一種新的瞬態(tài)亮色提升算法

袁 野，曹玉茹

(上海對(duì)外貿(mào)易學(xué)院商務(wù)信息學(xué)院，上海 201620)

1 亮色提升簡(jiǎn)介

近年來(lái)，隨著高清數(shù)字電視概念的日益普及，人們對(duì)電視機(jī)畫(huà)質(zhì)的要求也越來(lái)越高，電視信號(hào)數(shù)字化處理因?yàn)槿?、量化和編碼，會(huì)不可避免地產(chǎn)生高頻衰落，給視頻信號(hào)帶來(lái)細(xì)節(jié)模糊。因此在數(shù)字視頻處理芯片中會(huì)采取一系列的畫(huà)質(zhì)增強(qiáng)措施以改善圖像質(zhì)量，提高圖像的清晰度。其中數(shù)字瞬態(tài)亮度提升(Digital Luminance Transient Improvement，DLTI)和色度瞬態(tài)改善(Color Transient Improvement，CTI)便是一種重要的畫(huà)質(zhì)增強(qiáng)技術(shù)，該方法能夠增加亮色過(guò)渡邊緣的陡度，使圖像的邊緣輪廓更清晰。

亮色瞬態(tài)增強(qiáng)文章和專利有很多[1－8]，常用的亮色瞬態(tài)增強(qiáng)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(hào)過(guò)渡帶的3個(gè)特征點(diǎn)A，O，B，然后將AO段像素點(diǎn)的亮度值用A點(diǎn)的亮度值Y1代替，OB段像素點(diǎn)的亮度值用B點(diǎn)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(hào)上疊加一個(gè)勾邊信號(hào)，勾邊信號(hào)可由二階微分等產(chǎn)生，疊加的結(jié)果是使邊緣變陡[2－6]。以上算法沒(méi)有對(duì)圖像的性質(zhì)進(jìn)行區(qū)分，例如疊加勾邊法應(yīng)用到自然圖像，對(duì)圖像細(xì)節(jié)的處理上比移位法效果好，效果也比較自然，而應(yīng)用到測(cè)試圖像時(shí)，過(guò)渡效果就沒(méi)有移位法那么利落，見(jiàn)圖1b。

圖1 測(cè)試模式和自然模式瞬態(tài)提升效果示意圖

基于此，本文提出了一種新的瞬態(tài)亮度提升方法，結(jié)合移位法和疊加勾邊法二種方法，根據(jù)當(dāng)前處理像素點(diǎn)是屬于測(cè)試模式還是普通模式，應(yīng)用不同的方法對(duì)過(guò)渡帶進(jìn)行提升，可以得到很好的瞬態(tài)提升效果。

2 算法原理

通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)像素點(diǎn)可以分為兩種情況:測(cè)試模式和普通模式。針對(duì)測(cè)試模式可以采用移位法，而針對(duì)普通模式的則采用疊加勾邊法。

測(cè)試模式通常是非自然圖像，測(cè)試的是顏色塊，過(guò)渡帶兩邊都是穩(wěn)定的同色，沒(méi)有自然圖像紋理豐富，希望處理結(jié)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(diǎn)是顏色過(guò)渡沒(méi)有那么規(guī)律，為了看上去自然，過(guò)渡也不要求特別陡峭，從圖1b可以看出，它沒(méi)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(duì)當(dāng)前像素點(diǎn)判斷模式，然后分別進(jìn)入不同的處理方法。通過(guò)考察二階微分的特性，可知在平坦區(qū)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(diǎn)處微分值非0，并且因?yàn)槎A微分的符號(hào)可用于準(zhǔn)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。

3 瞬態(tài)提升算法描述

本文提出的算法的具體步驟如下。

3.1 步驟一:統(tǒng)計(jì)相關(guān)信息

1)判斷是否屬于漸變過(guò)渡情況

根據(jù)當(dāng)前行的5列數(shù)據(jù)判斷走勢(shì)，如果5點(diǎn)是依次變大或者依次變小的，則gredient=1;屬于漸進(jìn)過(guò)渡模式，只有屬于該情況的才能進(jìn)行瞬態(tài)的亮色提升。

2)求二階微分，見(jiàn)式(1)

式中:Gx為當(dāng)前點(diǎn)的二階微分;Yx為當(dāng)前點(diǎn)亮度。二階微分的特點(diǎn)為在斜坡的起始點(diǎn)處微分值大于0，在平坦區(qū)和沿著斜坡面二階微分值為0。

3)判斷是否屬于過(guò)渡模式

通過(guò)區(qū)分漸變前的幾列數(shù)據(jù)同色與否，來(lái)判斷是否屬于測(cè)試模式。Max_min_l是當(dāng)前點(diǎn)左端的最大最小差值，小于一定閾值Tp，則表明左端是穩(wěn)定的同色，Mode為模式標(biāo)志，為1說(shuō)明屬于測(cè)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。

3.2 步驟二:根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)入不同的瞬態(tài)提升處理方法

相應(yīng)程序段如:

上述表明，如果gredient=0，代表不是漸進(jìn)過(guò)渡情況，無(wú)需進(jìn)行瞬態(tài)提升處理，如果是屬于漸進(jìn)過(guò)渡情況，并且二階微分大于一定閾值T1，并且屬于測(cè)試模式，則表示可以采用測(cè)試模式移位法瞬態(tài)提升處理方法;否則采用疊加勾邊瞬態(tài)提升處理方法進(jìn)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。

3.3 步驟三:采用移位法瞬態(tài)提升的具體處理方法

如果當(dāng)前像素點(diǎn)屬于漸進(jìn)過(guò)渡情況并且是測(cè)試模式的圖像，則采用測(cè)試模式移位法瞬態(tài)提升處理方法。

其中:start是進(jìn)入移位法瞬態(tài)提升的標(biāo)志，為1代表開(kāi)始進(jìn)入移位法瞬態(tài)提升處理。二階微分之和sum，在進(jìn)入本模塊瞬態(tài)提升的時(shí)候，開(kāi)始累加二階微分之和，為0附近時(shí)，漸進(jìn)變換結(jié)束，則移位法瞬態(tài)提升處理也將結(jié)束。T2為小閾值，這里選取10，Gx－1×Gx＜0表示此處正好是符號(hào)變化處，此時(shí)瞬態(tài)提升處理應(yīng)該跳變。

上述表明，瞬態(tài)提升處理方法處理后的狀態(tài)有4種:即用原值Yx;用前2列原值Yx－2;用前1列瞬態(tài)提升處理后的值Y'x－1;用后2列原值Yx+2。剛進(jìn)入瞬態(tài)提升時(shí)，取前2列原值進(jìn)行移位代替當(dāng)前亮度，然后變符號(hào)前每一點(diǎn)都取前1列瞬態(tài)提升處理后的值，一旦發(fā)生變號(hào)，取后2列原值，sum為0附近時(shí)，退出瞬態(tài)提升。

3.4 步驟四:采用疊加勾邊法瞬態(tài)提升的處理方法

相應(yīng)程序段如:

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

式中:定義Gain為瞬態(tài)拉升的增益幅度，K為增益調(diào)整因子，可選5～50，這里選取40。該式表明，Gx越大，則Gain越大。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為檢驗(yàn)此算法運(yùn)用到實(shí)際硬件系統(tǒng)中的是否有效，在一個(gè)以Virtex－5的FPGA為核心的實(shí)時(shí)視頻處理平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了該算法，其硬件設(shè)計(jì)采用Verilog硬件描述語(yǔ)言。對(duì)測(cè)試圖以及自然圖像分別進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，如圖2所示，可以看出圖2c的瞬態(tài)提升效果明顯好于圖2b。對(duì)圓圈處放大后的效果見(jiàn)圖3，可以看到圖3c的過(guò)渡效果更加好。自然圖像的處理效果見(jiàn)圖4，可知圖4b的邊緣提升有些過(guò)于陡峭，不太適合自然圖像;圖4c遠(yuǎn)山的邊緣邊緣輪廓不但清晰，而且不覺(jué)得太凌厲，看上去比較自然。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法既適用于測(cè)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(jié)果

5 結(jié)論

本文提出了一種新的瞬態(tài)亮度提升方法，通過(guò)區(qū)分當(dāng)前處理像素點(diǎn)是屬于測(cè)試模式還是普通模式，對(duì)不同的模式采用不同的方法，測(cè)試模式采用移位法，普通模式則采用疊加勾邊法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，測(cè)試模式圖像邊緣更陡峭，普通模式在保持自然的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升了圖像邊緣的清晰度，都能得到很好的瞬態(tài)提升效果。

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