顫化後訊號的權重是依據該水平有效值而決定。
29. 如申請專利範圍第28項所述的影像處理方法，其中所述決定該水平有效值之步驟包括：依據該色度訊號與該影像輸入訊號而計算出一水平邊界準位；以及將該水平邊界準位比較於多個水平邊界門限值，以量化該水平邊界準位而獲得該水平有效值。
30. 如申請專利範圍第29項所述的影像處理方法，其中該影像輸入訊號包括一亮度訊號，該色度訊號包括一紅色度訊號與一藍色度訊號，而所述計算出該水平邊界準位之步驟包括：從該亮度訊號的水平梯度值、該紅色度訊號的水平梯度值與該藍色度訊號的水平梯度值三者中選擇最大者作為該水平邊界準 位。
31. 如申請專利範圍第27項所述的影像處理方法，其中該第二假輪廓約化運算包括：判斷該第一影像校正訊號中的目前畫素與垂直方向鄰近畫素的差值是否大於該校正係數，從而依據判斷結果對應輸出一濾波後訊號；對該濾波後訊號進行顫化操作，以輸出一顫化後訊號；依據該第一影像校正訊號及色度訊號檢測垂直邊界，並據以決定一垂直有效值；以及對該第一影像校正訊號、該顫化後訊號來進行權重運算，從而產生該影像輸出訊號，其中該第一影像校正訊號與該顫化後訊號的權重是依據該垂直有效值而決定。