袁 野,曹玉茹
(上海對外貿易學院商務信息學院,上海 201620)
近年來,隨著高清數字電視概念的日益普及,人們對電視機畫質的要求也越來越高,電視信號數字化處理因為取樣、量化和編碼,會不可避免地產生高頻衰落,給視頻信號帶來細節模糊。因此在數字視頻處理芯片中會采取一系列的畫質增強措施以改善圖像質量,提高圖像的清晰度。其中數字瞬態亮度提升(Digital Luminance Transient Improvement,DLTI)和色度瞬態改善(Color Transient Improvement,CTI)便是一種重要的畫質增強技術,該方法能夠增加亮色過渡邊緣的陡度,使圖像的邊緣輪廓更清晰。
亮色瞬態增強文章和專利有很多[1-8],常用的亮色瞬態增強方法有兩種:移位法和疊加勾邊法。移位法的原理是找到如圖1a所示的原始亮度信號過渡帶的3個特征點A,O,B,然后將AO段像素點的亮度值用A點的亮度值Y1代替,OB段像素點的亮度值用B點的亮度值Y2代替[1]。疊加勾邊法的原理是在原始輸入的亮度信號上疊加一個勾邊信號,勾邊信號可由二階微分等產生,疊加的結果是使邊緣變陡[2-6]。以上算法沒有對圖像的性質進行區分,例如疊加勾邊法應用到自然圖像,對圖像細節的處理上比移位法效果好,效果也比較自然,而應用到測試圖像時,過渡效果就沒有移位法那么利落,見圖1b。

圖1 測試模式和自然模式瞬態提升效果示意圖
基于此,本文提出了一種新的瞬態亮度提升方法,結合移位法和疊加勾邊法二種方法,根據當前處理像素點是屬于測試模式還是普通模式,應用不同的方法對過渡帶進行提升,可以得到很好的瞬態提升效果。
通過對圖像進行分析,發現像素點可以分為兩種情況:測試模式和普通模式。針對測試模式可以采用移位法,而針對普通模式的則采用疊加勾邊法。
測試模式通常是非自然圖像,測試的是顏色塊,過渡帶兩邊都是穩定的同色,沒有自然圖像紋理豐富,希望處理結果比較利落地從一種顏色跳變到另一種顏色(如圖1a所示),這種情況采用移位法最好;而自然圖像,特點是顏色過渡沒有那么規律,為了看上去自然,過渡也不要求特別陡峭,從圖1b可以看出,它沒有圖1a那么陡峭,比較平緩,適合較自然模式。這種情況宜采用疊加勾邊法。
綜上所述,首先對當前像素點判斷模式,然后分別進入不同的處理方法。通過考察二階微分的特性,可知在平坦區和沿著斜坡面二階微分值為0,而在灰度階梯或斜坡的起始點處微分值非0,并且因為二階微分的符號可用于準確地判斷出邊界,因此在疊加勾邊法中和移位法處理中都采用二階微分。
本文提出的算法的具體步驟如下。
1)判斷是否屬于漸變過渡情況
根據當前行的5列數據判斷走勢,如果5點是依次變大或者依次變小的,則gredient=1;屬于漸進過渡模式,只有屬于該情況的才能進行瞬態的亮色提升。
2)求二階微分,見式(1)

式中:Gx為當前點的二階微分;Yx為當前點亮度。二階微分的特點為在斜坡的起始點處微分值大于0,在平坦區和沿著斜坡面二階微分值為0。
3)判斷是否屬于過渡模式

通過區分漸變前的幾列數據同色與否,來判斷是否屬于測試模式。Max_min_l是當前點左端的最大最小差值,小于一定閾值Tp,則表明左端是穩定的同色,Mode為模式標志,為1說明屬于測試模式,為0則屬于普通模式。Tp是同色閾值,范圍為5~10,這里選擇6。
相應程序段如:

上述表明,如果gredient=0,代表不是漸進過渡情況,無需進行瞬態提升處理,如果是屬于漸進過渡情況,并且二階微分大于一定閾值T1,并且屬于測試模式,則表示可以采用測試模式移位法瞬態提升處理方法;否則采用疊加勾邊瞬態提升處理方法進行處理。這里T1代表二階微分的閾值,取值范圍為10~50,這里取15。
如果當前像素點屬于漸進過渡情況并且是測試模式的圖像,則采用測試模式移位法瞬態提升處理方法。
其中:start是進入移位法瞬態提升的標志,為1代表開始進入移位法瞬態提升處理。二階微分之和sum,在進入本模塊瞬態提升的時候,開始累加二階微分之和,為0附近時,漸進變換結束,則移位法瞬態提升處理也將結束。T2為小閾值,這里選取10,Gx-1×Gx<0表示此處正好是符號變化處,此時瞬態提升處理應該跳變。
上述表明,瞬態提升處理方法處理后的狀態有4種:即用原值Yx;用前2列原值Yx-2;用前1列瞬態提升處理后的值Y'x-1;用后2列原值Yx+2。剛進入瞬態提升時,取前2列原值進行移位代替當前亮度,然后變符號前每一點都取前1列瞬態提升處理后的值,一旦發生變號,取后2列原值,sum為0附近時,退出瞬態提升。
相應程序段如:

其中:Sign(Gx)表示二階微分Gx的符號。Umin為1×3窗口中的最小值,Umax為最大值。該式表明,根據方向Sign(Gx)在原值上疊加勾邊信號進行瞬態提升處理。Gain的計算方式為

式中:定義Gain為瞬態拉升的增益幅度,K為增益調整因子,可選5~50,這里選取40。該式表明,Gx越大,則Gain越大。
為檢驗此算法運用到實際硬件系統中的是否有效,在一個以Virtex-5的FPGA為核心的實時視頻處理平臺上實現了該算法,其硬件設計采用Verilog硬件描述語言。對測試圖以及自然圖像分別進行了仿真驗證,如圖2所示,可以看出圖2c的瞬態提升效果明顯好于圖2b。對圓圈處放大后的效果見圖3,可以看到圖3c的過渡效果更加好。自然圖像的處理效果見圖4,可知圖4b的邊緣提升有些過于陡峭,不太適合自然圖像;圖4c遠山的邊緣邊緣輪廓不但清晰,而且不覺得太凌厲,看上去比較自然。實驗結果表明本文提出的算法既適用于測試圖,又適用于自然圖像。



圖4 自然模式圖像本文算法處理結果
本文提出了一種新的瞬態亮度提升方法,通過區分當前處理像素點是屬于測試模式還是普通模式,對不同的模式采用不同的方法,測試模式采用移位法,普通模式則采用疊加勾邊法。實驗結果表明,測試模式圖像邊緣更陡峭,普通模式在保持自然的基礎上進一步提升了圖像邊緣的清晰度,都能得到很好的瞬態提升效果。
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