圖像運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的子場(chǎng)編碼范文

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《電視技術(shù)雜志》2014年第十一期

1基于圖像運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的子場(chǎng)優(yōu)化算法

PDP輸入信號(hào)一般為256灰度級(jí)RGB三基色信號(hào)。在內(nèi)部信號(hào)處理過程中，需要考慮使用產(chǎn)生DFC較少的灰度級(jí)構(gòu)成關(guān)鍵灰度體系以解決動(dòng)態(tài)圖像DFC問題，同時(shí)還要考慮采用完整的256灰度級(jí)體系以解決靜態(tài)圖像的灰度級(jí)輪廓現(xiàn)象。因此，通常需要將兩種方法綜合考慮，找到一個(gè)灰度級(jí)數(shù)量的平衡點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)灰度級(jí)顯示。這種在兩種灰度級(jí)方案中折中選擇平衡點(diǎn)的算法，并不能完全解決動(dòng)態(tài)偽輪廓和低灰度級(jí)輪廓問題。為了適應(yīng)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的圖像對(duì)灰度級(jí)顯示的需求，本文提出了根據(jù)圖像的運(yùn)動(dòng)速度采用不同的灰度級(jí)方案進(jìn)行圖像的灰度級(jí)處理的方法，既不損失靜態(tài)圖像的灰度細(xì)節(jié)，又可以解決動(dòng)態(tài)圖像的DFC問題。

1．1運(yùn)動(dòng)圖像檢測(cè)實(shí)現(xiàn)方法傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)速度預(yù)測(cè)和判斷方法，主要是將相鄰第N和N+1幀的圖像進(jìn)行存儲(chǔ)，然后對(duì)圖像不同幀的相同特征點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)行計(jì)算比較。這種算法不僅需要較大的硬件存儲(chǔ)空間，而且在運(yùn)動(dòng)速度和方向判別時(shí)進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，難以采用硬件的方法實(shí)現(xiàn)［8］。為了簡(jiǎn)化計(jì)算難度，提高運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的判斷速度，本算法主要采用視頻數(shù)據(jù)的變化率對(duì)DFC的影響來判斷圖像的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，這種變化率主要包括運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)大小以及灰度級(jí)的變化。在判斷中，采用第N幀與第N+1幀之間的數(shù)據(jù)變化作為引起一幀圖像出現(xiàn)DFC現(xiàn)象的主要判斷依據(jù)，并采用行與行之間的數(shù)據(jù)變化對(duì)局部空間內(nèi)可能出現(xiàn)DFC現(xiàn)象進(jìn)行精準(zhǔn)判別。這種采用數(shù)據(jù)的變化情況作為圖像運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的判別可以簡(jiǎn)化程序，更易于硬件實(shí)現(xiàn)。整個(gè)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判斷算法實(shí)現(xiàn)過程中，需要預(yù)設(shè)置幀灰度閾值DF1，DF2和行內(nèi)像素灰度閾值DP1和DP2作為判斷圖像的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)。然后統(tǒng)計(jì)圖像的第N幀與第N+1幀數(shù)據(jù)的灰度差ΔDF以及第N幀中相同行內(nèi)數(shù)據(jù)的灰度差ΔDP。在此基礎(chǔ)上，將兩幀數(shù)據(jù)灰度差和相同行數(shù)據(jù)的灰度差與閾值進(jìn)行判別，可以得到視頻圖像的三種運(yùn)動(dòng)狀態(tài):1)靜止圖像，其第N幀和第N+1幀圖像中幀數(shù)據(jù)變化值ΔDF低于DF1。2)運(yùn)動(dòng)圖像，其第N幀和第N+1幀圖像中幀數(shù)據(jù)變化值ΔDF高于DF2。3)混合圖像，其圖像中第N幀和第N+1幀數(shù)據(jù)變化在兩個(gè)幀閾值之間，即一部分圖像存在運(yùn)動(dòng)的情況。具體圖像運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判斷方法如表1所示。上述算法中，靜止和運(yùn)動(dòng)圖像的判斷主要以輸入數(shù)據(jù)的灰度變化量為基準(zhǔn)來考慮。而混合圖像的處理有兩個(gè)判別標(biāo)準(zhǔn):幀灰度閾值和行內(nèi)像素灰度閾值。當(dāng)幀灰閾值滿足條件后才會(huì)進(jìn)入行內(nèi)像素判斷過程。行數(shù)據(jù)變化大于行像素閾值DP2的時(shí)候進(jìn)入高速運(yùn)動(dòng)圖像灰度級(jí)處理模式，當(dāng)行數(shù)據(jù)變化像素閾值DP1時(shí)進(jìn)入低速運(yùn)動(dòng)圖像灰度級(jí)處理模式。當(dāng)數(shù)據(jù)的變化在兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的時(shí)候采用中速灰度級(jí)處理。

1．2子場(chǎng)編碼優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)子場(chǎng)編碼的優(yōu)化算法主要是根據(jù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)檢測(cè)來選擇不同的編碼方式。靜止圖像沒有DFC現(xiàn)象，顯示中的細(xì)節(jié)損失主要是由灰度級(jí)輪廓形成，因此顯示時(shí)使用全灰度級(jí)顯示來減少灰度級(jí)輪廓。運(yùn)動(dòng)圖像和混合圖像會(huì)出現(xiàn)DFC現(xiàn)象，這種情況下DFC現(xiàn)象導(dǎo)致灰度級(jí)反轉(zhuǎn)，引起畫面失真，因此需要采用較少的灰度級(jí)實(shí)現(xiàn)整個(gè)顯示灰度體系的重構(gòu)。運(yùn)動(dòng)圖像的DFC產(chǎn)生主要是由于采用ADS驅(qū)動(dòng)方法造成了各個(gè)子場(chǎng)的維持脈沖數(shù)量差異，這使得各個(gè)子場(chǎng)發(fā)光中心在時(shí)間軸上分布具有不均勻性。在實(shí)際視頻顯示中，如果第N幀和第N+1幀圖像中相鄰像素?cái)?shù)據(jù)灰度級(jí)接近，而子場(chǎng)編碼使得兩者發(fā)光亮度最大值的位置相差很遠(yuǎn)，就有可能在運(yùn)動(dòng)過程中出現(xiàn)DFC現(xiàn)象。DFC現(xiàn)象的嚴(yán)重程度和圖像的運(yùn)動(dòng)速度、亮度最大值、亮度最大值的位置等均有關(guān)系，可以采用GCC方式選擇編碼來減少DFC現(xiàn)象。通過式(1)能夠分析出各種編碼方式最容易產(chǎn)生發(fā)光權(quán)重跳變的灰度級(jí)，并將這種有跳變的灰度級(jí)刪除，使用半色調(diào)算法還原整個(gè)灰度級(jí)。特別是在采用10子場(chǎng)編碼時(shí)，使用發(fā)光權(quán)重的評(píng)估優(yōu)化可以利用冗余編碼優(yōu)化子場(chǎng)權(quán)重的排列方式，最大限度地減少編碼方式對(duì)運(yùn)動(dòng)圖像的影響。混合圖像主要由靜止的背景和移動(dòng)的物體構(gòu)成，如果對(duì)這種圖像直接采用全灰度級(jí)方案，就會(huì)在運(yùn)動(dòng)圖像上產(chǎn)生較為嚴(yán)重的動(dòng)態(tài)偽輪廓。而完全采用運(yùn)動(dòng)圖像的最小灰度級(jí)又不能保證靜止的背景上顯示細(xì)節(jié)，出現(xiàn)低灰度級(jí)輪廓現(xiàn)象。因此，混合圖像的灰度級(jí)選擇不能固定為某一種方式而是要對(duì)整幅圖像劃分區(qū)域采用多種灰度級(jí)數(shù)量及構(gòu)成方式的動(dòng)態(tài)選擇。在算法說明中混合圖像僅采用了三種灰度級(jí)方案，在實(shí)際使用過程中，可以根據(jù)圖像的需要增加多種像素閾值來實(shí)現(xiàn)更多灰度級(jí)方案的處理，以到達(dá)更好的顯示效果。如果采用圖像邊緣檢測(cè)對(duì)混合圖像的邊緣進(jìn)行劃分，不僅算法復(fù)雜而且難以適應(yīng)高速的視頻圖像處理要求。因此，在實(shí)際使用中簡(jiǎn)化成每行內(nèi)的區(qū)域劃分，這樣的劃分方式可以變成相鄰像素的變化率判別。當(dāng)變化率高于預(yù)先設(shè)定的一段閾值時(shí)，相應(yīng)地采用一種灰度級(jí)編碼方式。根據(jù)PDP子場(chǎng)特性，這種偽輪廓更容易在橫向產(chǎn)生，因此這種檢測(cè)主要依據(jù)了橫向的行內(nèi)圖像變化來進(jìn)行判斷選擇，以達(dá)到提高動(dòng)態(tài)圖像畫質(zhì)的目的。

1．3算法流程圖整個(gè)算法在實(shí)現(xiàn)過程中分為檢測(cè)和處理兩個(gè)部分，首先通過統(tǒng)計(jì)第N和第N+1幀的ΔDF分別與DF1、DF2比較確定該幀圖像的整體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并選擇全灰度級(jí)編碼和運(yùn)動(dòng)圖像編碼方式進(jìn)行灰度級(jí)處理。當(dāng)顯示圖像介于完全運(yùn)動(dòng)和基本靜止圖像中間的混合運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，則進(jìn)行逐行子場(chǎng)編碼的方式處理灰度級(jí)重構(gòu)。在每一行內(nèi)部分別采用低速、中速和高速進(jìn)行不同灰度級(jí)和編碼方式的選擇，以減少DFC現(xiàn)象，提高顯示畫質(zhì)。具體算法圖1所示。整個(gè)硬件電路主要是在原有PDP控制電路設(shè)計(jì)中增加了運(yùn)動(dòng)圖像檢測(cè)模塊和灰度級(jí)編碼映射表，如圖2所示。在實(shí)際使用中，首先利用不同灰度級(jí)編碼方法實(shí)現(xiàn)編碼方式的優(yōu)化，然后通過運(yùn)動(dòng)檢測(cè)來計(jì)算幀數(shù)據(jù)灰度差和行內(nèi)數(shù)據(jù)灰度差與閾值比較，確定運(yùn)動(dòng)速度，并通過不同運(yùn)動(dòng)速度的判斷選擇不同的灰度級(jí)編碼方式輸出，即可實(shí)現(xiàn)。

2結(jié)果及討論

采用10子場(chǎng)［1，2，3，7，12，17，26，43，59，85］編碼方式，選擇XILINIX的FPGASpartan－3ADSP1800A芯片對(duì)整個(gè)算法進(jìn)行功能驗(yàn)證，所得結(jié)果如圖3所示。算法通過采用幀狀態(tài)信號(hào)以及混合速度判斷信號(hào)對(duì)整幅運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行靜態(tài)、動(dòng)態(tài)和混合運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的判斷，并采用行狀態(tài)信號(hào)對(duì)一行內(nèi)數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行進(jìn)一步的區(qū)別。本段驗(yàn)證主要是截取了一幀混合數(shù)據(jù)中的多行數(shù)據(jù)。從結(jié)果可以看到狀態(tài)判斷信號(hào)會(huì)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)不斷切換。當(dāng)輸入數(shù)據(jù)在兩個(gè)相鄰數(shù)據(jù)閾值之間的時(shí)候?yàn)楦撸x擇中間灰度級(jí)的子場(chǎng)編碼;當(dāng)輸入數(shù)據(jù)在兩個(gè)相鄰數(shù)據(jù)閾值之外的時(shí)候?yàn)榈停x擇最高或者最低灰度級(jí)編碼方式。采用MATLAB對(duì)256灰度級(jí)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)狀態(tài)算法仿真，可以發(fā)現(xiàn)未使用該方法時(shí)動(dòng)態(tài)圖像DFC現(xiàn)象比較嚴(yán)重，在若干灰度級(jí)上會(huì)出現(xiàn)灰度失真，灰度級(jí)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，顯示圖像的灰階和實(shí)際圖像不符，見圖4a。在使用該方法后，灰度級(jí)變化平滑，灰度級(jí)反轉(zhuǎn)減少，圖像的灰度級(jí)失真得到了控制，如圖4b所示。采用FPGA作為控制芯片在50in(1in=2．54cm)高清PDP模組中對(duì)算法進(jìn)行實(shí)際顯示驗(yàn)證，并使用移動(dòng)的臉部畫面作為測(cè)試圖像。結(jié)果表明，未使用本算法前，顯示的臉部圖像會(huì)有明顯的斑紋和灰度級(jí)反轉(zhuǎn)，導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)圖像臉部出現(xiàn)不同的DFC現(xiàn)象，特別是眼部、嘴部和鼻部等灰度級(jí)較多的部分最為明顯，見圖5a。使用該算法后，臉部過渡較為自然，斑紋和灰度級(jí)反轉(zhuǎn)得到了抑制，顯示畫質(zhì)得到了明顯提高，見圖5b。

3結(jié)論

采用有限灰度級(jí)來解決DFC問題是目前PDP常用的算法，但算法不可避免地在靜態(tài)區(qū)域造成低灰度級(jí)圖像輪廓現(xiàn)象。基于圖像運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的子場(chǎng)優(yōu)化編碼算法在考慮動(dòng)態(tài)圖像和靜態(tài)圖像各自特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，采用圖像幀數(shù)據(jù)以及行數(shù)據(jù)變化值和預(yù)先設(shè)定的閾值比較來判斷圖像運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并針對(duì)每種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)圖像采用不同的處理方式來解決DFC現(xiàn)象，同時(shí)避免了圖像的灰度級(jí)輪廓。實(shí)驗(yàn)證明，這種方式可以有效減少圖像的動(dòng)態(tài)偽輪廓現(xiàn)象，提高PDP顯示畫質(zhì)，并具有算法簡(jiǎn)單，易于實(shí)施的優(yōu)點(diǎn)。

作者：韋海成趙靜單位：北方民族大學(xué)電信學(xué)院寧夏大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院