專(zhuān)利名稱(chēng)：分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般涉及一種分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備和方法。更具體地講，本發(fā)明涉及一種防止降低圖像質(zhì)量的因素的出現(xiàn)并將輸入圖像轉(zhuǎn)換成具有希望的分辨率大小的輸出圖像的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備和方法。
背景技術(shù)：
與比如陰極射線(xiàn)管(CTR)的模擬顯示裝置不同，比如液晶顯示器(LCD)等的數(shù)字顯示裝置具有依賴(lài)于產(chǎn)品的固定屏幕分辨率，因此分辨率轉(zhuǎn)換是必需的，以將不同的輸入圖像的分辨率轉(zhuǎn)換成顯示裝置的屏幕分辨率。特別地，隨著高清晰度電視(HDTV)的出現(xiàn)，分辨率轉(zhuǎn)換變得更為重要，以將現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)清晰級(jí)分辨率的圖像顯示在高清晰級(jí)TV系統(tǒng)上。
然而，用于這種分辨率轉(zhuǎn)換的傳統(tǒng)方法在圖像邊緣附近引入了圖像瑕疵(artifact)，所述圖像瑕疵極大地影響通過(guò)人眼的圖像感知。典型的圖像瑕疵為比如由分辨率轉(zhuǎn)換導(dǎo)致的在圖像邊緣附近產(chǎn)生鋸齒形圖案的鋸齒瑕疵、由分辨率轉(zhuǎn)換導(dǎo)致的產(chǎn)生較差的銳度(sharpness)的模糊瑕疵、由較差的濾波特性導(dǎo)致的在圖像邊緣附近的環(huán)繞和混疊瑕疵等等。與分辨率轉(zhuǎn)換相關(guān)的傳統(tǒng)技術(shù)主要分為使用線(xiàn)性濾波技術(shù)的方法和使用非線(xiàn)性濾波技術(shù)的方法。也就是說(shuō)，在第5,889,895號(hào)和第5,671,298號(hào)美國(guó)專(zhuān)利和第2002/0140854號(hào)美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)中公開(kāi)的方法執(zhí)行使用比如雙線(xiàn)性和三次內(nèi)插的線(xiàn)性濾波方案的分辨率轉(zhuǎn)換。然而，這些方法具有這樣的問(wèn)題，即，因?yàn)橛捎诋?dāng)增大分辨率時(shí)輸入圖像的高頻分量的不充分再現(xiàn)而導(dǎo)致銳度變得非常差，所以輸出圖像的圖像質(zhì)量降低。為了補(bǔ)償這種問(wèn)題，第2002/0140854號(hào)美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)了一種通過(guò)對(duì)低分辨率信號(hào)應(yīng)用峰化來(lái)識(shí)別潛在的邊緣像素、對(duì)峰化的圖像信號(hào)應(yīng)用上轉(zhuǎn)換、并順序地執(zhí)行邊緣像素檢測(cè)、邊緣鏈接、和亮度瞬時(shí)改善而輸出高清晰圖像信號(hào)的方法。然而，該方法通過(guò)在伸縮(scaling)期間使用現(xiàn)有線(xiàn)性濾波器并基于濾波之前和之后的預(yù)處理和后處理(post-processing)方法應(yīng)用峰化和亮度瞬時(shí)改善功能來(lái)增強(qiáng)細(xì)節(jié)和銳度，因此該方法需要大量計(jì)算和復(fù)雜的硬件結(jié)構(gòu)，從而限制了性能改善。
在第5,852,470號(hào)和第5,446,840號(hào)美國(guó)專(zhuān)利中公開(kāi)的使用非線(xiàn)性濾波技術(shù)的方法可分為方向性?xún)?nèi)插方法和基于內(nèi)容的內(nèi)插方法。方向性?xún)?nèi)插方法使用圖像的邊緣信息僅在與邊緣方向平行的方向執(zhí)行內(nèi)插以防止邊緣分量產(chǎn)生模糊瑕疵?；趦?nèi)容的內(nèi)插方法預(yù)先通過(guò)學(xué)習(xí)過(guò)程獲得優(yōu)化的伸縮濾波器系數(shù)，根據(jù)輸入圖像的局部特性選擇學(xué)習(xí)的濾波器系數(shù)，并執(zhí)行分辨率轉(zhuǎn)換。這樣的方法在圖像的邊緣部分提供了相對(duì)較好的結(jié)果，但其缺點(diǎn)在于降低了精細(xì)紋理區(qū)域的圖像質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容
在下面的描述中將部分地闡明本發(fā)明另外的方面和/或優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)描述，其會(huì)變得更加清楚，或者通過(guò)實(shí)施本發(fā)明可以了解。
研究本發(fā)明是為了解決與傳統(tǒng)配置關(guān)聯(lián)的以上缺點(diǎn)和其他問(wèn)題。本發(fā)明的一方面在于提供一種在消除圖像質(zhì)量降低因素的出現(xiàn)的同時(shí)將輸入圖像轉(zhuǎn)換成具有希望大小的分辨率的輸出圖像的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備和方法。
通過(guò)提供一種分辨率轉(zhuǎn)換方法基本實(shí)現(xiàn)上述和其他目的和優(yōu)點(diǎn)，該分辨率轉(zhuǎn)換方法包括將邊緣方向內(nèi)插應(yīng)用于輸入圖像并計(jì)算中間圖像；關(guān)于中間圖像轉(zhuǎn)換采樣率并計(jì)算具有預(yù)定分辨率的輸出圖像；和提高計(jì)算出的輸出圖像的銳度。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，邊緣方向內(nèi)插操作包括下述操作使用輸入圖像的像素的絕對(duì)差來(lái)估計(jì)邊緣方向；基于與估計(jì)出的邊緣方向?qū)?yīng)的位置的像素值自適應(yīng)地確定內(nèi)插系數(shù)；使用該邊緣方向和該內(nèi)插系數(shù)并基于該邊緣方向和該內(nèi)插系數(shù)來(lái)計(jì)算邊緣方向內(nèi)插值；和自適應(yīng)地混合該邊緣方向內(nèi)插值和預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法的內(nèi)插值，并計(jì)算最終內(nèi)插值。
邊緣方向關(guān)于兩個(gè)對(duì)角線(xiàn)方向和四個(gè)非對(duì)角線(xiàn)方向而被估計(jì)，預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法是雙三次內(nèi)插方法。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，分辨率轉(zhuǎn)換方法還包括確定內(nèi)插區(qū)域是否具有高空間頻率，如果該區(qū)域具有高空間頻率，則使用該預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法的內(nèi)插值來(lái)計(jì)算最終內(nèi)插值，通過(guò)使用內(nèi)插區(qū)域中的平均偏離局部方差確定該區(qū)域是否具有高空間頻率。
計(jì)算輸出圖像的操作包括將根據(jù)輸入圖像的分辨率和預(yù)定分辨率計(jì)算出的上采樣和下采樣之比與設(shè)置的旁瓣的數(shù)量相乘，并計(jì)算濾波器抽頭(filtertab)的數(shù)量；將窗函數(shù)乘以sinc函數(shù)并通過(guò)濾波器抽頭的數(shù)量計(jì)算一階濾波器系數(shù)(first-order filter coefficient)；在一階濾波器系數(shù)中使用通過(guò)將高斯函數(shù)和窗函數(shù)相乘而獲得的值，并計(jì)算最終濾波器系數(shù)；和轉(zhuǎn)換中間圖像的采樣率，根據(jù)最終濾波器系數(shù)在水平和垂直方向執(zhí)行濾波，并計(jì)算預(yù)定分辨率的輸出圖像。
濾波器抽頭的數(shù)量基于下面方程而被計(jì)算，即L＝round(Max{D，U}×SmoothingAmount×nLobes-1)×2-1其中，L指示濾波器長(zhǎng)度，nLobes指示旁瓣的數(shù)量，U和D指示優(yōu)化的上采樣與下采樣之比，SmoothingAmount指示改變?yōu)V波器截止頻率的常量。
一階濾波器系數(shù)基于下面方程而被計(jì)算，即h[i]={sin(x)x}×kaiser(1,β),i=0,1,···,L-1,x=i-L-12L-12×π×Lobes]]>其中， 表示理想低頻帶通函數(shù)，Kaiser(1，β)是Kaiser窗函數(shù)，Lobes指示旁瓣的數(shù)量。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，提高銳度的操作包括在預(yù)定大小的重疊的塊中挑選兩個(gè)代表性顏色；增加挑選的代表性顏色之間的對(duì)比度；將存在于邊緣區(qū)域中的像素值轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓚€(gè)對(duì)比度增加的代表性顏色的接近的代表性顏色；和通過(guò)使用hanning窗將重疊的塊的結(jié)果值相加并計(jì)算最終像素值，以去除塊不連續(xù)性。
代表性顏色的對(duì)比度通過(guò)輸入像素和兩個(gè)代表性顏色之間的距離和點(diǎn)積而被自適應(yīng)地增加，所述兩個(gè)代表性顏色通過(guò)K-means算法而被挑選。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，一種分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備包括邊緣方向內(nèi)插單元，用于將邊緣方向內(nèi)插應(yīng)用于輸入圖像并計(jì)算中間圖像；線(xiàn)性濾波單元，用于關(guān)于中間圖像轉(zhuǎn)換采樣率并計(jì)算具有預(yù)定分辨率的輸出圖像；和銳度提高單元，用于提高計(jì)算出的輸出圖像的銳度。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，邊緣方向內(nèi)插單元使用輸入圖像的像素的絕對(duì)差來(lái)估計(jì)邊緣方向，基于與估計(jì)出的邊緣方向?qū)?yīng)的位置的像素值自適應(yīng)地確定內(nèi)插系數(shù)，使用該邊緣方向和該內(nèi)插系數(shù)，計(jì)算邊緣方向內(nèi)插值，自適應(yīng)地混合該邊緣方向內(nèi)插值和預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法的內(nèi)插值，并計(jì)算最終內(nèi)插值。
邊緣方向關(guān)于兩個(gè)對(duì)角線(xiàn)方向和四個(gè)非對(duì)角線(xiàn)方向而被估計(jì)，預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法是雙三次內(nèi)插方法。
如果該區(qū)域具有高空間頻率，則邊緣方向內(nèi)插單元使用該預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法的內(nèi)插值來(lái)計(jì)算最終內(nèi)插值，該區(qū)域是否具有高空間頻率是通過(guò)使用該內(nèi)插區(qū)域中的平均偏離局部方差而被確定的。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，銳度提高單元在預(yù)定大小的重疊的塊中挑選兩個(gè)代表性顏色，增加挑選的代表性顏色之間的對(duì)比度，將存在于邊緣區(qū)域中的像素值轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓚€(gè)對(duì)比度增加的代表性顏色的接近的代表性顏色，通過(guò)使用hanning窗將該重疊的塊的結(jié)果值相加，并計(jì)算最終像素值，以去除塊不連續(xù)性。
代表性顏色的對(duì)比度最好通過(guò)輸入像素和兩個(gè)代表性顏色之間的距離和點(diǎn)積而被自適應(yīng)地增加，所述兩個(gè)代表性顏色通過(guò)K-means算法而被挑選。


通過(guò)下面結(jié)合附圖對(duì)實(shí)施例進(jìn)行的描述，本發(fā)明的這些和/或其他方面和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得清楚和更易于理解，其中圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備的方框圖；圖2表示通過(guò)圖1的邊緣方向內(nèi)插單元的內(nèi)插創(chuàng)建的內(nèi)插的像素；圖3是圖1的邊緣方向內(nèi)插單元的操作的流程圖；圖4A和圖4B表示在邊緣方向內(nèi)插中的方向估計(jì)；圖5A至圖5F表示內(nèi)插系數(shù)的決定方法；圖6表示塊分布；圖7表示在第二內(nèi)插中的內(nèi)插系數(shù)的決定方法；圖8表示通常的采樣轉(zhuǎn)換；圖9是圖1的線(xiàn)性濾波單元中的采樣率轉(zhuǎn)換電路的方框圖；圖10是圖1的銳度提高單元的操作的流程圖；圖11表示實(shí)際邊緣分量和估計(jì)邊緣分量之間的誤差；圖12表示代表性顏色之間的對(duì)比度的提高；
圖13表示提高代表性顏色之間的對(duì)比度的方法；圖14表示在圖1的銳度提高單元中處理的最終圖像；和圖15表示塊不連續(xù)性去除。
具體實(shí)施例方式
現(xiàn)在對(duì)本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)的描述，其示例表示在附圖中，其中，相同的標(biāo)號(hào)始終表示相同部件。下面通過(guò)參照附圖對(duì)實(shí)施例進(jìn)行描述以解釋本發(fā)明。
以下，將參照附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。
圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備的方框圖。在圖1中，該分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備包括邊緣方向內(nèi)插單元100、線(xiàn)性濾波單元200、和銳度提高單元300。
邊緣方向內(nèi)插單元100對(duì)輸入圖像應(yīng)用邊緣方向內(nèi)插以水平和垂直地將分辨率增大至兩倍，并產(chǎn)生沒(méi)有鋸齒瑕疵的中間圖像，所述鋸齒瑕疵可能在分辨率轉(zhuǎn)換期間發(fā)生。線(xiàn)性濾波單元200在改變采樣率的同時(shí)對(duì)從邊緣方向內(nèi)插單元100輸出的中間圖像應(yīng)用線(xiàn)性FIR(有限脈沖響應(yīng))濾波，由此產(chǎn)生具有與希望的分辨率相同的分辨率的圖像，也就是說(shuō)，線(xiàn)性濾波單元200產(chǎn)生具有與希望的分辨率相同的分辨率的輸出圖像，以這種方式使環(huán)繞瑕疵和混疊瑕疵的出現(xiàn)最小化。由于邊緣方向內(nèi)插單元100和線(xiàn)性濾波單元200在分辨率轉(zhuǎn)換期間降低了銳度，所以銳度提高單元300補(bǔ)償銳度并產(chǎn)生最終圖像。
如上所構(gòu)造的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備可通過(guò)關(guān)于邊緣方向內(nèi)插單元100、線(xiàn)性濾波單元200、和銳度提高單元300的詳細(xì)描述而被更清楚地理解。
圖2表示由圖1的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備的邊緣方向內(nèi)插單元100的內(nèi)插產(chǎn)生的內(nèi)插的像素。在圖2中，邊緣方向內(nèi)插單元100的邊緣方向內(nèi)插通過(guò)第一和第二內(nèi)插的兩步處理而被執(zhí)行。第一內(nèi)插通過(guò)邊緣方向內(nèi)插在偶數(shù)行和列產(chǎn)生內(nèi)插的像素，第二內(nèi)插通過(guò)邊緣方向內(nèi)插產(chǎn)生剩余的內(nèi)插的像素。第一和第二內(nèi)插僅改變用于參考的原始像素的位置，并使用相同的邊緣方向內(nèi)插來(lái)產(chǎn)生內(nèi)插的像素。
圖3是用于解釋圖1的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備的邊緣方向內(nèi)插單元100的操作的流程圖。在圖3中，邊緣方向內(nèi)插單元100首先確定內(nèi)插系數(shù)和邊緣方向(S400)，并且根據(jù)確定的內(nèi)插系數(shù)和邊緣方向應(yīng)用邊緣方向內(nèi)插并計(jì)算邊緣方向內(nèi)插值(S405)。在邊緣方向內(nèi)插單元100中應(yīng)用的邊緣方向內(nèi)插估計(jì)總共六個(gè)邊緣方向，所述六個(gè)邊緣方向包括在圖4A中顯示的兩個(gè)對(duì)角線(xiàn)方向和在圖4B中顯示的四個(gè)非對(duì)角線(xiàn)方向。
根據(jù)由將在稍后描述的過(guò)程所確定的邊緣方向和內(nèi)插系數(shù)，邊緣方向內(nèi)插單元100使用對(duì)角線(xiàn)方向內(nèi)插YEDI-Diag和非對(duì)角線(xiàn)方向內(nèi)插YEDI-NonDiag之一來(lái)計(jì)算邊緣方向內(nèi)插值。
YEDI_Diag=Σi=03ai×Xi]]>Σi=03ai=1]]>[方程2]YEDI_Non_Diag=Σi=411ai×Xi]]>Σi=411ai=1]]>邊緣方向內(nèi)插單元100使用方程1的對(duì)角線(xiàn)方向內(nèi)插和方程2的非對(duì)角線(xiàn)方向內(nèi)插之一。在方程1和2中，每一個(gè)方向內(nèi)插系數(shù)αi之和變?yōu)?。
關(guān)于輸入圖像的每一個(gè)像素的RGB信號(hào)的亮度信號(hào)通過(guò)方程3而被獲得，用于邊緣方向內(nèi)插的內(nèi)插系數(shù)基于該亮度信號(hào)而被確定，并且該確定的內(nèi)插系數(shù)被相等地應(yīng)用于在相同空間位置的R、G、和B像素。
Lightness＝0.3×R+0.59×G+0.11×B對(duì)角線(xiàn)方向的內(nèi)插系數(shù)通過(guò)使用位于對(duì)角線(xiàn)方向上的輸入圖像的原始像素之間的絕對(duì)差而被確定。用于確定對(duì)角線(xiàn)方向的內(nèi)插系數(shù)的輸入像素之間的絕對(duì)差值顯示在圖5A和圖5B中，所示箭頭指示兩個(gè)像素之間的絕對(duì)差值。在內(nèi)插系數(shù)的確定中，如下在方程4中確定存在于45°和-45°方向上的像素之間的絕對(duì)差值之和，通過(guò)計(jì)算出的Dir0和Dir1，最終在具有最小值的方向上估計(jì)出邊緣方向。

Dir0＝a+b+c+d+e＝|P(i-1，j+1)-P(i-3，j-1)|+|P(i-1，j+1)-P(i+1，J+3)|+|P(i-1，j-1)-P(i+1，j+1)|+|P(i-1，j-3)-P(i+1，j-1)|+|P(i-1，j-1)-P(i+3，j+1)|[方程5]Dir1＝a′+b′+c′+d′+e′＝|P(i-3，j+1)-P(i-1，j-1)|+|P(i-1，j-1)-P(i+1，j-3)|+|P(i-1，j+1)-P(i+1，j-1)|+|P(i-1，j+3)-P(i+1，j+1)|+|P(i+1，j-1)-P(i+3，j-1)|如下的方程6至方程8被用于通過(guò)Dir0和Dir1的大小比較來(lái)確定四個(gè)對(duì)角線(xiàn)方向的內(nèi)插系數(shù)(α0，α1，α2，α3)。也就是說(shuō)，如果兩個(gè)對(duì)角線(xiàn)方向的絕對(duì)差值之和為0，則其被認(rèn)為是不具有邊緣的平坦像素(plain pixel)，并且如在方程6中所示，所有內(nèi)插系數(shù)的值被確定為0.25。
if Dir0+Dir1＝0 α0＝α1＝α2＝α3＝0.25如果兩個(gè)對(duì)角線(xiàn)方向的絕對(duì)差值之和不是0并且-45°的絕對(duì)差值較小，則如在以下方程7中所示通過(guò)與45°方向的絕對(duì)差值的大小比較來(lái)確定內(nèi)插系數(shù)。
if(Dir0+Dir1＞0 and Dir1≤Dir0){if(2×Dir0＞Dir1)α0＝α3＝0.3，α1＝α2＝0.2else α0＝α3＝0.5，α1＝α2＝0.0}如果45°方向的絕對(duì)差值較小，則如在以下方程8中所示以與-45°方向相同的方式確定內(nèi)插系數(shù)。
if(Dir0+Dir1＞0 and Dir1≤Dir0){if(2×Dir1＞Dir0)α0＝α3＝0.2，α1＝α2＝0.3else α0＝α3＝0.0，α1＝α2＝0.5}非對(duì)角線(xiàn)方向的內(nèi)插系數(shù)通過(guò)應(yīng)用與對(duì)角線(xiàn)方向的內(nèi)插系數(shù)的決定相同的方法使用不同的參考像素位置而被確定。圖5C至圖5F顯示用于非對(duì)角線(xiàn)方向的邊緣方向決定的像素組。首先，如果四個(gè)方向的絕對(duì)差值的平均值為0，則認(rèn)為是平坦區(qū)域(plain region)，并且如在以下方程9中所示，八個(gè)像素的所有內(nèi)插系數(shù)被確定為0.125。
AvgDir＝(Dir2+Dir3+Dir4+Dir5)/4if AvgDir＝0 α4＝α5＝α6＝α7＝α8＝α9＝α10＝α11＝0.125同時(shí)，為了確定內(nèi)插系數(shù)，僅對(duì)于四個(gè)非對(duì)角線(xiàn)方向Dir2、Dir3、Dir4、和Dir5之中具有最小值的方向上的兩個(gè)像素將內(nèi)插系數(shù)設(shè)置為0.5，其余的都被設(shè)置為0。如下的方程10顯示在方向Dir2具有最小值的情況下內(nèi)插系數(shù)的決定。
if min{Dir2，Dir3，Dir4，Dir5}＝Dir2α4＝α8＝0.5，α5＝α6＝α7＝α9＝α10＝α11＝0下面的方程被應(yīng)用于通過(guò)使用用于每一個(gè)邊緣方向的內(nèi)插系數(shù)決定的絕對(duì)差值的最大值、最小值、和平均值來(lái)確定在當(dāng)前內(nèi)插像素位置即在將被內(nèi)插的像素處的最終邊緣方向內(nèi)插值，因此，該邊緣方向內(nèi)插值通過(guò)使用方程1和方程2的任何一個(gè)而被計(jì)算。
if(Avg{Dir2，...，Dir5}×Min{Dir0，Dir1}＜Max{Dir0，Dir1}×Min{Dir2，...，Dir5})YEDI＝Y(jié)EDI-Diag[方程12]if(Avg{Dir2，...，Dir5}×Min{Dir0，Dir1}≥Max{Dir0，Dir1}×Min{Dir2，...，Dir5})YEDI＝Y(jié)EDI_Non_Diag然后，確定該位置是否位于高空間頻率的區(qū)域中(S410)。如果不在高空間頻率的區(qū)域中，則該邊緣方向內(nèi)插值和雙三次內(nèi)插(bi-cubic interplation)值被混合，從而計(jì)算最終內(nèi)插值(S415)。也就是說(shuō)，在邊緣方向內(nèi)插被使用并且邊緣方向顯著(dominant)的情況下，通常可獲得從邊緣去除了鋸齒瑕疵的極好的內(nèi)插結(jié)果。在存在比如紋理區(qū)域的非顯著方向的情況下，對(duì)內(nèi)插結(jié)果有不好的影響。因此，對(duì)于這樣的區(qū)域，比如雙三次內(nèi)插的線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法在圖像質(zhì)量方面確實(shí)提供了更好的結(jié)果。因此，如果一個(gè)區(qū)域不具有高空間頻率，則通過(guò)混合最終方向內(nèi)插值和雙三次內(nèi)插值防止了前述圖像質(zhì)量降低(S410和S415)，所述混合可由方程13表示如下。

Rout＝RbiCubic×(1-fBlend)+fBlend×REDIGout＝GbiCubic×(1-fBlend)+fBlend×GEDIBout＝BbiCubic×(1-fBlend)+fBlend×BEDI在方程13中，fBlend指示確定混合程度的值，具有在0≤fBlend≥1之間的值。通過(guò)使用在邊緣方向決定步驟中獲得的Dir0至Dir5的絕對(duì)差值，如果最終邊緣方向是對(duì)角線(xiàn)方向，則基于方程14來(lái)確定fBlend常量，如果最終邊緣方向是非對(duì)角線(xiàn)方向，則基于方程15來(lái)確定fBlend常量。
if Min(Dir0，Dir1)×2＞Max(Dir0，Dir1) fBlend＝0.25else if Min(Dir0，Dir1)×4＞Max(Dir0，Dir1)fBlend＝0.5else fBlend＝1.0[方程15]if Min(Dir2，...Dir5)×2＞Avg(Dir2，...，Dir5) fBlend＝0.25else if Min(Dir2，...，Dir5)×4＞Avg(Dir2，...，Dir5) fBlend＝0.5else fBlend＝1.0也就是說(shuō)，如果確定最終邊緣方向的最小絕對(duì)差值之和相對(duì)大于指示不同方向的絕對(duì)差值之和，則由于該區(qū)域具有清楚的邊緣方向，所以fBlend值被增加以對(duì)于最終內(nèi)插結(jié)果值更多地反映該邊緣方向內(nèi)插值，從而從邊緣去除鋸齒瑕疵。
這種混合方法對(duì)于大多數(shù)圖像帶來(lái)了極好的結(jié)果，但是，在具有非常高的空間頻率的區(qū)域中，基于最小絕對(duì)差的大多數(shù)邊緣方向內(nèi)插在估計(jì)邊緣方向時(shí)具有較高的錯(cuò)誤的可能性，并且線(xiàn)性混合本身在防止由邊緣方向內(nèi)插引起的圖像質(zhì)量降低方面具有限制。
可以有一種為了防止這種降低而增加估計(jì)的邊緣方向的數(shù)量的方法。然而，由于邊緣間隔變得緊密，從而使用關(guān)于周?chē)袼氐淖钚〗^對(duì)差值的邊緣方向估計(jì)的精度降低，所以與計(jì)算量的增加相比，該影響可被認(rèn)為是可忽略的。因此，邊緣方向內(nèi)插單元100檢測(cè)具有高空間頻率的區(qū)域并在被分類(lèi)為高頻區(qū)域的像素的情況下強(qiáng)制地應(yīng)用4抽頭雙三次內(nèi)插結(jié)果(fBlend＝0)(S410和S420)。
另外，方差被用于檢測(cè)高空間頻率，但是使用方差具有這樣的缺點(diǎn)，即來(lái)自方差的信息本身不與人類(lèi)視覺(jué)特性匹配以及方差沒(méi)有給出關(guān)于精確的空間頻率的信息。因此，方差的使用降低了檢測(cè)具有高空間頻率的區(qū)域的精度，所述具有高空間頻率的區(qū)域由于邊緣方向內(nèi)插而導(dǎo)致圖像質(zhì)量降低。圖6是顯示四個(gè)塊的示圖，每一個(gè)塊具有相同的方差值5625和不同的空間頻率。如在圖6中所示，這些塊可具有相同的方差值和不同的空間頻率。為了解決這種問(wèn)題，邊緣方向內(nèi)插單元100不考慮塊的每一個(gè)像素，而是基于如下方程16通過(guò)使用關(guān)于每一個(gè)像素的相鄰像素的平均值的差來(lái)計(jì)算方差，并確定該塊是否是具有高空間頻率的區(qū)域。這種平均偏離局部方差的考慮具有精確地表示塊中像素值變化的方差的優(yōu)點(diǎn)。
Pmean(i,j)=18×[P(i-1,j-1)+P(i-1,j)+P(i-1,j+1)+P(i,j-1)+P(i,j+1)+P(i+1,j-1)+P(i+1,j)]]]>Var=1N×NΣi=1N-1Σj=1N-1[P(i,j)-Pmean(i,j)]2]]>對(duì)于當(dāng)由人眼感覺(jué)或觀察時(shí)如圖6所示具有不同空間分辨率的四個(gè)塊，方程16分別導(dǎo)致平均偏離局部方差(a)395.5、(b)1186.5、(c)2768.5、和(d)12656.5，因此這些值隨著空間分辨率變高而增加。因此，如果該值大于閾值，則認(rèn)為該塊為具有高空問(wèn)頻率的區(qū)域，邊緣方向內(nèi)插單元100使用平均偏離局部方差來(lái)迫使應(yīng)用雙三次內(nèi)插，從而防止由具有非常高的空間頻率的區(qū)域中的邊緣方向內(nèi)插導(dǎo)致的圖像質(zhì)量降低。
如果徹底地完成了第一內(nèi)插，則邊緣方向內(nèi)插單元100執(zhí)行第二內(nèi)插(S425)。關(guān)于第二內(nèi)插，邊緣方向內(nèi)插單元100應(yīng)用邊緣方向內(nèi)插本身，但不同之處在于，如在圖7中所示，參考像素沿順時(shí)針?lè)较蛐D(zhuǎn)45°。
對(duì)于在邊緣方向內(nèi)插單元100執(zhí)行邊緣方向內(nèi)插之后在邊緣處使鋸齒瑕疵最小化的中間圖像，線(xiàn)性濾波單元200執(zhí)行采樣率轉(zhuǎn)換處理以獲得具有想要的分辨率的輸出圖像。圖8表示通常的采樣率轉(zhuǎn)換處理。首先，通過(guò)上采樣獲得具有多于L次采樣的中間轉(zhuǎn)換的圖像，然后，通過(guò)用于獲得具有想要的分辨率的輸出圖像的下采樣處理獲得為輸入圖像采樣率的L/M倍的輸出采樣。用于轉(zhuǎn)換分辨率的采樣率轉(zhuǎn)換，即重新采樣系統(tǒng)的功能通常由低通濾波器確定，即使存在不同的用于提高采樣率轉(zhuǎn)換器的性能的設(shè)計(jì)FIR濾波器的技術(shù)，線(xiàn)性濾波單元200仍使用方便濾波器特性的確定的加窗(windowing)技術(shù)，這可由如下方程17表示[方程17]h(n)＝hd(n)×w(n)在方程17中，分別地，h(n)表示最終設(shè)計(jì)的濾波器的脈沖響應(yīng)，hd(n)表示理想濾波器的脈沖響應(yīng)，w(n)表示窗函數(shù)。
由于理想濾波器的脈沖響應(yīng)在時(shí)域具有直到±∞的值以致窗濾波器設(shè)計(jì)方法不能被實(shí)際執(zhí)行，所以乘以有限長(zhǎng)度的窗函數(shù)以獲得理想脈沖響應(yīng)被切斷的有限長(zhǎng)度的脈沖響應(yīng)。由于時(shí)域中的乘法在頻域中變?yōu)榫矸e，所以將被設(shè)計(jì)的濾波器的傳遞函數(shù)變?yōu)槔硐氲屯V波器的頻率響應(yīng)和窗函數(shù)的傅立葉變換值的卷積。通過(guò)以上方法獲得的最終設(shè)計(jì)的濾波器的轉(zhuǎn)換帶寬由窗函數(shù)的傅立葉變換頻譜的主瓣寬度確定，通帶和阻帶的波紋由窗函數(shù)的旁瓣的大小確定。即使存在不同的窗函數(shù)作為用于加窗方法的窗函數(shù)，線(xiàn)性濾波單元200仍使用如下的Kaiser窗，所述Kaiser窗方便旁瓣大小控制。
w[n]＝0，其他在方程18中，作為濾波器階(filter order)的M確定參數(shù)d=M2,]]>β指示窗形狀，I0指示修正的零階Bessel函數(shù)。
用于分辨率轉(zhuǎn)換的理想濾波器是具有通帶中的平坦響應(yīng)和高阻帶衰減特性的濾波器，是以旁瓣的低幅度抑制圖像中環(huán)繞瑕疵的出現(xiàn)的濾波器，并具有少量的使得能夠?qū)崿F(xiàn)濾波器的脈沖響應(yīng)的旁瓣。由于難以設(shè)計(jì)這種理想濾波器，所以在分辨率轉(zhuǎn)換中可能發(fā)生模糊、混疊、和環(huán)繞瑕疵作為降低圖像質(zhì)量的瑕疵，濾波器的功能可基于抑制這些圖像質(zhì)量瑕疵分量的程度而被確定。
通常，難以設(shè)計(jì)能夠同時(shí)去除所有這些瑕疵分量的FIR濾波器，各瑕疵在它們之間以交替關(guān)系發(fā)生。例如，如果濾波器的截止頻率增加以抑制模糊瑕疵的出現(xiàn)并充分表示圖像的詳細(xì)信息，則出現(xiàn)嚴(yán)重的圖像高頻分量的混疊瑕疵，導(dǎo)致抗混疊特性的降低。相反，如果濾波器的截止頻率降低以提高抗混疊特性，則抗混疊特性提高，但圖像的模糊瑕疵增加。因此，對(duì)于控制比如環(huán)繞、模糊、混疊瑕疵的圖像質(zhì)量降低因素的出現(xiàn)，線(xiàn)性濾波單元200使用自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)方法，所述自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)方法方便根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域和用戶(hù)喜好的輸出圖像質(zhì)量的產(chǎn)生。
已知在設(shè)計(jì)基于加窗的FIR濾波器中最重要的因素是控制轉(zhuǎn)換帶寬和阻帶衰減的程度，轉(zhuǎn)換帶寬通過(guò)調(diào)整濾波器長(zhǎng)度而被控制，阻帶衰減通過(guò)控制Kaiser窗的β參數(shù)而被調(diào)整。通常，濾波器的截止頻率在設(shè)計(jì)LPF濾波器中被固定，濾波器長(zhǎng)度隨著空間域中的濾波器內(nèi)核增加旁瓣的數(shù)量而增加，如果旁瓣的數(shù)量固定，則濾波器長(zhǎng)度與截止頻率成比例。也就是說(shuō)，隨著截止頻率增加，設(shè)計(jì)的濾波器內(nèi)核的主瓣帶寬減小，隨著截止頻率降低，濾波器內(nèi)核的主瓣寬度增加，線(xiàn)性濾波單元200通過(guò)控制用于控制低通濾波器的截止頻率的max{D，U}×SmoothingAmount和指示濾波器內(nèi)核中的旁瓣的數(shù)量的nLobes來(lái)控制轉(zhuǎn)換帶寬，從而如以下在方程19中所示轉(zhuǎn)換采樣率[方程19]L＝round(Max{D，U}×SmoothingAmount×nLobes-1)×2-1在方程19中，D和U表示通過(guò)將M和L除以抽取因子(decimation factr)M和內(nèi)插因子L的最大公約數(shù)K而獲得的值(即，D＝M/K，U＝L/K)，max{D，U}確定濾波器的截止頻率。
空間域中的濾波器系數(shù)通過(guò)如下方程20而被確定，i是在濾波器長(zhǎng)度(0-L-1)內(nèi)使作為理想低通濾波器的sinc函數(shù)能夠具有與nLobes相同數(shù)量的旁瓣的輻角伸縮常量(argument scaling constant)，其通過(guò)控制設(shè)計(jì)的濾波器內(nèi)核的旁瓣的數(shù)量來(lái)控制比如環(huán)繞的瑕疵的出現(xiàn)。
h[i]={sin(x)x}×kaiser(1,β),i=0,1,···,L-1,x=i-L-12L-12×π×nLobes]]>這種濾波器設(shè)計(jì)方法的濾波可通過(guò)通常的多相位濾波而被實(shí)現(xiàn)，并且該濾波在寬度和長(zhǎng)度方向被分開(kāi)地應(yīng)用于2D圖像和視頻圖像，以獲得最終圖像。
圖9是顯示用于2D圖像和視頻圖像的采樣率轉(zhuǎn)換電路的方框圖。考慮到計(jì)算和硬件復(fù)雜性，多相位濾波可被應(yīng)用于這種濾波。
如上所述，邊緣方向內(nèi)插單元100和線(xiàn)性濾波單元200能夠去除作為由于分辨率轉(zhuǎn)換而導(dǎo)致的主要圖像質(zhì)量降低因素的鋸齒瑕疵、環(huán)繞瑕疵、和混疊瑕疵，但是不能夠防止由在分辨率轉(zhuǎn)換之后出現(xiàn)的輸入信號(hào)的高頻帶頻譜的減少引起的銳度降低。為了解決對(duì)于普通觀察者的圖像質(zhì)量觀察最為重要的銳度降低的問(wèn)題，亮度瞬時(shí)改善(LTI)、細(xì)節(jié)增強(qiáng)等被用于提高銳度，但混疊和環(huán)繞瑕疵等的分量也被提高，從而可能發(fā)生很多反而增加圖像質(zhì)量降低的情況。因此，不能將銳度提高到極限程度。為了解決這種問(wèn)題，必須去除存在于通過(guò)分辨率轉(zhuǎn)換技術(shù)獲得的具有提高的分辨率的圖像中的環(huán)繞瑕疵分量，由此，通過(guò)附加地去除這種環(huán)繞瑕疵的殘余分量，銳度提高單元300使用能夠使銳度提高程度最大化的銳度提高技術(shù)。
圖10是圖1的銳度提高單元300的操作的流程圖。在圖10中，銳度提高單元300基于重疊的塊來(lái)驅(qū)動(dòng)銳度提高方法，并在對(duì)每個(gè)塊計(jì)算兩個(gè)代表性顏色之后增加計(jì)算出的代表性顏色之間的對(duì)比度(S500和S505)。銳度提高單元300基于K-means算法挑選代表性顏色，首先，對(duì)于輸入RGB信號(hào)使用方程3以獲得亮度值，并挑選塊中具有最大和最小亮度值的像素的RGB值作為初始代表性顏色。銳度提高單元300基于初始代表性顏色來(lái)使用塊像素信息，應(yīng)用K-means算法，并更新初始代表性顏色值。通常，最終代表性顏色在通過(guò)使用K-means算法更新初始代表性顏色值的處理中通過(guò)重復(fù)計(jì)算而被獲得，但是為了實(shí)現(xiàn)硬件，重復(fù)計(jì)算的次數(shù)可被限制為一次。
圖11顯示由于更新代表性顏色的重復(fù)計(jì)算限制而導(dǎo)致的塊中實(shí)際邊緣分量和估計(jì)邊緣分量之間的誤差。由于初始代表性顏色由最大和最小亮度值確定，所以可以認(rèn)為兩個(gè)估計(jì)出的代表性顏色指示包括塊中邊緣分量的兩個(gè)顏色分量。如在圖11中所示，由于K-means算法的重復(fù)計(jì)算被限制為一次而導(dǎo)致在實(shí)際邊緣分量和估計(jì)邊緣分量之間出現(xiàn)誤差，為了補(bǔ)償該誤差，通過(guò)增加兩個(gè)代表性顏色之間的對(duì)比度來(lái)解決重復(fù)計(jì)算限制條件的問(wèn)題。
在增加代表性顏色之間的對(duì)比度之后，對(duì)于塊中所有輸入像素基于兩個(gè)最接近的代表性顏色來(lái)改變輸入像素值，并且環(huán)繞分量被去除(S510)。在通過(guò)基于簡(jiǎn)單的非銳化掩模(unsharp masking)的高頻分量提高塊以對(duì)于從其去除了環(huán)繞分量的塊數(shù)據(jù)提高銳度之后，獲得最終圖像(S515)。
圖12表示在二維平面上的兩個(gè)代表性顏色之間的對(duì)比度增加。圖12中的兩個(gè)點(diǎn)指示通過(guò)K-means算法估計(jì)出的兩個(gè)代表性顏色，圍住代表性顏色的大橢圓指示塊數(shù)據(jù)的顏色分布。這兩個(gè)代表性顏色的對(duì)比度增加方向以箭頭指示，以逼近實(shí)際邊緣分量的代表性顏色，圓指示為防止對(duì)比度的過(guò)分增加而建立的區(qū)域。在提高代表性顏色的對(duì)比度的處理中，對(duì)于一個(gè)代表性顏色通過(guò)使用與塊的輸入像素不同的其他代表性顏色之間的距離和點(diǎn)積(dotproduct)來(lái)更新代表性顏色。
圖13描述代表性顏色之間的對(duì)比度增加方法。在圖13中，Rep_Color0和Rep_Color1指示兩個(gè)代表性顏色，Pixeli和Pixelk指示預(yù)定塊中的顏色。關(guān)于Pixeli，如下的方程21和22解釋用于更新初始代表性顏色的輸入顏色的選擇。
Dist＝(Rrep0-Ri)2+(Grep0-Gi)2+(Brep0-Bi)2[方程22]DotProduct=A→•B→]]>＝(Ri-Rrep0)×(Rrep1-Rrep0)+(Gi-Grep0)×(Grep1-Grep0)+(Bi-Brep0)×(Brep1-Brep0)方程21指示輸入顏色Pixeli和代表性顏色Rep_Color0之間的距離，方程22指示由兩個(gè)代表性顏色和該輸入顏色形成的兩個(gè)矢量 之間的點(diǎn)積。如果該輸入顏色位于用于防止過(guò)分的對(duì)比度增加的區(qū)域中或者該點(diǎn)積為負(fù)數(shù)，則挑選用于更新代表性顏色的候選顏色，并且使用這些候選顏色來(lái)更新代表性顏色。
如果Dist＜Limit_Dist & & Dot_Product＜0則使用顏色更新否則 跳過(guò)用于防止過(guò)分的對(duì)比度增加的Limit_Dist值由如下方程24定義[方程24]Limit-Dist＝|(Rrep0-Rrep1)2+(Grep0-Grep1)2+(Brep0-Brep1)2|＞＞4在通過(guò)關(guān)于塊中所有像素對(duì)兩個(gè)代表性顏色應(yīng)用以上計(jì)算來(lái)確定候選像素之后，應(yīng)用K-means算法來(lái)獲得更新的代表性顏色。在具有提高的對(duì)比度的最終代表性顏色的計(jì)算之后，塊中像素的接近度通過(guò)鄰近代表性顏色而被測(cè)量并被自適應(yīng)地轉(zhuǎn)變，從而環(huán)繞瑕疵被去除。如果輸入顏色位于兩個(gè)代表性顏色的中間，則該輸入值本身在沒(méi)有顏色轉(zhuǎn)變的情況下被輸出，隨著該輸入顏色更接近鄰近的代表性顏色或者塊中的邊緣分量更強(qiáng)，顏色轉(zhuǎn)變的程度增加。為了通過(guò)使用代表性顏色來(lái)轉(zhuǎn)變顏色，必須測(cè)量邊緣強(qiáng)度以及兩個(gè)代表性顏色和當(dāng)前輸入顏色之間的接近度，確定邊緣強(qiáng)度的方法如下[方程25]Rep-Dist=(Rrep0-Rrep1)2+(Grep0-Grep1)2+(Brep0-Brep1)2]]>[方程26]Dist＝|Ri-Rrep-i|+|Gi-Grep-i|+|Bi-Brep-i|
方程25指示代表性顏色之間的距離，方程26指示包含輸入像素和通過(guò)應(yīng)用K-means算法確定的當(dāng)前輸入像素的代表性顏色之間的距離，當(dāng)前輸入塊的最終邊緣分量的強(qiáng)度通過(guò)使用偽碼和方程27而被獲得。
for i∶i＝＝BlockHeight∶i++for j∶j＝＝BlockWight∶j++Dist＝|Ri，j-Rrep-i，j|+|Gi，j-Grep-i，j|+|Bi，j-Brep-i，j|if(Dist×4＞Rep_Dist)TotalDiat+＝Dist[方程27]Edge-Measure＝TotalDist×k為了獲得兩個(gè)代表性顏色中與當(dāng)前輸入顏色接近的顏色，如下計(jì)算每一個(gè)代表性顏色和當(dāng)前輸入顏色之間的距離。Dist0指示通過(guò)應(yīng)用K-means算法確定的當(dāng)前輸入像素和代表性顏色之間的距離，Dist1指示其他代表性顏色之間的距離。
Dist0＝(Ri-Rrep0)2+(Gi-Grep0)2+(Bi-Brep0)2[方程29]Dist1＝(Ri-Rrep1)2+(Gi-Grep1)2+(Bi-Brep1)2使用兩個(gè)代表性顏色和當(dāng)前輸入顏色之間的距離的最終接近度如下表示在方程30中[方程30]Proximity=Dist0Dist1]]>在方程30中，指示接近程度的接近度被限制為具有在0～1之間的值，該值隨著更加接近當(dāng)前輸入像素的代表性顏色而降低。最終顏色轉(zhuǎn)變的程度隨著塊中的邊緣強(qiáng)度增加或者與鄰近顏色的距離變小而增加，這可基于如下方程31而被獲得[方程31]Ri-mod+＝(1-Pr oximity)×Edge-Measure×(Ri-Rrep-1)Gi-mod+＝(1-Pr oximity)×Edge-Meaure×(Gi-Grep-1)Bi-mod+＝(1-Pr oximity)×Edge-Meaure×(Bi-Brep-1)圖14描述在銳度提高單元300中處理的最終圖像。在圖14中，分辨率轉(zhuǎn)換的輸入圖像可能具有殘余環(huán)繞瑕疵，如果對(duì)于該輸入圖像通過(guò)后處理方法應(yīng)用細(xì)節(jié)增強(qiáng)，則環(huán)繞分量也被提高，從而圖像質(zhì)量可能降低。由于銳度提高單元300在塊中獲得兩個(gè)代表性顏色并關(guān)于這些代表性顏色移動(dòng)該塊的像素值，所以銳度提高單元300在執(zhí)行類(lèi)似于LTI或CTI的功能的同時(shí)去除環(huán)繞分量。如上，簡(jiǎn)單的非銳化掩模技術(shù)被應(yīng)用于關(guān)于代表性顏色的已去除環(huán)繞分量的塊以提高銳度，從而可獲得最終輸出圖像，所述最終輸出圖像具有提高的銳度和最小化的對(duì)環(huán)繞瑕疵等的強(qiáng)調(diào)。
同時(shí)，由于這種銳度提高方法是基于塊的計(jì)算，所以在每一個(gè)被獨(dú)立處理的塊按原樣輸出的情況下，在比如JPEG和MPEG的基于塊的壓縮方法中出現(xiàn)的在塊之間的邊界處的不連續(xù)性問(wèn)題可能發(fā)生。為了解決這種問(wèn)題，銳度提高單元300基于重疊的塊結(jié)構(gòu)工作，并通過(guò)使用Hanning窗來(lái)去除可能在處理的塊的邊界發(fā)生的不連續(xù)性。也就是說(shuō)，輸入圖像被重疊整個(gè)塊大小的一半以構(gòu)造塊(例如，在輸入塊的大小為8×8的情況下，輸入塊被與鄰近塊重疊4個(gè)像素)，并且通過(guò)使用Hanning窗使得每一個(gè)被獨(dú)立處理的塊能夠在鄰近塊之間的邊界被平滑地轉(zhuǎn)變，從而去除不連續(xù)性。
圖15是在兩個(gè)鄰近塊之間的邊界處使用Hanning窗的平滑轉(zhuǎn)變的概念示圖。在圖15中，二維Hanning窗與每一個(gè)被獨(dú)立處理的塊數(shù)據(jù)相乘，(圖14是用于一維形式的描述)乘以窗系數(shù)的塊數(shù)據(jù)彼此相加以獲得最終塊數(shù)據(jù)。與每一個(gè)塊相乘的窗函數(shù)以這樣的形式分布，即在一側(cè)具有塊邊界方向并且在另一側(cè)從該塊邊界方向漸現(xiàn)，在重疊的塊邊界部分的兩個(gè)窗函數(shù)系數(shù)之和始終為1，從而可實(shí)現(xiàn)沒(méi)有失真的平滑轉(zhuǎn)變。
如前所述，本發(fā)明能夠解決作為當(dāng)使用傳統(tǒng)的分辨率轉(zhuǎn)換時(shí)可能發(fā)生的圖像質(zhì)量降低因素的鋸齒瑕疵、環(huán)繞瑕疵、銳度降低等問(wèn)題。另外，在線(xiàn)性濾波單元中使用的FIR濾波器設(shè)計(jì)技術(shù)具有這樣的優(yōu)點(diǎn)，即通過(guò)根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域或用戶(hù)喜好改變空間域中的濾波器設(shè)計(jì)參數(shù)來(lái)方便濾波器設(shè)計(jì)。邊緣方向內(nèi)插濾波器簡(jiǎn)化邊緣方向估計(jì)，通過(guò)輸入圖像的分類(lèi)自適應(yīng)地混合存在于通常的非線(xiàn)性濾波器中的混疊特性降低的問(wèn)題和4抽頭雙三次內(nèi)插(4-tabbi-cubic interpolation)結(jié)果，從而提高抗混疊特性并使在邊緣處的鋸齒瑕疵最小化。特別地，銳度提高單元有效地去除分辨率轉(zhuǎn)換的圖像中的殘余環(huán)繞瑕疵，從而通過(guò)應(yīng)用簡(jiǎn)單的非銳化掩模來(lái)有效地提高分辨率轉(zhuǎn)換的圖像的銳度，并替代獨(dú)立使用的傳統(tǒng)細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法。
雖然已表示和描述了本發(fā)明的一些實(shí)施例，但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該理解，在不脫離由權(quán)利要求及其等同物限定其范圍的本發(fā)明的原理和精神的情況下，可以對(duì)這些實(shí)施例進(jìn)行修改。
權(quán)利要求
1.一種分辨率轉(zhuǎn)換方法，包括將邊緣方向內(nèi)插應(yīng)用于輸入圖像并產(chǎn)生中間圖像；和關(guān)于中間圖像轉(zhuǎn)換采樣率并產(chǎn)生具有預(yù)定分辨率的輸出圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，所述邊緣方向內(nèi)插包括使用輸入圖像的像素的絕對(duì)差來(lái)估計(jì)邊緣方向；基于與估計(jì)出的邊緣方向?qū)?yīng)的位置的像素值自適應(yīng)地確定內(nèi)插系數(shù)；使用該邊緣方向和該內(nèi)插系數(shù)并計(jì)算邊緣方向內(nèi)插值；和自適應(yīng)地混合該邊緣方向內(nèi)插值和預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法的內(nèi)插值，并計(jì)算最終內(nèi)插值。
3.如權(quán)利要求2所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，所述邊緣方向關(guān)于兩個(gè)對(duì)角線(xiàn)方向和四個(gè)非對(duì)角線(xiàn)方向而被估計(jì)。
4.如權(quán)利要求2所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，所述預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法是雙三次內(nèi)插方法。
5.如權(quán)利要求2所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，還包括確定內(nèi)插區(qū)域是否具有高空間頻率，如果該區(qū)域具有高空間頻率，則使用所述預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法的內(nèi)插值來(lái)計(jì)算最終內(nèi)插值。
6.如權(quán)利要求5所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，通過(guò)使用該內(nèi)插區(qū)域中的平均偏離局部方差確定該區(qū)域是否具有高空間頻率。
7.如權(quán)利要求1所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，計(jì)算輸出圖像的步驟包括將根據(jù)輸入圖像的分辨率和預(yù)定分辨率計(jì)算出的上采樣和下采樣之比與設(shè)置的旁瓣的數(shù)量相乘，并計(jì)算濾波器抽頭的數(shù)量；將窗函數(shù)乘以sinc函數(shù)并通過(guò)濾波器抽頭的數(shù)量計(jì)算一階濾波器系數(shù)；在一階濾波器系數(shù)中使用通過(guò)將高斯函數(shù)和窗函數(shù)相乘而獲得的值，并計(jì)算最終濾波器系數(shù)；和轉(zhuǎn)換中間圖像的采樣率，根據(jù)該最終濾波器系數(shù)在水平和垂直方向執(zhí)行濾波，并計(jì)算預(yù)定分辨率的輸出圖像。
8.如權(quán)利要求7所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，濾波器抽頭的數(shù)量基于下面方程而被計(jì)算L＝round(Max{D，U}×SmoothingAmount×nLobes-1)×2-1其中，L指示濾波器長(zhǎng)度，nLobes指示旁瓣的數(shù)量，U和D指示優(yōu)化的上采樣與下采樣之比，SmoothingAmount指示改變?yōu)V波器截止頻率的常量。
9.如權(quán)利要求7所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，一階濾波器系數(shù)基于下面方程而被計(jì)算h[i]={sin(x)x}×kaiser(1,β),i=0,1,...,L-1,x=i-L-12L-12×π×Lobes]]>其中， 表示理想低頻帶通函數(shù)，Kaiser(1，β)是Kaiser窗函數(shù)，Lobes指示旁瓣的數(shù)量。
10.如權(quán)利要求1所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，還包括提高產(chǎn)生的輸出圖像的銳度。
11.如權(quán)利要求10所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，提高銳度的步驟包括在預(yù)定大小的重疊的塊中挑選兩個(gè)代表性顏色；增加挑選的代表性顏色之間的對(duì)比度；將存在于邊緣區(qū)域中的像素值轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓚€(gè)對(duì)比度增加的代表性顏色的接近的代表性顏色；和通過(guò)使用hanning窗將重疊的塊的結(jié)果值相加并計(jì)算最終像素值，以去除塊不連續(xù)性。
12.如權(quán)利要求11所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，所述代表性顏色的對(duì)比度通過(guò)輸入像素和所述兩個(gè)代表性顏色之間的距離和點(diǎn)積而被自適應(yīng)地增加。
13.如權(quán)利要求11所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，所述兩個(gè)代表性顏色通過(guò)K-means算法而被挑選。
14.一種分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，包括邊緣方向內(nèi)插單元，用于將邊緣方向內(nèi)插應(yīng)用于輸入圖像并計(jì)算中間圖像；和線(xiàn)性濾波單元，用于關(guān)于中間圖像轉(zhuǎn)換采樣率并計(jì)算具有預(yù)定分辨率的輸出圖像。
15.如權(quán)利要求14所述的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，其中，所述邊緣方向內(nèi)插單元使用輸入圖像的像素的絕對(duì)差來(lái)估計(jì)邊緣方向，基于與估計(jì)出的邊緣方向?qū)?yīng)的位置的像素值自適應(yīng)地確定內(nèi)插系數(shù)，使用該邊緣方向和該內(nèi)插系數(shù)，計(jì)算邊緣方向內(nèi)插值，自適應(yīng)地混合該邊緣方向內(nèi)插值和預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法的內(nèi)插值，并計(jì)算最終內(nèi)插值。
16.如權(quán)利要求15所述的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，其中，所述邊緣方向關(guān)于兩個(gè)對(duì)角線(xiàn)方向和四個(gè)非對(duì)角線(xiàn)方向而被估計(jì)。
17.如權(quán)利要求15所述的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，其中，所述預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法是雙三次內(nèi)插方法。
18.如權(quán)利要求15所述的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，其中，如果內(nèi)插區(qū)域具有高空間頻率，則所述邊緣方向內(nèi)插單元使用所述預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法的內(nèi)插值來(lái)計(jì)算最終內(nèi)插值。
19.如權(quán)利要求18所述的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，其中，通過(guò)使用該內(nèi)插區(qū)域中的平均偏離局部方差來(lái)確定該區(qū)域是否具有高空間頻率。
20.如權(quán)利要求14所述的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，還包括銳度提高單元，用于提高計(jì)算出的輸出圖像的銳度。
21.如權(quán)利要求20所述的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，其中，所述銳度提高單元在預(yù)定大小的重疊的塊中挑選兩個(gè)代表性顏色，增加挑選的代表性顏色之間的對(duì)比度，將存在于邊緣區(qū)域中的像素值轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓚€(gè)對(duì)比度增加的代表性顏色的接近的代表性顏色，通過(guò)使用hanning窗將該重疊的塊的結(jié)果值相加，并計(jì)算最終像素值，以去除塊不連續(xù)性。
22.如權(quán)利要求21所述的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，其中，所述代表性顏色的對(duì)比度通過(guò)輸入像素和所述兩個(gè)代表性顏色之間的距離和點(diǎn)積而被自適應(yīng)地增加。
23.如權(quán)利要求21所述的分辨率轉(zhuǎn)換設(shè)備，其中，所述兩個(gè)代表性顏色通過(guò)K-means算法而被挑選。
24.一種分辨率轉(zhuǎn)換方法，包括確定內(nèi)插區(qū)域是否具有高頻；和如果內(nèi)插區(qū)域不具有高頻，則使用邊緣方向內(nèi)插方法和預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法進(jìn)行內(nèi)插。
25.如權(quán)利要求24所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，包括如果該內(nèi)插區(qū)域具有高頻，則僅使用所述預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法進(jìn)行內(nèi)插。
26.如權(quán)利要求25所述的分辨率轉(zhuǎn)換方法，其中，所述預(yù)定線(xiàn)性?xún)?nèi)插方法是雙三次內(nèi)插方法。
全文摘要
一種分辨率轉(zhuǎn)換方法包括下述步驟將邊緣方向內(nèi)插應(yīng)用于輸入圖像并產(chǎn)生中間圖像；關(guān)于中間圖像轉(zhuǎn)換采樣率并產(chǎn)生具有預(yù)定分辨率的輸出圖像；和提高產(chǎn)生的輸出圖像的銳度。本發(fā)明防止在傳統(tǒng)的分辨率轉(zhuǎn)換方法中可能發(fā)生的圖像質(zhì)量降低因素，并獲得具有希望大小的分辨率的輸出圖像。
文檔編號(hào)H04N7/01GK1735135SQ20051009035
公開(kāi)日2006年2月15日 申請(qǐng)日期2005年8月12日 優(yōu)先權(quán)日2004年8月12日
發(fā)明者李皓榮, 金昌容, 樸斗植, 李性德, 路金·亞歷克賽 申請(qǐng)人:三星電子株式會(huì)社