CN101141655A - 影像信号像素点色彩值调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种影像信号像素点色彩值调整方法，应用于一影像信号中的一第一帧图像与一第二帧图像之间，该调整方法包含下列步骤：利用该影像信号中的该第二帧图像中的一第二像素来对该影像信号中的该第一帧图像中对应位置的一第一像素进行一运动状态侦测，从而得到该第一像素的一运动程度值；当该运动程度值小于一静止阈值时，对该第一像素进行一第一色彩值调整；当该运动程度值大于一运动阈值时，对该第一像素进行一第二色彩值调整；以及当该运动程度值介于该静止阈值与该运动阈值之间时，对该第一像素进行一第三色彩值调整。本发明所述的影像信号像素点色彩值调整方法，能改善其影像输出显示的品质。

Description

影像信号像素点色彩值调整方法

技术领域

本发明提供一种影像信号像素点色彩值调整方法，尤指应用于一影像信号的各帧图像间与一帧图像中的像素点色彩值调整方法，以滤除其中可能存在的噪声而改善影像输出显示的品质。

背景技术

请参阅图1，其是一影像处理程序的方块示意图。此种影像处理程序是目前一般计算机***在进行影像信号(video)的处理时，所会采用的技术特征，其中此技术的影像处理程序是先将影像信号输入上述的计算机***中(方块B11)，也就是由该计算机***来接受所要进行输出显示的影像信号，之后便由该计算机***或显示器来对该影像信号进行译码的程序(方块B12)，使得该计算机***中的相关处理单元能够对该影像信号进行所需的影像译码处理，当处理完成后，便可以通过一显示器进行后续的显示输出的程序(方块B13)。

然而，在上述的信号传输过程中，噪声(Noise)是随时有可能会混入至其影像信号(video)中，进而会影响到最后显示输出的影像画面的品质。因此，如何提高最终输出影像的信噪比(S/N，也就是信号(Signal)和噪声(Noise)的比值，其单位为dB)，进而能够提供更佳的影像输出品质和显示效果，便是本发明发展的主要目的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种影像信号像素点色彩值调整方法，应用于一影像信号的各帧图像间与一帧图像中的像素点色彩值调整，通过动态侦测器为每个像素计算出运动程度，再根据像素的不同运动程度来进行不同的噪声滤除过程，从而能够改善其影像输出显示的品质。

本发明提供一种影像信号像素点色彩值调整方法，应用于一影像信号中的一第一帧图像与一第二帧图像之间，该影像信号像素点色彩值调整方法包含下列步骤：利用该影像信号中的该第二帧图像中的一第二像素来对该影像信号中的该第一帧图像中对应位置的一第一像素进行一运动状态侦测，从而得到该第一像素的一运动程度值；当该运动程度值小于一静止阈值时，对该第一像素进行一第一色彩值调整；当该运动程度值大于一运动阈值时，对该第一像素进行一第二色彩值调整；以及当该运动程度值介于该静止阈值与该运动阈值之间时，对该第一像素进行一第三色彩值调整。

本发明所述的影像信号像素点色彩值调整方法，可避免先前技术中所出现的噪声混入至影像信号中的问题，并解决已知调整技术下所造成的影像模糊、不清晰或漏失细节等影像失真的问题，从而能够改善其影像输出显示的品质。

附图说明

图1，为一影像处理程序的方块示意图。

图2，为动态适应性演算法的运作示意图。

图3，为一影像处理程序的方块示意图。

图4，为利用本发明方法的影像信号像素点色彩值调整过程的示意图。

图5，为本发明较佳实施例的流程图。

具体实施方式

本发明通过下列图式及说明，可得一更深入的了解。

本发明用来消除噪声(Noise)的方法主要是运用下列两种基本的演算处理方法，即为图场间插补法(inter-fieldinterpolation)以及图场内插补法(intra-field interpolation)。而由于动态影像或动画是由一连串的画面或帧(Frame)的图像影像所组成，所以噪声滤除的处理便是对其中某一帧图像或多帧图像进行其内部像素的演算处理后再行输出；其中，图场间插补法又可称为时间性插补法(temporal interpolation)，由于一般的噪声大多具有高频的特性且和图像中的其他周围低频的像素内容是有明显的不同，同时噪声在图像间的时间方向上的关联性较低，因此该时间性插补法便可以利用此特点于帧存储器(Frame Memory)将相邻的先前的一帧或多帧图像的同一位置的像素进行平均的处理(常用的方式便是作线性平均)，而将时间方向上无关联性的高频的噪声部分加以滤除以保留所需的低频信息部分。

另外，图场内插补法又可称为空间性插补法(spatialinterpolation)，同样由于噪声所具有的高频特性，同时在某一帧图像中会和其他周围低频的像素内容有明显的不同，是故噪声在图像内的空间方向上的关联性较低，利用此特点，该空间性插补法便是将所要处理的图像利用其中出现的噪声和周围的低频像素进行平均的处理(常用的方式便是作线性平均)，而将空间方向上无关联性的高频的噪声部分加以滤除以保留所需的低频信息部分。

就各帧图像间像素的时间关联性而言，时间性插补法在静态影像上的噪声处理会有比较好的结果，而就图像内像素的空间关联性而言，空间性插补法在动态影像上的噪声处理会有比较好的结果。上述的两种演算方法是仅各自具有时间域上与空间域上的适应性而已，然而却仍无法精确地显示出影像画面的真实性；因此，为了要能产生更好的演算结果，结合此两种方法的动态适应性(motion adaptive)的演算法便被提出；此方法是利用一动态侦测器(motion detection)来对一帧图像内像素的运动程度进行侦测，而能针对运动或非运动的条件来适当地选择要使用空间性插补法或时间性插补法的演算结果；如图2所示，是为动态适应性演算法的运作示意图，其中主要是利用一多工器20根据影像信号的输入情形与一动态侦测器21的侦测结果，来选择一时间性插补模块22或一空间性插补模块23的时间性插补法或空间性插补法的演算结果，而能滤除影像信号中的高频的噪声部分后再进行输出。

然而，上述说明无论是利用各帧图像间像素的时间关联性的时间性插补法，或是一帧图像内像素的空间关联性的空间性插补法，亦或是充分利用了存在于时间域和空间域的关联性的动态适应性演算法，其中仍存在了演算上的不稳定与最终输出显示上的缺陷，这是因为在序列的各帧图像间或一帧图像内的像素间虽然原本就会具有很强的关联性，但若各帧图像间或各个像素间所呈现的信息变化程度很大时，如此便可能无法对影像的变化细节或高频噪声进行良好的区分；例如：在进行时间性插补法的演算时，是同样会对呈现为运动状态的像素进行时间方向的平均或高频滤除，而在进行空间性插补法与动态适应性演算法的演算时，则可能会忽略原影像信息中呈现为剧烈运动变化的像素内容，如此都可能会造成所需的影像信息被一并消去而使得影像画面呈现模糊、不清晰或漏失影像画面细节的情形，造成最后所得的整体画面变得不真实。是故，本发明发展的主要目的便是在于改善此一已知技术的问题。

在本发明的较佳实施例中，我们提出了一种影像信号像素点色彩值调整方法，来解决于上述缺失；此较佳实施例可应用在已知计算机***中的相关影像处理芯片与影像处理程序对于一影像信号进行影像处理的过程中。

请参阅图3，其为本发明提出的一影像处理程序方块示意图。由图所示可知，该影像处理程序是先将影像信号输入上述的已知计算机***(方块B31)，也就是由该计算机***来接受所要进行输出显示的影像信号，之后便由该计算机***或显示器来对该影像信号进行译码的程序(方块B32)，使得该计算机***或显示器中的相关处理单元能够对该影像信号进行所需的影像处理，因此，在其中的一后处理程序(Post-Processing)(方块B33)中便可用来进行上述的影像处理过程，包括影像侦测(filmdetection)、影像解交错(De-interlacing)等，而本发明较佳实施例所提出的影像信号像素点色彩值调整方法亦于此过程中完成，当影像处理完成后，便可以进行后续的显示输出的程序(方块B34)。

请参阅图4，是利用本发明方法的影像信号像素点色彩值调整过程的示意图。在本发明较佳实施例中，该影像信号即如前述的动态影像或动画是由一连串的画面或帧的图像影像所组成，也就是在该影像信号中存在着有多个图像，而其中每一个图像皆各自包含有多个像素。

而在本发明中，我们会先对该影像信号中的一待处理图像，如图4中所示的一图像F10，将其中的每一个像素进行一运动状态侦测，以判断所述像素的运动程度值，其方法便是利用前述的连续帧图像在时间方向上所存在的关联性来进行判断，也就是将待处理的一帧图像(或目前的一帧图像)来和一在前一帧图像进行比较，在此实施例中的该在前一帧图像是为存在于该影像信号中的该帧图像F10之前所相邻的第一个图像，如图所示，为一帧图像F11，同时因为该帧图像F10和该帧图像F11是具有相同的帧(Frame)范围(或阵列大小)定义，所以其中所构成的像素亦具有相对应的位置(或坐标)关系，因此只要将在该帧图像F10上的每个像素和在该帧图像F11上的对应像素点位置的每个像素进行两两之间(像素点色彩值)差异上的比较时，我们便可得知该图像F10上的各个像素于该影像信号中的各帧图像间的运动程度值。

该运动状态侦测，也就是该运动程度值的计算在此实施例中，以该帧图像F10中的单一个像素a为例作说明，在前一个图像的该帧图像F11上的对应位置(即彼此坐标相同)便为一像素a1，我们将该像素a和该像素a1的色彩值相减后再取其绝对值，使得两像素的差异能以一正值来表示，而此数值的大小亦代表了该影像信号从该帧图像F11至该帧图像F10时，对于在某一坐标上的像素其所呈现出的运动程度值(定义为m)。而在本发明中，为了清楚划分所产生出的运动程度值，我们更引入了一饱和度函数，该饱和度函数是针对所产生出的运动程度值m再利用两经验阈值α、β来分成三种方式的函数运算，其函数运算结果如下：

$m^{\&prime;}=\left\{\begin{array}{cc}0,& m\&le;\mathrm{\&alpha;}\\ 255,& m>\mathrm{\&beta;}\\ \frac{m-\mathrm{\&alpha;}}{\mathrm{\&beta;}-\mathrm{\&alpha;}}*255,& \mathrm{\&alpha;}<m\&le;\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.$

这里的m为原本的运动程度值，m’则代表经函数运算后的运动程度值，其中，当原本的该运动程度值m小于或等于该经验阈值α时，将该运动程度值运算为0，当该运动程度值m大于该经验阈值β时，将该运动程度值运算为255，而当该运动程度值大于该经验阈值α且小于或等于该经验阈值β时，将该运动程度值运算为((m-α)/(β-α))×255；这里的两经验阈值α、β是可被加以设定，且该经验阈值α是小于该经验阈值β，在此实施例中，我们设定该经验阈值α为5，或是在5到10之间，而该经验阈值β设定为100，或是在60到150之间，而此方式针对8位(bit)的色彩值显示时，能使得最后所得到的运动程度值m’会被设定在0到255之间。

如此，经由此一饱和度函数的计算运用，我们便可以滤去高频噪声对于该运动状态侦测的影响，从而将所得到的结果以三种函数运算方式进行归一化，经由此种饱和度函数的使用，我们便可以将运动程度值的大小确定存在于一预定范围中，而若不使用此种饱和度函数的运算时，便无法确定经该运动状态侦测后所得的值的大小会在哪种范围内(即无法确定其极大值和极小值)。

再者更进一步，我们还可以再将所得到的该运动程度值m’(或原本的运动程度值m)进行低通滤波，此种低通滤波可为一矩阵算符，而经此一低通滤波后是可得到更精确的运动程度值m”，该矩阵算符可为：

$\left[\begin{array}{ccc}1& 2& 1\\ 2& 4& 2\\ 1& 2& 1\end{array}\right]$

而该运动程度值m”的获得也就是将待处理像素的运动程度值m’(或原本的运动程度值m)再和其他周围的像素的运动程度值作加权平均，从而能将其中的高频部分滤除，如此便可以得到更精确的像素运动程度值。

承上所述，我们便以此一运动状态侦测来对一帧图像中的每一个像素进行检测，如在图4中，我们便能够知道从该帧图像F11至另一帧图像F10时，其中的每一个像素的运动程度值；如前所述，或根据目前对于影像显示输出的技术，在连续的各帧图像间或一帧图像内，存在有一定的时间关联性或空间关联性，因此，我们可以根据所得到的像素运动程度值来判断该像素在各帧图像间的时间域上是属于静止状态或是运动状态。

而在本发明中，我们在判断其像素为静止或运动状态时，增加了一半运动状态，顾名思义，该半运动状态便是一种介于该静止状态与该运动状态之间的状态，而判断该像素为何种状态，是通过将该运动状态侦测所得到的该运动程度值(可为未经饱和度函数运算的原运动程度值m，或有经饱和度函数运算的运动程度值m’，或者是又经低通滤波运算的运动程度值m”，此例是以运动程度值m’作说明)来和一静止阈值S与一运动阈值M作比较，当该运动程度值m’小于或等于该静止阈值S时，判断该像素呈现为该静止状态，当该运动程度值m’大于该运动阈值M时，判断该像素呈现为该运动状态，而当该运动程度值m’大于该静止阈值S且小于或等于该运动阈值M时，判断该像素呈现为该半运动状态。

这里的该静止阈值S与该运动阈值M是可被加以设定，且该静止阈值S是小于该运动阈值M，在此实施例中，我们设定该静止阈值S为30，或是在10到40之间，而该运动阈值M设定为80，或是在60到150之间；是故，针对不同的运动程度值，我们便能够将待处理一帧图像上的所有像素在各帧图像间的时间域上判断为是属于静止状态、运动状态或是半运动状态。

承上所述，在此实施例中经由该运动状态侦测，而将所述像素的运动程度值进行分类后，在本发明中我们是会对不同状态的像素采取不同方式的色彩值调整，以期能在动态影像或动画上呈现出最好的影像显示输出。请继续参考图4，该帧图像F10中存在有像素a、b、c，所述像素a、b、c是待处理的像素，而在该帧图像F11中的相对应位置(或坐标)上则存在有像素a1、b1、c1，我们假设在此实施例中所述像素a、b、c经过该运动状态侦测后是分别代表静止状态、运动状态和半运动状态，并且分别对为静止状态的该像素a进行一静止像素噪声滤除，对为运动状态的该像素b进行一运动像素噪声滤除，以及对为半运动状态的该像素c进行一半运动像素噪声滤除等的不同方式的色彩值调整，其调整的方式详述如下。

在此实施例中，该像素a是为静止状态，而在图4中的该帧图像F10中的像素a和该帧图像F11中的像素a1是位置相对应的像素，而本发明的该静止像素噪声滤除的过程是将为静止状态的该像素a依各帧图像的显示顺序依次将在前的一帧或多帧图像的像素作色彩值的平均处理，且其中主要概念便是将该像素a之前所有亦为静止状态的对应位置的像素作色彩值数值平均，并平均至在前帧图像中对应位置上呈现为运动状态的像素为止。

举例来说，此实施例的该帧图像F10中的像素a(其色彩值亦以a表示)呈现为静止状态，该帧图像F11中的像素a1(其色彩值亦以a1表示)呈现为运动状态，若假设该像素a经过该静止像素噪声滤除后的值为a’时，则a’的色彩值数值平均计算与结果便为(a+a1)/2。同理衍伸的，若该帧图像F11中的像素a1亦呈现为静止状态时，但该帧图像F11之前面的一帧图像(即存在于该图像F10之前所相邻的第二个图像)中相同对应位置的像素a2(未显示于图示，其色彩值亦以a2表示)呈现为运动状态时，假设该像素a经过该静止像素噪声滤除后的值亦为a’，则a’的色彩值数值平均计算与结果便为(a+a1+a2)/3，然而，若该像素a2亦呈现为静止状态时，则便需要再纳入更多帧之前的图像来进行像素点色彩值数值平均，在此实施例中，我们是以8位(bit)的次数向量方式来计数，因此，我们便能作到总数最多256次的像素点静止状态的数值平均，或者也可以使用其他较小的位或较大的位来进行次数向量的计数，而能分别使用到总数较少或总数较多的静止状态的数值平均。

所以承上所述。是故，通过此色彩值数值平均的计算，我们就有可能要利用到一帧待处理图像之前的许多帧图像中的像素信息，然而，已知计算机***或显示器中的相关影像处理存储器的空间有限，无法将所有帧经过处理的图像都加以记录，是故，针对此种状况，我们便引入了一像素静止次数向量的计算方式，也就是在利用上述方式进行色彩值数值平均计算后，将每个像素所累积的静止状态产生次数记录下来，例如上述中该像素a为静止状态而该像素a1为运动状态时，其静止状态次数便定义为1次，若该像素a、a1为静止状态而该像素a2为运动状态时，其静止状态次数便定义为2次，依此类推。是故，只要将一帧待处理图像的上一帧图像的必要像素信息加以记录，并于对该帧待处理图像进行色彩值数值平均的处理时，以对应的静止状态次数来进行计算即可，如此便能使得上述的平均方式得以在只记录必要信息的情形下就可以完成。

举例来说，当该像素a、a1为静止状态而该像素a2为运动状态时，其静止状态次数为2次，而该像素a经过该静止像素噪声滤除后的值a’为(a+a1+a2)/3，然而其中若假设该像素a1经过该静止像素噪声滤除后的值为a1’时，则a1’的色彩值数值平均计算与结果便为(a1+a2)/2，是故，a’便可用(a+2×a1’)/(2+1)来表示，且其中的2便为静止状态次数，所以只要将该帧待处理图像的上一帧图像的必要像素信息(即经噪声滤除后的值)加以记录即可。

其次，在此实施例中，该像素b为运动状态，而在图4中的该帧图像F10中的像素b和另一帧图像F11中的像素b1为位置相对应的像素，也就是该像素b相对于该像素b1呈现出运动状态；由于呈现为运动状态的像素，在影像的输出显示前后顺序，是有一定的色彩值变化程度，而此种变化对于人类眼睛所能作到的观察程度较无法分辨，也就是说这样的像素变化对于人眼的观察是较不敏感的，是故，本发明的特征便是在于我们对于呈现为运动状态的像素b所进行的该运动像素噪声滤除，其中主要概念便是保留该帧图像F10中的该像素b的色彩值，也就是不对该像素b进行任何实际运算或数值平均的调整，以保留其中色彩值变化的细部特征，从而能够避免各帧图像间或一帧图像中的像素呈现为运动状态时可能的影像模糊或漏失细节的现象产生。

再者，在此实施例中，该像素c为半运动状态，而在图4中的该帧图像F10中的像素c和该帧图像F11中的像素c1为位置相对应的像素，也就是该像素c相对于该像素c1呈现出介于静止状态与运动状态之间的半运动状态。而本发明特征的该半运动像素噪声滤除的过程，首先，是对该帧图像F10中的该像素c进行如上所述的该静止像素噪声滤除(其方式相同，即向前平均至为运动状态的像素为止，在此不多赘述)，而得到一静止像素噪声滤除值c’；接着，将该像素c的运动程度值m(无论是m、m’或m”皆为一种变数，为根据对不同的像素作不同程度的计算或分类而有不同的结果，在此是针对该像素c和该像素c1来作计算)和该静止阈值S、该运动阈值M进行计算而得到一插值系数f，在此实施例中，该插值系数f的计算结果是(m-S)/(M-S)；最后，便是利用该像素c的色彩值(同时也视为该像素c经过该运动像素噪声滤除后的值，其色彩值亦以c表示)、该静止像素噪声滤除值c’和该插值系数f进行数值平均，而能够得到最终的一半运动像素噪声滤除值，而在此实施例中，该半运动像素噪声滤除值的计算结果是：c×f+c’×(1-f)。

是故，针对一帧待处理的图像中的每一个像素，我们均可对其进行如上所述的运动状态侦测与对应的像素点色彩值调整，包括了静止、运动、半运动等三种层面的状态，并利用本发明较佳实施例所采用的计算方式进行对应的像素噪声滤除，从而能够得到适当的像素点色彩值调整结果。进一步来说，在此实施例中要将一帧待处理图像的影像中可能存在的噪声加以滤除时，便须要对该帧图像中的每一个像素进行对应的调整，而最终所得到的要用以进行显示输出的图像，便是根据调整后所得到的各个像素的静止像素噪声滤除值、运动像素噪声滤除值(在此例中亦为待处理像素的色彩值)、及/或半运动像素噪声滤除值的全部结果，加以输出显示。

而总结本发明此较佳实施例的流程，是如图5的流程图所示。首先，是对一待处理图像(即目前图像)进行接收(步骤S10)，并暂存该待处理图像之前一个图像(步骤S11)，接着便是对这两个图像进行一运动状态侦测(步骤S12)，因而能够得出相对应该待处理图像中的每一个像素的运动程度值(步骤S13)，并进而根据该运动程度值来判断该像素是静止状态、运动状态或半运动状态(步骤S14)；其次，当该像素为静止状态时，对其进行一静止像素噪声滤除的运算处理(步骤S15)，当该像素为运动状态时，对其进行一运动像素噪声滤除的运算处理(步骤S16)，而当该像素为半运动状态时，对其进行一半运动像素噪声滤除的运算处理(步骤S17)；最后，根据步骤S15至步骤S17的结果，将经噪声滤除的图像加以输出显示(步骤S18)。

然而，在本实施中所使用的相关阈值，例如：经验阈值α、β、静止阈值S、运动阈值M等，皆可在一定的范围内进行调整，其所得到影像的像素点色彩值调整亦能和本实施例有相类似的结果；同时，在本实施中所使用的饱和度函数和低通滤波的处理过程亦可加以省略，而直接使用经由该运动状态侦测后所得的运动程度值来进行后续的判断与计算，或是也可以将该饱和度函数和低通滤波的矩阵算符的运算以其他数值或计算方式来替换，例如将该低通滤波的矩阵算符替代为：

$\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& 4& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right]$

或是将该低通滤波矩阵算符的处理从低阶(例如：3×3)增加至高阶(例如：5×5)等，都是在本方法的概念下所可以联想得到的变化方式。再者，在本实施例中所使用的该半运动像素噪声滤除，其中对于该插值系数f的计算方式是亦可加以变化，例如：将所得到的运动程度值m直接除以255，即f＝m/255，或是将该像素本身的亮度值作计算以得出该插值系数，即f＝source(x，y)/255，其中的source(x，y)便为该像素的亮度值。

综上所述，利用本发明的方法便可以有效地滤除影像中的高频噪声，同时加入了本发明的半运动像素的处理运用，使得像素点色彩值的调整能产生平滑过渡的作用，从而能够避免先前技术中所出现的噪声混入至影像信号中的问题，并且解决已知调整技术下所造成的影像模糊、不清晰或漏失细节等影像失真的问题，是故，成功地达成本发明发展的主要目的。

以上所述仅为本发明较佳实施例，然其并非用以限定本发明的范围，任何熟悉本项技术的人员，在不脱离本发明的精神和范围内，可在此基础上做进一步的改进和变化，因此本发明的保护范围当以本申请的权利要求书所界定的范围为准。

附图中符号的简单说明如下：

多工器：20

动态侦测器：21

时间性插补模块：22

空间性插补模块：23

方块：B11～B13、B31～B34

一帧图像：F10、F11

像素：a、b、c、a1、b1、c1

步骤：S10～S18。

Claims (13)

1.一种影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，应用于一影像信号中的一第一帧图像与一第二帧图像之间，该影像信号像素点色彩值调整方法包含下列步骤：

利用该影像信号中的该第二帧图像中的一第二像素来对该影像信号中的该第一帧图像中对应位置的一第一像素进行一运动状态侦测，从而得到该第一像素的一运动程度值；

当该运动程度值小于一静止阈值时，对该第一像素进行一第一色彩值调整；

当该运动程度值大于一运动阈值时，对该第一像素进行一第二色彩值调整；以及

当该运动程度值介于该静止阈值与该运动阈值之间时，对该第一像素进行一第三色彩值调整。

2.根据权利要求1所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，更包含下列步骤：

当该运动程度值小于该静止阈值时，判断该第一像素呈现为静止状态；

当该运动程度值大于该运动阈值时，判断该第一像素呈现为运动状态；以及

当该运动程度值介于该静止阈值与该运动阈值之间时，判断该第一像素呈现为半运动状态。

3.根据权利要求1所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该静止阈值和该运动阈值被加以设定，且该静止阈值小于该运动阈值。

4.根据权利要求1所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该第二帧图像存在于该影像信号中的该第一帧图像之前，且该第二帧图像是相邻于该第一帧图像的第一个图像。

5.根据权利要求1所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该运动状态侦测更包含下列步骤：

当该运动程度值小于一第一经验阈值时，将该运动程度值运算为一第一函数运动程度值；

当该运动程度值大于一第二经验阈值时，将该运动程度值运算为一第二函数运动程度值；以及

当该运动程度值介于该第一经验阈值与该第二经验阈值之间时，将该运动程度值运算为一第三函数运动程度值；

其中，该第一经验阈值和该第二经验阈值被加以设定，且该第一经验阈值小于该第二经验阈值，而该第一函数运动程度值、该第二函数运动程度值和该第三函数运动程度值在一预定范围中。

6.根据权利要求5所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该运动状态侦测更包含下列步骤：将该运动程度值、该第一函数运动程度值、该第二函数运动程度值或该第三函数运动程度值进行低通滤波，而能将其中各自的高频部分滤除。

7.根据权利要求2所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该第一色彩值调整是一静止像素噪声滤除处理。

8.根据权利要求7所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该静止像素噪声滤除处理包含下列步骤：

将该第一帧图像中的该第一像素和该第二帧图像中对应位置的该第二像素进行色彩值的数值平均，且该第二帧图像中对应位置的该第二像素呈现为该运动状态；

或将该第一帧图像中的该第一像素和该第二帧图像中对应位置的该第二像素、一第三帧图像中对应位置的一第三像素进行色彩值的数值平均，且该第二帧图像中对应位置的该第二像素呈现为该静止状态，该第三帧图像中对应位置的该第三像素呈现为该运动状态。

9.根据权利要求8所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该第二帧图像存在于该影像信号中的该第一帧图像之前，且该第二帧图像是相邻于该第一帧图像的第一个图像，而该第三帧图像存在于该影像信号中的该第一帧图像之前，且该第三帧图像是相邻于该第一帧图像的第二个图像。

10.根据权利要求1所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该第二色彩值调整是一运动像素噪声滤除处理，而该运动像素噪声滤除处理的步骤包含有：保留该第一帧图像中的该第一像素的色彩值。

11.根据权利要求1所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该第三色彩值调整是一半运动像素噪声滤除处理。

12.根据权利要求11所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该半运动像素噪声滤除包含下列步骤：

对该第一帧图像中的该第一像素进行该静止像素噪声滤除，得到一第一静止像素噪声滤除值；

将该运动程度值和该静止阈值、该运动阈值进行计算而得到一插值系数；以及

利用该第一像素的色彩值、该第一静止像素噪声滤除值和该插值系数进行数值平均，而得到一第一半运动像素噪声滤除值。

13.根据权利要求1所述的影像信号像素点色彩值调整方法，其特征在于，该影像信号包含有多个图像，而所述图像皆各自包含有多个像素，且该影像信号像素点色彩值调整方法可应用在所述图像的所述像素上。

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