[发明专利]提高视频图像锐度的系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种增强视频信号的装置和方法，更具体地说，本发明涉及一种使边沿变化陡峭来提高视频图像锐度的装置和方法。

发明背景

电视工业正进行着一场从现行的标准清晰度电视(SDTV)到高清晰度电视(HDTV)转换的重大变革。这种改变很大因素是由于联邦通信委员会(FCC)要求截止到2006年，所有在美国的广播公司的所有节目内容必须采用HDTV信号，必须停止使用SDTV信号。因此，高清晰度电视在市场上也慢慢多起来，而HDTV转换系统则可将HDTV信号转换为能够在标准清晰度电视上显示的SDTV图像。

这种向HDTV转变背后的另外几个驱动力是获得更大和更清晰的图像、某些系统中画面长宽比的改变(类似于电影格式)以及传输到观众过程中对数字信噪比敏感度的减少。随着屏幕变大，电视观众希望分辨率也能随之提高。但是在将来的这几年里，在广播设备向新的HDTV标准(ATSC)转变期间，HDTV设备都还必须能接收和显示目前SDTV标准(如PAL，NTSC，SECAM)下的电视信号。在过渡阶段，最好的办法是HDTV设备能够以更高的分辨率显示SDTV信号，在主观上造成高清晰度电视图像的印象。另外，广播方面需要的则是以目前标准清晰度(SD)的素材实现向高清晰度(HD)格式转变的技术。

遗憾的是，电视接收机端的视频信号的分辨率受限于原视频信号(如PAL，NTSC，SECAM)的质量或传输信道的带宽。因此，为了提高SDTV信号的分辨率以获得更高感性质量，对接收机上的视频信号解调后再实行后处理变得愈来愈重要。

用来提高视频图像分辨率的后处理技术包括扩展原信号带宽，使之与HD信号格式相匹配。一种方法是锐化视频图像中诸如人、植物、建筑、家具等的对象的边沿或边界。为了锐化边沿，已经研究出许多边沿检测技术。这些技术可以分类为四种主要类别：梯度算子，罗盘算子(compass operators)，拉普拉斯算子和随机梯度算子。拉普拉斯算子对边沿的定位最为精确，但因其对噪声非常敏感，有时会检测到太多的伪边沿。

另外，视频图像中诸如背景对象的一些对象被刻意模糊。还有诸如人的面部的其它对象具有平滑的过渡。这些对象的边沿被称为软边沿或平滑边沿。为了保持这些对象与原图像一样自然，重要的是边沿增强技术能够适应局部边沿特性。

亮度过渡改善(LTI)是一种通过使边沿过渡变得陡峭来锐化视频图像的传统技术，由此增加了原信号带宽。有以下两种通常的方法使边沿陡峭。一种技术是增加边沿高边的像素值并且减少该边沿其它边的像素值，使平缓的转变更加陡峭。另一种技术是利用距边沿较远处的像素值代替边沿近旁的像素值。在使边沿陡峭过程中，LTI算法在边沿周围产生另外的高频成分。

但是，目前的算法有两个主要缺陷。首先，由于离散时间抽样，边沿中心不一定正好落在像素格中。如果边沿具体位置的不确定度变得太大，增强后会看到图像抖动。其次，对软边沿的过增强可能导致“不自然”的图像。

因此技术中需要改进视频图像分辨率的系统和方法。具体来说，需要用于锐化视频图像中的边沿而不引入其它非自然信号的改进系统和方法。说的更具体一些，改进的系统应该能够在子像素级确定边沿中心的位置，并能够适应局部边沿特点。

发明概述

针对上面所讨论的现有技术的缺陷，本发明的主要目的是提供一种用于锐化视频图像中的边沿的装置。在本发明的一个有利的实施例中，该装置包括：1)第一电路，它能够确定与第一边沿相关的第一像素的第一亮度值和与第一边沿相关的第二像素的第二亮度值，其中第一和第二像素为相邻像素；2)第二电路，它能够确定在第一和第二像素之间的第一子像素的位置，其中第一子像素的位置大约在第一边沿的中心；3)第三电路，它能够增加第一边沿中心的第一边的第二子像素的亮度值；以及4)第四电路，能够减少第一边沿中心的与第一边相对的第二边的第三子像素的亮度值。

按照本发明的一个实施例，第二电路通过计算第一像素和第二像素的第一亮度二阶导数来确定第一子像素的位置。

按照本发明的另一个实施例，第二电路通过计算第一和第二像素间的多个子像素位置的多个中间亮度二阶导数来确定第一子像素的位置。

按照本发明的又一个实施例，第二电路通过使用所述第一二阶导数的线性内插来计算多个子像素位置的多个中间亮度二阶导数。

按照本发明的再一个实施例，第二电路通过确定子像素位置中被选定的一个子像素位置来确定第一子像素的位置，其中多个中间亮度二阶导数中的相应的一个具有最小值。