基于视频监控系统的运动自适应去隔行算法

针对视频监控系统的去隔行问题,在分析了传统去隔行算法优缺点的基础上,提出了一种高性能的运动自适应去隔行算法。该算法通过可检测空间周期模式运动的4场运动检测方法对插值点运动状态进行判断,将图像分为静止区域和运动区域。静止区域的插值采用场合并算法;运功区域的插值采用改进型边沿自适应插值算法,增强了水平边沿检测功能并提升了一致性边沿方向的估计水平。DSP实验结果表明,提出的算法可提高图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM),有效抑制锯齿化、行间闪烁和运动虚像等不良效应,获得良好的视觉效果     

一种新型运动自适应去隔行算法

在分析了现有的各种去隔行算法特点的基础上,提出了一种新型的运动自适应去隔行算法。该算法充分结合了中值滤波算法及边沿保护插值算法的优越性,能区分图像的静止和运动部分,采用不同的算法进行去隔行。同时对运动部分采用的边沿保护插值去隔行算法进行了改进,大大简化了运动检测。软件仿真表明,去隔行处理后的逐行图像测评效果良好,该算法占用硬件资源少,结构简洁,极具实用价值。     

一种时空结合的边沿检测去隔行算法

在分析了传统边沿自适应去隔行算法的原理及优缺点的基础上,详细地对传统边沿法的低垂直清晰度造成的原因进行了探讨和解释,从理论上对其不足进行弥补改进,提出了一种结合时域滤波、空间滤波和中值滤波的改进的边沿检测去隔行算法。利用待插值点前后场的信息以及当前场的信息对检测出的边沿待插值像素进行双向插值后,再进行中值滤波。软件仿真结果和理论分析说明：改进的算法,引入较多的原始图像信息进行去隔行处理,有效地提高了垂直清晰度,同时保证了边界的锐利,具有良好的视觉效果。     

一种用于DIBR的去隔行算法*

提出了一种适用于DIBR的去隔行算法,该算法首先采用一种基于方向的场内插值算法对隔行参考图像和它的深度图像去隔行。这种场内插值算法能够通过对插值方向进行自适应的选择有效地消除“锯齿”现象。然后,算法会根据逐行的参考图像和它的深度图像进行三维图像变换,得到逐行的目标图像。实验表明,所提出的去隔行算法能得到画质较高的逐行新视图,且算法性能是鲁棒的。该算法适用于基于DIBR的3D视频的去隔行。     

基于H.264的运动及纹理自适应去隔行算法

在分析空间和时间二维插值去隔行算法特点的基础上,提出一种基于H.264编码的运动及纹理自适应去隔行算法。对H.264编码过程中的运动估计、运动补偿和帧内预测结果进行研究,将视频序列划分为运动区域、静止纹理复杂区域和静止纹理简单区域,分别采用沿自适应插值、竖直时域滤波和行平均插值方法进行去隔行处理。实验结果表明,该算法在处理运动区域和静止区域图像时,能有效抑制由于运动检测失误造成的梳齿和虚影问题,提升图像质量。     

内容自适应与DOI的场内去隔行研究

提出了基于内容自适应与Direction Oriented Interpolation（DOI）的视频场内去隔行。首先通过内容纹理分析将视频单场划分为边缘、平滑和纹理区域,然后对不同区域采用不同的场内去隔行算法,其中针对边缘重点区域采用DOI方法进行插值。DOI方法为利用上部和下部空间方向矢量信息获得更准确的边缘空间方向,针对不同边缘方向具有自适应的搜索区域,并具有较大的灵活性和准确性。实验结果表明,该方法结果在图像主、客观质量上均优于线平均（Line Averaging,LA）、边缘线平均（Edge-based Line Averaging,ELA）、改进的边缘线平均（Modified Edge-based Line Averaging,M-ELA）和中值滤波等场内去隔行算法。     

改进的图像自适应梯度插值

传统的图像插值算法存在边缘模糊和边缘锯齿,已有改进算法改善了插值图像质量,但存在斜边缘锯齿或局部扭曲变形等问题。为解决上述问题,提出了改进的图像自适应梯度插值。该方法首先根据图像的局部不对称性和局部梯度特征在1维方向上修正插值点空间距离,并将1维修正结果合并到2维空间,然后将修正的空间距离应用到传统的插值算法中。实验结果表明,该方法改善了插值图像的峰值信噪比,有效保护了图像在各个方向上的边缘信息。     

基于棱边方向检测与运动补偿的视频去隔行算法

提出了一种基于棱边方向检测与运动补偿相结合的去隔行算法。首先通过Canny算子提取出棱边,将图像区分为棱边和非棱边两部分。对于棱边丢失的部分,分别在空域内沿棱边方向和时域内沿棱边移动方向插值,然后利用中值滤波得到丢失的棱边信息;对于非棱边部分,采用多级相位相关运动估计法,对当前场与前后两场计算出相应的运动矢量,然后在时域和空域中利用中值滤波计算出丢失的信号。实验结果表明,本文方法优于一般的去隔行算法,如线性空域插值等。同时本文提出了两个去隔行评价标准,可以定量检验去隔行方法的效果。     

一种基于全局运动统计和边缘平滑滤波的视频去隔行方法

一种新型运动自适应去隔行视频处理算法,并进行了数字逻辑电路实现。该算法利用全局运动统计方法对传统的运动检测结果进行校正处理。以提升运动检测处理的准确性。对场内空间插值进行定向边缘平滑滤波,保持边缘的清晰平滑。     

基于小波变换的改进AMMC去隔行算法

为提高图像的分辨率,提出一种改进的AMMC去隔行算法。基于小波变换的可逆性,利用相邻像素间的空间和时间相关性,通过自适应加权小波系数,保持图像边界平滑以及减小运动补偿插值后的误差。实验结果表明,改进算法能降低图像边缘的模糊度,具有较高的画面质量。     

基于梯度的快速图像插值算法

为解决传统插值算法效果不佳而新发展的边缘方向插值算法计算量大的问题,提出了一种基于梯度检测边缘的快速图像插值算法。该算法通过在原图像每一个3×3邻域内计算二阶梯度,检测边缘是否存在:若存在边缘,则计算一阶梯度判断边缘强弱并自适应得到权值因子,然后进行带权的线性插值;若不存在边缘,则在此邻域内进行双线性插值。实验结果表明,此算法不仅使插值后图像具备整体清晰性和边缘平滑性,有效保持了图像的主观视觉质量,而且相比现有同等效果的插值算法,运算时间至少能降低20%,尤其适用于嵌入式设备图像放大的应用。     

改进的自适应加权中值滤波算法

在分析了自适应算法和中心加权算法的原理和优势后,提出了一种改进的自适应加权中值滤波（IAWMF）算法。采用扩展边缘的方式,使原图像的所有像素点能够用噪声检测因子进行噪声检测,对含有噪声的图像采用自适应窗口（N ×N）的中心加权算法进行滤波,可以有效降低邻域噪声点对滤波图像质量的影响。仿真结果表明：改进算法在高浓度椒盐噪声条件下获得的实验效果峰值信噪比（ PSNR）、均值平方误差（MAE）、均值绝对误差（MSE）显著优于其他算法,在降噪和保持细节中取得很好的平衡。     

A local adaptive weighted interpolation for deinterlacing

In this paper, a local weighted interpolation method for intra-field deinterlacing is proposed as an improved version of the DCS (deinterlacing with awareness of closeness and similarity) algorithm. The original DCS method is derived from bilateral filter which takes the local spatial closeness and pixel similarity into account when calculating the weight of interpolation. The proposed algorithm achieves three improvements: 1) instead of the line average, a more accurate interpolation filter is used to estimate the center missing pixel; 2) the center-independent interpolation method is proposed to replace the center-dependent interpolation strategy; 3) the adaptive weighted interpolation method is used to improve the accuracy of interpolation. Experimental results show that the proposed algorithm provides superior performance in terms of both objective and subjective image qualities when compared with other conventional benchmarks, including DCS algorithms with low complexity.     

纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法

针对图像重建过程中产生的边缘结构被破坏和纹理细节丢失问题,提出一种纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法。首先,采用自适应阈值的八方向边缘检测划分图像区域;其次,构造双变量有理函数模型,它可在有理模型和多项式模型之间转换;最后,提出基于边缘数据的局部不对称性和梯度特征调整待插值点空间距离的方法,调整边缘部分待插值点坐标并代入有理模型实现插值,而非边缘部分采用多项式模型插值。实验表明,该算法的峰值信噪比平均提升了0.48~2.17 dB,结构相似性平均提升了0.004~0.028,获得了较高的客观评价数据。该算法将原空间距离不变的插值修正为空间距离变化的插值,有效地保持了图像的边缘结构和纹理细节,使得重建结果具有较好的视觉效果。     

基于NSCT的区域自适应图像插值算法

提出一种基于非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)的分区域自适应插值算法,将图像划分为不同区域,相应地采用不同的方法实现图像插值.首先,构造了一类有理函数插值模型,分析了其C\\+2连续性条件,给出了误差估计.其次,通过NSCT捕获到图像的边缘轮廓信息,利用其高频信息的统计特性设定阈值,根据阈值将图像自适应地划分为边缘区域和非边缘区域.最后,边缘区域采用新的基于边缘指导的插值(new edge-directed interpolation, NEDI)模型,非边缘区域采用C\\+2连续有理函数模型插值,进而得到目标图像.实验结果证明:提出的基于NSCT的区域自适应插值算法与当前经典插值算法相比,在处理图像纹理细节和边缘方面具有明显优势,同时获得了较好的客观评价数据,且时间复杂度较低.     

基于误差修正的自适应边缘保持图像插值

传统插值算法容易产生细节模糊和边缘锯齿效应,而边缘是图像的重要信息,直接影响插值图像的视觉效果。为了解决这一问题,提出了一种新的基于误差修正的自适应边缘保持插值算法。首先将原图像向插值图像进行映射,再定义一个3×3的滑动窗口,用水平和垂直两个模板确定边缘类型,根据边缘类型进行插值,最后对仍未定义像素点用插值误差定理进行处理,总体上对所有像素都进行了分情况插值处理。实验结果表明,本算法有效地保持了图像的边缘信息,能够获得视觉质量较好的插值图像,且算法比较简单,容易实现。     

基于加权抛物线插值误差补偿算法的图像放大

提出一种基于加权抛物线插值误差补偿的图像放大算法。该算法增加加权抛物线插值的误差补偿项,借助于sobel算子设定插值点的边缘方向,消除由于传统的线性插值造成的振铃现象和棋盘效应,并具有一定的边缘自适应功能。实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法不仅能够保留原始图像的基本内容,还能得到更加清晰的边缘信息。     

一种改进的H.264自适应空域错误掩盖算法

对H.264视频码流的帧内编码帧(I帧)进行空域错误掩盖时，单纯使用加权像素平均插值算法或方向插值算法不能得到满意的效果。因此，使用一种基于方向熵的自适应选择算法，根据丢失宏块周围的边缘信息自适应地选择加权像素平均插值算法或者该文提出的一种方向插值算法进行空域掩盖。该文提出方向插值算法，使用“双圈法”精确估计丢失宏块内的边缘方向，计算周围8个宏块中此方向上的边缘强度，根据边缘强度将丢失宏块划分成不同的区域分别进行方向插值。实验结果表明，该算法不仅提高了方向插值的精确性，也避免了虚假边缘的产生，有效地提高了错误图像的掩盖效果。     

一种抑制SAR图像相干斑的空域滤波算法

为在保护SAR图像边缘特征的同时有效抑制乘性相干斑噪声,提出了一种空域滤波新算法。该算法以负指数衰减型加权滤波模型为基础,通过将SAR图像多种局部统计参量巧妙结合作为联合衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数型加权系数;同时采取两次滤波策略,先由预滤波削弱SAR图像相干斑噪声并估计获得更精准的局部统计参量,然后借助精细局部统计参量再对原SAR图像实施精细滤波。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

基于DCT系数的自适应误码掩盖算法

提出一种改进的误码掩盖算法,即自适应地选择加权插值和区域匹配方法恢复丢失块.不同于以往只利用平滑性的误码掩盖算法,该算法利用平滑信息和纹理信息,在可用的相邻宏块中基于DCT系数计算能量函数总和,自动分析图像的平滑性和纹理性,然后自适应地选择加权插值或区域匹配的结果恢复丢失块.该算法已在H.264的参考软件JM86上进行实验.实验结果表明,与H.264中只采用加权插值或只采用区域匹配相比,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR)和主观质量.