專利名稱：圖場內(nèi)內(nèi)插的方法與相關(guān)裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是相關(guān)于對像素值進行處理的方法與相關(guān)裝置，尤指一種執(zhí)行圖場內(nèi)內(nèi)插以產(chǎn)生內(nèi)插像素值的方法與相關(guān)裝置。
背景技術(shù)：
很多的常見的視頻信號都是交錯式的(interlaced)視頻信號。在交錯式的視頻信號中，每個視頻圖框(video frame)是被區(qū)分為兩個圖場(field)，其中一個圖場會包含有該視頻圖框中一半的掃瞄線(scan line)，另一個圖場則包含有該視頻圖框中另一半的掃瞄線。
然而，有很多種的顯示裝置(例如計算機的顯示屏)卻非以交錯的方式進行顯示，而是以循序的方式，依序掃瞄整個顯示區(qū)中的各條掃瞄線。若要將交錯式的視頻信號播放于循序式的顯示裝置時，就必須通過去交錯(deinterlacing)的程序來將交錯式的視頻信號轉(zhuǎn)變成循序式的視頻信號，此時循序式的顯示裝置才有辦法順利播放圖像。簡單地說，去交錯程序的主要目的，就是要重建交錯式圖場中兩兩相鄰的掃瞄線之間所欠缺的掃瞄線的圖像數(shù)據(jù)。
有兩種較為常見的去交錯方法，各有其優(yōu)缺點存在?！笀D場間」(inter-field)的去交錯技術(shù)是簡單地將兩個相鄰的圖場的數(shù)據(jù)組合，以產(chǎn)生一個完整的視頻圖框。在視頻圖框中沒有移動物體的情形下，通過圖場間去交錯的方式即足夠產(chǎn)生理想的重建圖像。且垂直方向的分辨率(verticalresolution)可以像原本非交錯的視頻圖框一樣地好。然而，于視頻圖框中包含有移動物體的情形下，在掃瞄第一圖場時移動物體的所在位置，可能會不同于掃瞄第二圖場時該移動物體的所在位置，此時僅簡單地合成兩個圖場，是無法產(chǎn)生出合理的視覺效果的。
另一種去交錯方法可稱為「圖場內(nèi)」(intra-field)去交錯方法，僅需使用單一個圖場的數(shù)據(jù)，即可重造出整張視頻圖框。此種作法較適用于重建具有移動物體的視頻圖框。通過不存在的像素上方及下方的掃瞄線中的像素，圖場內(nèi)去交錯方法即可內(nèi)插出不存在的像素的像素值。由于技術(shù)中不會牽扯到兩個鄰近圖場間物體移動的情形(因為只使用單一的圖場進行圖框重建)，因此最后所得出來的圖像不會有不理想的移動效果。不過由于此一技術(shù)僅使用到單一圖場中存在的像素值來進行內(nèi)插，因此并不會提升垂直方向的分辨率。此外，單純的圖場內(nèi)去交錯技術(shù)(例如單純的垂直內(nèi)插方式)在對角線的邊緣上較容易產(chǎn)生不合理的鋸齒狀圖像。

發(fā)明內(nèi)容
因此本發(fā)明的一個目的在于提供一種可有效并正確地產(chǎn)生內(nèi)插像素值的圖場內(nèi)內(nèi)插方法及相關(guān)裝置。
本發(fā)明的一實施例是揭露一種圖場內(nèi)內(nèi)插方法，用來產(chǎn)生目標像素值。該方法包含有接收圖像圖場的多個像素值；使用第一像素差算法，依據(jù)該些接收到的像素值產(chǎn)生第一像素差集合；使用第二像素差算法，依據(jù)該些接收到的像素值產(chǎn)生第二像素差集合；以及依據(jù)該第一像素差集合與該第二像素差集合，混合該些接收到的像素值以產(chǎn)生該目標像素值。


第1圖為一圖像的示意圖。
第2圖為本發(fā)明的圖場內(nèi)內(nèi)插裝置的一實施例示意圖。
第3圖為一欲內(nèi)插像素以及其上方列與下方列中的像素值的示意圖。
第4圖為第2圖中的角度決定單元所執(zhí)行的運算的流程圖。
第5圖為第2圖中的加權(quán)混合單元所采用的加權(quán)混合算法的流程圖。
100 圖像110、120、130 像素列111～119、131～139 像素125 額外的像素150 法線軸160 虛線軸162、164像素集合200 圖場內(nèi)內(nèi)插裝置
202低通濾波單元204梯度運算單元206第一像素差運算單元208第二像素差運算單元210角度決定單元212角度檢查暨校準單元214角度評斷單元216加權(quán)混合單元具體實施方式
第1圖為一圖像100的示意圖，其顯示了圖像100中多個像素列上的像素，包含有像素列110上的像素111～119、像素列130上的像素131～139。第1圖中所示的像素列110及130皆屬于圖像100中相同的圖場(例如偶數(shù)圖場或奇數(shù)圖場)。后續(xù)的說明將介紹本發(fā)明的實施例如何在去交錯化的過程中，通過圖場內(nèi)內(nèi)插的方式來產(chǎn)生兩個像素列之間額外的像素，藉以提升圖像的分辨率。后續(xù)的圖示與說明都會以第1圖中額外的像素125來作為所欲內(nèi)插的像素。請注意，雖然本實施例所提出的圖場內(nèi)內(nèi)插方法及相關(guān)裝置系主要著眼于去交錯的應(yīng)用，然而，實際上本發(fā)明亦可以使用于其它合適的應(yīng)用之中。
第2圖為本發(fā)明的圖場內(nèi)內(nèi)插裝置的一實施例示意圖。圖場內(nèi)內(nèi)插裝置200是設(shè)置于一去交錯化模塊之中，其可接收交錯式的輸入信號，并產(chǎn)生相對應(yīng)的去交錯輸出信號。本實施例的裝置200包含有低通濾波單元202，用來對該輸入信號濾波以降低噪聲的影響；第一像素差運算單元206，在本實施例中，其是采用第一像素差算法，用來參考梯度運算單元204所得出的運算結(jié)果，依據(jù)已濾波的輸入信號來產(chǎn)生第一像素差集合；第二像素差運算單元208，其是采用第二像素差算法，用來依據(jù)已濾波的輸入信號來產(chǎn)生第二像素差集合；角度決定單元210，在本實施例中其包含有角度檢查暨校準單元212以及角度評斷單元214，用來依據(jù)第一像素差運算單元206、第二像素差運算單元208、及/或角度評斷單元214的運算結(jié)果來決定出最適角(optimal angle)(或可稱為混合角)；以及加權(quán)混合單元216，用來加權(quán)混合(也可以說是內(nèi)插)該交錯式輸入信號的像素值(例如圖像線110、130上的像素值)來產(chǎn)生該去交錯輸出信號(包括額外的像素125，亦即目標像素值)。
使用低通濾波單元202的主要目的是在處理輸入數(shù)據(jù)之前，抑制噪聲的影響、或讓圖像更為平順，然而低通濾波單元202的使用是本發(fā)明實施方式之一，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以依據(jù)本發(fā)明進行均等變化與修飾，例如在不使用低通濾波電路的情況下，直接對原始輸入信號進行去交錯處理；或者對低通濾波電路所產(chǎn)生的濾波后的輸入信號來加以運算，再依據(jù)運算結(jié)果來利用原始輸入信號以產(chǎn)生去交錯輸出信號。對于每一個輸入的像素而言，一種典型的低通濾波運算是配合其外圍的像素來進行濾波，一個簡單的例子如以下的表達式所示low_pass_value＝[previous_value+2×current_value+next_value]其中，low_pass_value為目前輸入像素值(亦即current_value)經(jīng)過低通濾波后得出的值，至于previous_value、current_value、以及next_value則為三個相鄰的輸入像素值(例如第1圖中的像素值111、112、113)。請注意，上述表達式的低通濾波方式僅為一個例子，其它適用的低通濾波算法亦可應(yīng)用于本發(fā)明之中。
以下的說明則將配合第3圖所示的示意圖。欲輸入至梯度運算單元204、第二像素差運算單元208、以及加權(quán)混合單元216的像素值分別標示為Up[x]以及Down[x]，其中x＝-4、…、0、…、4，如第3圖所示。在本實施例中，這些像素值為像素列110的像素111～119以及像素列130的像素131～139經(jīng)過低通濾波之后得出的值。
在第一像素差運算單元206進行運作之前，梯度運算單元204會先判斷目前所要內(nèi)插的像素(例如額外的像素125)的上方列(例如像素列110)中像素值的梯度、以及目前要所要內(nèi)插的像素的下方列(例如像素列130)中像素值的梯度是否具有某些特征存在。此處梯度運算單元204是藉由排除掉特定情形的方式來進行實施。首先，梯度運算單元204會檢查并決定出梯度參數(shù)集合GradUp[x]，其中x＝-3、…、0、…、4。該梯度參數(shù)集合中的每一個值皆代表上方列之中兩個對應(yīng)像素之間的梯度狀態(tài)(舉例來說，GradUp[-3]是對應(yīng)于像素值Up[-4]與Up[-3]之間的梯度狀態(tài))，以下所示的則是用以決定出GradUp[x]的表達式的一個例子
If(Up[x]-Up[x-1]＞Thl_P)GradUp[x]＝1Else if(Up[x]-Up[x-1]＜Thl_N)GradUp[x]＝-1ElseGradUp[x]＝GradUp[x-1]其中Thl_P與Thl_N是兩個閥值。此外，對像素值集合Down[x]執(zhí)行相似的運算則可得出另一參數(shù)集合GradDown[x]。接下來，當(dāng)GradUp[x]或GradDown[x]中的元素之間具有符號變換(sign toggling)的情形時，或是當(dāng)GradUp[x]或GradDown[x]中的元素之間不具有符號變換(sign toggling)但具有相同的傾向(例如兩者中所有的元素都是1或都是-1)時，梯度運算單元204會將梯度參數(shù)的值設(shè)為0。否則，梯度運算單元204則將該梯度參數(shù)的值設(shè)為1。
請注意，上述梯度運算單元204的運作方式僅是一個例子，本發(fā)明之梯度運算單元204亦可以依據(jù)其它的算法(例如Sobel算法)來進行運作。
而在決定出各梯度參數(shù)的值之后，第一像素差運算單元206即會進行運作以計算出第一像素差集合，并依據(jù)梯度參數(shù)集合以及第一像素差集合來決定出兩個角度，這兩個角度分別位于法線軸150的兩側(cè)。接下來，本實施例會對上方列110及下方列130的像素集合中復(fù)數(shù)組像素對執(zhí)行以下表達式的像素差計算，以產(chǎn)生出第一像素差集合first_diff[x]中的各個元素first_diff[x]＝|Up[x+1]-Down[-x+1]|+|Up[x]-Down[-x]|+|Up[x-1]-Down[-x-1]|其中，x＝-3、…、0、…、3。上述的表達式會計算上方列110以及下方列130中復(fù)數(shù)對像素的絕對差異值的合(sum of absolute differences，SAD)，例如像素集合162中的像素117、118、119以及像素集合164中的像素131、132、133。
在此例子中的像素集合162與164是位于欲內(nèi)插的像素125所延伸出的虛線軸160上，此虛線軸160與法線軸150之間的角度系為θ。
同樣地，上述求出第一像素差first_diff[x]中的各個元素的表達式僅是一個例子，本發(fā)明的第一像素差運算單元206亦可以依據(jù)其它的表達式來進行運作，例如包含利用單一像素的像素值的表達式，或者利用采行權(quán)重處理的表達式first_diff[x]＝|Up[x+1]-Down[-x+1]|+2|Up[x]-Down[-x]|+|Up[x-1]-Down[-x-1]|在得出first_diff[x]中所有的元素之后，本實施例則會進行以下的運算，以于法線軸150的兩側(cè)上各決定出一組像素集合(或決定出相對應(yīng)的角度值)，而第一像素差運算單元206則會輸出兩個角度值。當(dāng)Gradient＝0時，其會找出具有最小first_diff[x]值的一對像素集合(亦即所對應(yīng)的角度值)其符合以下條件Min(Up
，Down
)≤(Up[x]+Down[x])/2≤Max(Up
，Down
)，其中，Min為取最小值的函數(shù)，Max則為取最大值的函數(shù)。至于當(dāng)Gradient＝1時，其則找出具有最小first_diff[x]值的一對像素集合(亦即所對應(yīng)的角度值)，亦即，當(dāng)欲內(nèi)插的像素125的上方列110以及下方列130的梯度狀況具有某些特性時(例如Gradient＝1)，本實施例即會在沒有額外限制條件(boundary limitation)的情形下，直接決定出具有最小first_diff[x]值的一角度值。否則，本實施例會在具有額外的邊界限制條件的情形下，決定出具有最小first_diff[x]值的角度值，而邊界限制條件會要求在選定的軸上的兩個像素值(亦即Up[x]與Down[x])的平均值必須落在法線軸上兩個像素的像素值(亦即Up
與Down
)之間。如此一來，即可決定出兩個角度值，包含位于法線軸150右側(cè)的角度值θ1(對應(yīng)于一右側(cè)像素差Right_Pixel_Diff)，以及位于法線軸150左側(cè)的角度值θ2(對應(yīng)于左側(cè)像素差Left_Pixel_Diff)。
雖然在上述的實施例中，一對像素集合中的每一像素集合皆包含有三個像素，但這僅為一個例子，并非本發(fā)明必要的限制條件。另外，第一像素差運算單元206采用選擇最小SAD的方式并視狀況使用額外邊界限制條件的情形亦僅為一個例子，并非本發(fā)明必要的限制條件。
除了梯度運算單元204以及第一像素差運算單元206所做的運算之外，第二像素差運算單元208亦會依據(jù)不同于第一像素差運算單元206所使用的像素差算法，來運算產(chǎn)生出第二像素差集合。于本實施例中，第二像素差運算單元208會執(zhí)行可稱為「參考像素差算法」(reference pixel differencealgorithm)的運算，以產(chǎn)生第二像素差集合，其包含有兩個參考像素差Right_Ref_Diff以及Left_Ref_DiffRef_Prev＝(Up[-1]+Down[-1])/2Ref_Cur＝(Up
+Down
)/2Ref_Next＝(Up[1]+Down[1])/2Right_Ref_Diff＝(|Up
-Ref_Prev|+|Down(-2)-Ref_Prev|)+2×(|Up[1]-Ref_Cur|+|Down(-1)-Ref_Cur|)+(|Up[2]-Ref_Next|+|Down(0)-Ref_Next|)Left_Ref_Diff＝(|Up[-2]-Ref_Prev|+| Down(0)-Ref_Prev|)+2×(|Up[-1]-Ref_Cur|+|Down(1)-Ref_Cur|)+(|Up
-Ref_Next|+|Down(2)-Ref_Next|)其中，Right_Ref_Diff為一對像素集合(此處是Up
～Up[2]以及Down[-2]～Down
)位于法線軸150右側(cè)一角度(此處是45°)上相對應(yīng)的多個參考像素值(亦即Ref_Prev，Ref_Cur，以及Ref_Next)的絕對差異值的合(SAD)；Right_Ref_Diff則為該對像素集合位于法線軸150左側(cè)一角度(此處是-45°)上相對應(yīng)的多個參考像素值的絕對差異值的合。
請注意，第二像素差運算單元208采用上述的參考像素差算法來進行運算的說明僅為一個例子，并非本發(fā)明必要的限制條件。第二像素差運算單元208亦可以采用其它適合的算法來進行運算，例如包含利用單一像素的像素值的表達式，或者利用不采行權(quán)重處理的表達式。
在第一像素差運算單元206與第二像素差運算單元208皆完成運算之后，至少包括Right_Pixel_Diff(對應(yīng)于角度θ1)、Left_Pixel_Diff(對應(yīng)于角度θ2)、Right_Ref_Diff、以及Left_Ref_Diff的多個參數(shù)將會被送至角度檢查暨校準單元212。角度檢查暨校準單元212會與角度評斷單元214一起依據(jù)這些參數(shù)進行運算，以決定出最適角Opt_Angle。本實施例的角度評斷單元214會進行運算以比較得出一個角度值以及兩個儲存的角度值Pre_Angle、Pre_Pre_Angle(這兩個儲存的角度值系來自于對兩個之前的像素進行檢查以及校準的運算過程中)。請注意此處角度評斷單元214所儲存的角度值是尚未經(jīng)過角度檢查暨校準單元212進行校準運算的角度值。請參閱第4圖，第4圖為角度決定單元210所執(zhí)行的運算的流程圖，包含有以下步驟
步驟402開始。
步驟404檢查判斷式|Right_Pixel_Diff Left_Pixel_Diff|＜Thl_1是否成立。其中，Thl_1為閥值。若判斷式成立，即執(zhí)行步驟406；否則則執(zhí)行步驟414。在本實施例中，若自第一像素差運算單元206所接收到的兩個參數(shù)Right_Pixel_Diff與Left_Pixel_Diff之間的差異太小，會表示僅參考第一像素差算法的運算結(jié)果來決定出最適角Opt_Angle是不足夠的，因此此時還必須參考其它像素差算法的運算結(jié)果(此處即為第二像素差運算單元208輸出的值)，以決定出最適角Opt_Angle。
步驟406比較參數(shù)Right_Ref_Diff與Left_Ref_Diff。若Right_Ref_Diff＜Left_Ref_Diff，執(zhí)行步驟408；若Right_Ref_Diff＞Left_Ref_Diff，執(zhí)行步驟410；若Right_Ref_Diff＝Left_Ref_Diff，則執(zhí)行步驟412。
步驟408執(zhí)行一第一子流程(以下將會詳述第一子流程)。
步驟410執(zhí)行一第二子流程(以下將會詳述第二子流程)。
步驟412執(zhí)行一第三子流程(以下將會詳述第三子流程)。
步驟414比較參數(shù)Right_Pixel_Diff與Left_Pixel_Diff。若Right_Pixel_Diff＜Left_Pixel_Diff，執(zhí)行步驟416；若Right_Pixel_Diff＞Left_Pixel_Diff，執(zhí)行步驟418；若Right_Pixel_Diff＝Left_Pixel_Diff，則執(zhí)行步驟420。
步驟416設(shè)定最適角Opt_Angle＝θ1，其中θ1為第一像素差運算單元206所輸出的右側(cè)的角度值，對應(yīng)于右側(cè)像素差異值Right_Pixel_Diff。
步驟418設(shè)定最適角Opt_Angle＝θ2，其中θ2為第一像素差運算單元206所輸出的左側(cè)的角度值，對應(yīng)于左側(cè)像素差異值Left_Pixel_Diff。
步驟420執(zhí)行一第四子流程(以下將會詳述第四子流程)。
步驟422結(jié)束。
在以上所述的第一子流程中，本實施例會在Right_Ref_Diff＜Left_Ref_Diff的情形下，于步驟408執(zhí)行以下的運算以決定出最適角Opt_AngleIf(Gradient＝＝1&&|Right_Ref_Diff-Left_Ref_Diff|＜Thl_2&&Pre_Angle≥0°&& Pre_Pre_Angle≥0°[包括0°，亦即法線方向])
Opt_Angle＝θ2ElseIf(|Right_Ref_Diff_Left_Ref_Diff|＜Thl_2&&Pre_Angle＞0°&&Pre_Pre_Angle＞0°[不包括0°，亦即法線方向])Opt_Angle＝θ2ElseOpt_Angle＝θ1其中Thl_2為閥值。請注意，在本實施例中，由梯度運算單元204所計算出的梯度參數(shù)、由第一像素差運算單元206所選定的角度值θ1、θ2、以及參數(shù)Right_Ref_Diff、Left_Ref_Diff皆會被使用于第一子流程中以決定出最適角Opt_Angle。另外，角度評斷單元214還來參考兩個之前的角度以及目前的角度(此處系為θ2)來進行r投票機制」(voting mechanism)。
在以上所述的第二子流程中，本實施例會在Right_Ref_Diff＞Left_Ref_Diff的情形下，于步驟410執(zhí)行以下的運算以決定出最適角Opt_AngleIf(Gradient＝＝1&&|Right_Ref_Diff_Left_Ref_Diff |＜Thl_2&&Pre_Angle≤0°&&Pre_Pre_Angle≤0°[包括0°，亦即法線方向])Opt_Angle＝θ1ElseIf(|Right_Ref_Diff_Left_Ref_Diff|＜Thl_2&&Pre_Angle＜0°&Pre_Pre_Angle＜0°[不包括0°，亦即法線方向])Opt_Angle＝θ1ElseOpt_Angle＝θ2相似地，于本實施例中，由梯度運算單元204所計算出的梯度參數(shù)、由第一像素差運算單元206所選定的角度值θ1、θ2、以及參數(shù)Right_Ref_Diff、Left_Ref_Diff皆被會使用于第二子流程中以決定出最適角Opt_Angle。另外，角度評斷單元214還來以類似前述的方式，參考兩個之前的角度以及一目前的角度(此處系為θ1)來進行「投票機制」(voting mechanism)。
在以上所述的第三子流程中，本實施例會在Right_Ref_Diff＝Left_Ref_Diff的情形下，于步驟412執(zhí)行以下的運算以決定出最適角Opt_Angle<pre listing-type="program-listing">　　 If (θ1＝＝θ2)　　 Opt_Angle＝either one of θ1 and θ2　　 Else　　 If(Right_Pixel_Diff＜Left_Pixel_Diff)　　 Opt_Angle＝θ1　　 Else if (Right_Pixel_Diff＞Left_Pixel_Diff)　　 Opt_Angle＝θ2　　 Else　　 If(Pre_Angle＝＝θ1)　　 Opt_Angle＝θ1　　 If(Pre_Angle＝＝θ2)　　 Opt_Angle＝θ2　　 Else　　Opt_Angle＝either one of θ1 andθ2</pre>在以上所述的第四子流程中，本實施例會在Right_Pixel_Diff＝Left_Pixel_Diff的情形下，于步驟420執(zhí)行以下的運算以決定出最適角Opt_AngleIf(Pre_Angle＝＝θ1)Opt_Angle＝θ1If(Pre_Angle＝＝θ2)Opt_Angle＝θ2ElseOpt_Angle＝either one of θ1and θ2
在角度決定單元210決定出最適角Opt_Angle之后，最適角以及由第一像素差運算單元206所產(chǎn)生對應(yīng)于最適角的像素差值(標示為Angle_Pixel_Diff)即會被傳送至加權(quán)混合單元216以進行后續(xù)的運算。本實施例中，加權(quán)混合單元216會對選定沿著最適角Opt_Angle上的像素信息以及于法線軸上的像素信息進行加權(quán)混合(weighted blend)，亦即內(nèi)插(interpolate)運算，以得出欲內(nèi)插的像素值，然而依據(jù)本發(fā)明，加權(quán)運算單元216亦可依據(jù)在法線軸上以外的像素信息進行加權(quán)混合。此處加權(quán)混合單元216會依據(jù)特定的加權(quán)算法(weighting algorithm)進行運算。于本實施例中，加權(quán)混合單元216系依據(jù)一雙相位加權(quán)算法(two-phase weightingalgorithm)。為了說明上的簡潔，以下對加權(quán)運算的說明中，將假設(shè)最適角Opt_Angle等于45°。亦即，最適角是對應(yīng)于連接像素Up[1]以及Down[-1]的延伸線線。
于詳細說明雙相位加權(quán)算法之前，先作以下參數(shù)值的定義Normal_Average_Pixel＝(Up
+Down
)/2Angle_Average_Pixel＝(Up[1]+Down[-1])/2Normal_Pixel_Diff＝|Up[-1]-Down[-1]|+|Up
-Down
|+|Up[1]-Down[1]|Diff＝|Angle_Pixel_Diff-Normal_Pixel_Diff|其中，參數(shù)Normal_Average_Pixel為于法線軸上多個像素值的平均值，參數(shù)Angle_Average_Pixel為沿著最適角上多個像素值的平均值，參數(shù)Diff為參數(shù)Angle_Pixel_Diff與Normal_Pixel_Diff之間的絕對值差異。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以了解，以上的平均值算法皆僅為舉例說明，系統(tǒng)設(shè)計者亦可自行選擇合適的平均算法來使用。
第5圖為本實施例的加權(quán)混合單元216所采用的加權(quán)混合算法的流程圖，其包含有以下步驟步驟502開始。
步驟504決定第一加權(quán)因子Weight_1。本實施例系藉由比較參數(shù)Angle_Pixel_Diff與一下閥值Thl_Down_1()以及一上閥值Thl_Up_1()，以得出第一加權(quán)因子Weight_1，進行的表達式如以下所示
If(Thl_Down_1≥Angle_Pixel_Diff)Weight_1＝0Else if(Angle_Pixel_Diff≥Thl_Up_1)Weight_1＝1ElseWeight_1=Angle_Pixel_Diff-Thl_Down_1Thl_Up_1-Thl_Down_1]]>步驟506使用參數(shù)Norma_Average_Pixel與Angle_Average_Pixel，依據(jù)第一加權(quán)因子Weight_1來計算中介內(nèi)插像素值Interpolation_Pixel_1，表達式如以下所示Interpolation_Pixel_1＝Normal_Average_Pixel×Weight_1+Angle_Average_Pixel×(1-Weight_1)步驟508決定第二加權(quán)因子Weight_2。本實施例系藉由比較參數(shù)Diff與一下閥值Thl_Down_2()以及一上閥值Thl_Up_2()來得出第二加權(quán)因子Weight_2，表達式如以下所示If(Thl_Down_2≥Diff)Weight_2＝0Else if(Diff≥Thl_Up_2)Weight_2＝1ElseWeight_2=DiffThl_Up_2-Thl_Down_2]]>步驟510使用中介內(nèi)插像素值Interpolation_Pixel_1以及參數(shù)Angle_Average_Pixel，依據(jù)第二加權(quán)因子Weight_2來計算輸出內(nèi)插像素值Interpolation_Pixel_2，表達式如以下所示
Interpolation_Pixel_2＝Interpolation_Pixel_1×(1-Weight_2)+Angle_Average_Pixel×Weight_2步驟512結(jié)束。
接下來，得出的輸出內(nèi)插像素值Interpolation_Pixel_2可輸出至后續(xù)的電路。很明顯地，以上本發(fā)明的實施例揭露了一種更適用于去交錯應(yīng)用以及其它圖像處理應(yīng)用的圖場內(nèi)內(nèi)插方法以及相關(guān)裝置。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，凡依本發(fā)明權(quán)利要求范圍所做的均等變化與修飾，皆應(yīng)屬本發(fā)明的涵蓋范圍。
權(quán)利要求
1.一種圖場內(nèi)內(nèi)插方法，用來產(chǎn)生目標像素值，該方法包含有接收圖像圖場的多個像素值；使用第一像素差算法，依據(jù)該些接收到的像素值產(chǎn)生第一像素差集合；使用第二像素差算法，依據(jù)該些接收到的像素值產(chǎn)生第二像素差集合；以及依據(jù)該第一像素差集合與該第二像素差集合，混合該些接收到的像素值以產(chǎn)生該目標像素值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖場內(nèi)內(nèi)插方法，其中該圖像圖場的該些像素值包含有該目標像素值的至少一上方列的像素值，以及該目標像素值的至少一下方列的像素值，且該方法是依據(jù)該上方列的像素值及該下方列的像素值來產(chǎn)生該第一像素差集合及該第二像素差集合。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖場內(nèi)內(nèi)插方法，其中對于該第一像素差集合中的每一項，該方法通過計算該圖像圖場中沿著一相對應(yīng)方向上多個像素值之間的像素差來得出該項的值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖場內(nèi)內(nèi)插方法，其中對于該第二像素差集合中的每一項，該方法通過計算該圖像圖場中沿著一相對應(yīng)方向上多個像素值之間的像素差來得出該項的值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖場內(nèi)內(nèi)插方法，其還包含有計算該圖像圖場中該目標像素值的一上方列或一下方列中多個像素值之間的像素差，以表示該像素列中該些像素值的梯度特性。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖場內(nèi)內(nèi)插方法，其還包含有參考該像素列上該些像素值的該梯度特性以選擇出混合角。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖場內(nèi)內(nèi)插方法，其還包含有依據(jù)該第一像素差集合與該第二像素差集合來選擇出混合角。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖場內(nèi)內(nèi)插方法，其還包含有儲存相關(guān)于前次選擇出混合角的步驟的相關(guān)信息，且該方法參考所儲存的消息、該第一像素差集合、以及該第二像素差集合來選擇出該混合角。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖場內(nèi)內(nèi)插方法，其中混合該些接收到的像素值以產(chǎn)生該目標像素值的步驟還包含有加權(quán)混合第一推導(dǎo)像素值與第二推導(dǎo)像素值，該第一推導(dǎo)像素值是依據(jù)選擇出的一混合角上的像素值所推導(dǎo)得出，該第二推導(dǎo)像素值是依據(jù)法線軸上的像素值所推導(dǎo)得出。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖場內(nèi)內(nèi)插方法，其中混合該些接收到的像素值以產(chǎn)生該目標像素值的步驟還包含有依據(jù)選擇出的混合角上的像素值來計算第一加權(quán)因子；依據(jù)該第一加權(quán)因子，加權(quán)混合該些接收到的像素值。
全文摘要
一種圖場內(nèi)內(nèi)插方法以及相關(guān)裝置，用來產(chǎn)生目標像素值。該方法包含有以下步驟接收圖像圖場的多個像素值；使用第一像素差算法，依據(jù)該些接收到的像素值產(chǎn)生第一像素差集合；使用第二像素差算法，依據(jù)該些接收到的像素值產(chǎn)生第二像素差集合；以及依據(jù)該第一像素差集合與該第二像素差集合，混合該些接收到的像素值以產(chǎn)生該目標像素值。
文檔編號H04N7/01GK1738404SQ20051009212
公開日2006年2月22日 申請日期2005年8月19日 優(yōu)先權(quán)日2004年8月19日
發(fā)明者趙柏偉 申請人:瑞昱半導(dǎo)體股份有限公司