基于上下文的去隔行算法研究.pdf

1、隨著各種新型顯示設(shè)備、新的電視廣播格式的發(fā)展，目前在視頻領(lǐng)域內(nèi)存在大量不同的格式標準，為了實現(xiàn)不同格式視頻信號之間的交流，視頻格式轉(zhuǎn)換變得不可或缺。在當今的電視廣播系統(tǒng)中，絕大部分的視頻信號源還是采用隔行掃描的，這種方式能夠減少帶寬，但同時也會引起爬行、畫面閃爍、邊緣模糊及鋸齒現(xiàn)象。去隔行技術(shù)是格式轉(zhuǎn)換的一項關(guān)鍵技術(shù)，也是其他格式轉(zhuǎn)換技術(shù)的基礎(chǔ)。所謂“去隔行”，就是從隔行掃描到逐行掃描格式的轉(zhuǎn)換。本文針對視頻序列邊緣處的信息變化，重點分

2、析了基于上下文的場內(nèi)去隔行算法，以及基于運動檢測的自適應(yīng)混合去隔行算法。創(chuàng)新性研究工作主要包含以下幾個方面：
　　 (1)本文提出了一種基于邊緣方向的自適應(yīng)場內(nèi)去隔行算法。該算法主要是利用隔行掃描的低分辨率圖像與逐行掃描的高分辨率圖像之間的幾何對偶性，從低分辨率圖像的預測模型估計出高分辨率圖像的預測模型。通過采用相關(guān)性最強的像素點來自適應(yīng)的構(gòu)造訓練樣本和預測模型，進一步提高了預測模型估計的準確性。實驗結(jié)果表明，該算法與傳統(tǒng)的場內(nèi)

3、去隔行算法相比，不僅具有高的PSNR值，而且擁有很好的視覺效果，尤其是在圖像邊緣。
　　 (2)本文提出了一種基于邊緣檢測的自回歸去隔行算法，該算法主要是對基于邊緣方向去隔行方法單向估計高分辨率預測模型的缺點提出改進。改進思想是利用估計出的高分辨率預測模型進行反饋，進一步反向估計低分辨率預測模型，從而提高高分辨率預測模型的準確性。通過引入邊緣檢測，將傳統(tǒng)場內(nèi)去隔行算法與自回歸去隔行算法相結(jié)合構(gòu)造出一種自適應(yīng)的去隔行算法。實驗結(jié)果

4、表明，該算法在保證高的PSNR值的同時能夠降低自回歸去隔行算法的高復雜度，使其滿足實際需要。
　　 (3)本文提出一種基于運動補償?shù)膱鰞?nèi)與場間結(jié)合的去隔行算法。該算法首先運用運動檢測將圖像分類為不同的運動狀態(tài)，之后對不同的運動狀態(tài)分別采用不同的去隔行算法。文中主要分為三類運動狀態(tài)：靜止、慢運動和快運動。對于靜止狀態(tài)，我們采用前后場對應(yīng)位置平均的去隔行方法；對于慢運動，則采用基于運動補償?shù)膱鲩g去隔行算法與傳統(tǒng)場內(nèi)方法結(jié)合的混合算法