基于显示画面的ELA去隔行算法.docx

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基于显示画面的ELA去隔行算法

基于显示画面的ELA去隔行算法

Vol123,No13第23卷第3期液晶与显示2008年6月Jun.,2008ChineseJournalofLiquidCrystalsandDisplays

（）文章编号:

10072278020080320322205

基于显示画面的ELA去隔行算法

1,21,23张方辉,杨丹,王秀峰

（1.陕西省平板显示技术工程研究中心,陕西西安710021,E2mail:

zhangfanghui@sust.edu.cn;2.陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西西安710021;3.陕西科技大学材料科学与工程学院,陕西西安）710021

摘要:

在当前的去隔行算法中,场内去隔行法由于很好地实现了显示品质和运算成本的平（）衡而应用最为广泛。

其中,基于边沿的线平均算法Edge2basedLineAverage,ELA由于在

图像边沿部位重建方面的优异表现而为人们所熟知。

文章提出了一种基于显示画面的ELA

去隔行算法,其原理是将显示画面划分为面型、线型以及边沿型等3种类型,分别对它们采用

本文设计的算法进行去隔行处理。

实际模拟结果表明,该方法可以很好地避免边界模糊和锯

齿状画面等不良现象的出现,有效降低了运算的复杂度。

关键词:

视频处理;ELA算法;逐行显示;去隔行

中图分类号:

O241.6;TN141文献标识码:

A

能为力了。

为了更精确地估算出边沿的方向性,1引言有人提出了将ELA和线重复技术相结合的去隔

[4][5,6]在高品质逐行电视的普及过程中,去隔行技行法、自适应去隔行法以及所谓的运动补

术的作用变得越来越重要。

传统的标清电视信号[729]偿去隔行法,它们都能很好地提升去隔行品（）SDTV均为隔行扫描方式,因此当要在等离子质,但是其运算复杂度和成本大大提高。

在论文电视和液晶电视等逐行显示设备上进行显示时,

[4]和[10]中,给出了估算边沿方向性的最佳阈值。

必须进行隔行到逐行的转换。

而该转换效果的好

提出了一种新型的基于显示画面的ELA算坏直接影响了显示品质的优劣。

常用的去隔行法有以下几种:

场内去隔行法法。

它首先将显示的隔行画面划分为面型画面、

（（））Intra2field、场间去隔行法Inter2field、混合去,然后利用本文给出的算线型画面和边沿型画面[1,2]（）隔行法HybridMethod。

场内去隔行法的法分别对上述画面进行去隔行处理。

模拟结果表优点在于不需要额外的存储器来保存前场信息,明该方法可以获得很好的去隔行效果。

（因此成本低。

其中,以线重复去隔行法Line

）（）Doubling和线平均去隔行法LineAverage的2基于显示画面的ELA算法应用最为广泛。

但是其缺点在于会使得边界模

糊。

为了解决这个问题,后续发展出了许多基于在实验过程中,选取同一场内32个相邻像

判断方向关联性的去隔行算法,其中最为简单的素,它们由一个15×2阵列和上下各一个像素P

（是基于边沿的线平均算法Edge2basedLine（）（）x-7,y-3,n和Px-7,y+3,n组成,如图

）Average,ELA,它利用同一场内相邻扫描行间1所示。

我们将研究区域内像素之间亮度没有明[3]3个像素之间的方向关联性来实现线性补偿。

显差对于方向性很明确的边沿,这种ELA算法可以（）别的画面称为面型画面[如图2a所示]。

对于获得很好的转换品质,但是,当边沿的方向性不容

面型画面,可以采用如下方法来估算待补偿点易分辨时,比如水平边沿,传统的ELA算法就无

（）InterpolatedPixel的插值:

（）在图1中If|ARRAY[0][7]-ARRAY

[1][7]|

收稿日期:

2007211212;修订日期:

2008202201（（））基金项目:

陕西省专利产业化项目No.2005ZZ204;陕西省教育厅产业化项目No.06JC23

（（））&&|ARRAY[0][6]-ARRAY[1][8]|

（&&|ARRAY[1][6]-ARRAY[0][8]|

从Threshold）大到小进行验证

（）（（）（）Px-7,y,n=ARRAY[0][7]+ARRAYPx-7,y,n={Px-k,y+1,n+P[x-

（）14-k,y-1,n]}/2;[1][7]+ARRAY[0][6]+ARRAY[1][8]+

）ARRAY[1][6]+ARRAY[0][8]/6}

图3线型画面运算法则

Fig.3Algorithmforlinepattern

如果显示画面既不是面型也不是线型,则将

（）之视为边沿型画面,如图2c所示。

边沿型画面

的插值估算过程如下:

选取如图4所示的3×2像素阵列,确定这些

（）像素之间的最小差异第一最小差异。

如果该最

小差异小于阈值,则将所对应的2个像素亮度值

的平均值作为插值赋予待补偿点。

如果显示画面不满足面型画面的要求,则进（）（）P[x-14-k,y-1,1=|Px-k,y+1,n-D

（入线型画面判断阶段。

参考图3,如果像素Px-7,n]|（）mink=6,7,8

）（）y-3,n和Px-7,y+3,n之间的差异小于阈D

（值,则该画面为线型画面。

其中,当像素Px-（）（）（Px-7,y,n={Px-+1,n+Px-k,y

）（）14,y+1,n和Px-0,y-1,n之间的差异小于（）14-k,y-1,n]}/2;阈值时,则待补偿点的插值等于上述两像素亮度

（）值的平均值。

当像素Px-14,y+1,n和

（）Px-0,y-1,n之间的差异大于阈值时,则接着

（）（）验证Px-14,y-1,n和Px+0,y+1,n之间

的差异,当该差异小于阈值时,则待补偿点的插值

等于上述两像素亮度值的平均值。

否则将接着验

（）（）证Px-13,y+1,n和Px-0,y-1,n之间的

差异。

依此类推,直到差异小于阈值为止。

如图3

所示,线型画面的插值可估算如下:

（（））|Px-7,y-3,n-Px-7,y+3,n|

324液晶与显示第23卷

如果第一最小差异大于阈值,则将像素阵列由3×2扩大到7×2,如图5所示。

同时分别对7个

（）像素单独分割成组team1和team2,每组包含3个像素,且从左到右依次组合。

顺序比较这两组像素亮度值之间的差异并找出其最小差异值（）第二最小差异,如果该最小差异值小于阈值,则将相应两组内6个像素亮度值的平均值作为待补偿点的插值。

具体算法如下:

（）,n+P[x-1AVERAGEteam1={Px-k1,y-

（）,n]+P[x-1k1+1,y-

（）k1+2,y-1,n]}/3,k1=4,

5,6,7,8

（（）AVERAGE={Px-k,y+1,n+P[x-kteam222

）（+1,y+1,n]+P[x-k+2

）2,y+1,n]}/3,k=4,5,6,2

7,8

D=|AVERAGE-AVERAGE|2team1team2minD

）（）（（Px-7,y,n={Px-k1,y-1,n+P[x-k1+

（））1,n]+P[x-k+2,1,y-1

）（y-1,n]+Px-k2,y+1,n+P

（）[x-k+1,y+1,n]+P[x-2

（）k+2,y+1,n]}/6;2较第三组和第四组像素之间的差异并找出其中的

最小差异,并将相应两组内6个像素亮度值的平

均值作为待补偿点的插值。

综上所述,可以将本文提出的基于显示画面

的ELA算法的计算流程归纳为如图8所示。

图57×2像素阵列Fig.57×2pixelarray

如果第二最小差异大于阈值,则继续将像素阵列扩大到11×2,如图6所示。

类似地,顺序比较第三组和第四组像素之间的差异并找出其中的

（）最小差异第三最小差异。

如果该差异值小于阈值,则将相应两组内6个像素亮度值的平均值作为待补偿点的插值。

图8运算流程如果第三最小差异大于阈值,则继续将像素

Fig.8Computingprocess阵列扩大到15×2,如图7所示。

类似地,顺序比

3模拟结果

图9所示为一场分辨率为720×576的画面,

将其奇数行去掉,得到对应的隔行显示画面,如图

10所示,其分辨率变为720×288。

对该隔行画面

分别采取以下2种方式进行去隔行:

传统ELA去

隔行法和基于显示画面的ELA去隔行法。

我们

来观察其中的3个代表性画面,如图9中Block1

（））（（面型画面、Block2线型画面和Block3边沿型

）画面所示,对应的显示结果如图11所示。

从图11可以看出,对于面型画面,两者的去

隔行效果基本相同;对于线型画面,传统ELA算法会导致断线出现,而基于显示画面的ELA算（）图11两种去隔行法的模拟结果对比.a原始法则可以很好地克服这个问题;对于边沿型画面,（）（）画面;b传统ELA;c基于显示画面传统ELA算法会导致锯齿状画面出现,而基于的ELA.

显示画面的ELA算法则可以完美地重现原始画Simulationresultsofthetwode2interlaceFig.11

面。

显然,采用基于显示画面的ELA算法可以（）（）methods1aOriginalpattern;bCon2获得更好的去隔行效果,从而获得更好的显示（）ventionalELA;cProposedELA1

品质。

表1所示为传统ELA和基于显示画面的ELA）比。

可见,在去隔行处理过程中,后者的抗干扰算法对Block1和Block3进行去隔行时对应的能力明显要强于前者。

表1PSNR值对比（PSNR值PeakSignal2to2NoiseRatio,峰值信噪

Table1PSNRofthetwode2interlacingmethods

（）PSNRdB,平均值

传统ELA基于显示画面的ELA

Block131.6234.41Block327.1828.89

4结论

在去隔行过程中,对小角度线型画面和边沿

型画面的处理难度非常大,传统的去隔行算法通

常会导致边界模糊和锯齿状画面等不良现象的出

现。

实验结果表明,本文提出的基于显示画面的

ELA算法能很好地解决上述问题,提供优异的去

隔行效果,从而获得良好的显示品质,其PSNR

值也高于传统的ELA算法。

该算法对于显示画

（）面的鉴别区分为面型、线型和边沿型更加直观

和精确,因此在后续去隔行处理过程中其硬件复

杂度也低于传统ELA算法,因此其成本仍然相

对较低。

326液晶与显示第23卷

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IEEE,2004:

34123441

Content2BasedELAAlgorithmforDe2interlacing

1,21,23ZHANGFang2hui,YANGDan,WANGXiu2feng

（1.ShaanxiEngineeringCenterforFPD,Xiπan710021,China,E2mail:

zhangfanghui@sust.edu.cn;

2.ElectricalandInformationEngineeringCollege,ShaanxiUniversityofScience&Technology,Xiπan710021,China;

）3.MaterialScienceandEngineeringCollege,ShanxiUniversityofScience&Technology,Xiπan710021,China

Abstract

Intra2fieldmethodshavebeenwidelyusedinde2interlacingalgorithmfortheirhigh2ratiobetweenperformanceandcomputationalcost.Inparticular,theELAalgorithmiswellknownforitsadvanta2gesinreconstructingtheedgesofimages,althoughitdegradestheimagequalitywheretheedgesarenotclear.Inthispaper,basedonthedisplayedcontent,theviewedpatternswereclassifiedintothreetypes:

smooth,lineandedge,andthende2interlacedseparatelyaccordingtothespeciallydesignedalgorithmasproposedhere.ThesimulationresultsshowedthattheproposedmethodachieveshigherimagequalitybutlowerhardwarecomplexitycomparedwithconventionalELAalgorithm.Keywords:

videoprocess;ELAalgorithm;progressiveTVdevices;de2interlacing

（）作者简介:

张方辉1966-,男,山西曲沃人,副教授,博士研究生,主要研究方向:

平板显示技术。