TW201345262A - 影像處理電路及影像處理方法 - Google Patents

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Abstract

一種影像處理電路及影像處理方法。影像處理電路包括全域搜索引擎及畫面速率轉換引擎。全域搜索引擎根據參考畫面及目前畫面進行全域搜索以產生絕對誤差和分布。畫面速率轉換引擎根據絕對誤差和分布分析目前畫面之場景特性。畫面速率轉換引擎根據場景特性調整數個控制參數至少其中之一。畫面速率轉換引擎根據參考畫面、目前畫面及控制參數產生插補畫面。

Description

影像處理電路及影像處理方法
本發明是有關於一種影像處理電路及影像處理方法，且特別是有關於畫面速率轉換(Frame Rate Conversion,FRC)之一種影像處理電路及影像處理方法。
畫面速率轉換(Frame Rate Conversion,FRC)係藉由運動估計和運動補償(Motion Estimate and Motion Compensation,MEMC)來插補出一補償畫面。為了插補出正確的補償畫面，畫面速率轉換必須先估計正確的運動向量。之後再根據運動向量插補出正確的補償畫面。
然而，傳統畫面速率轉換在計算運動向量時，往往無法得知目前畫面的整體狀況。因此，當出現移動快速或變化劇烈的畫面時，即無法藉由正確的預測來插補出正確的補償畫面。
本發明係有關於一種影像處理電路及影像處理方法。
根據本發明，提出一種影像處理電路。影像處理電路包括全域搜索(Full Search)引擎及畫面速率轉換(Frame Rate Conversion,FRC)引擎。全域搜索引擎根據參考畫面及目前畫面進行全域搜索以產生絕對誤差和分布，且絕對誤差和分布包括複數個絕對誤差和。畫面速率轉換引擎根據參考畫面、目前畫面及控制參數產生插補畫面。當部份絕對誤差和小於最低門檻值時，畫面速率轉換引擎判斷大於最低門檻值之絕對誤差和個數是否等於1。當絕對誤差和個數等於1，目前畫面包括好場景。當絕對誤差和個數大於1，目前畫面包括週期性(periodic)場景。當絕對誤差和不小於該最低門檻值時，畫面速率轉換引擎判斷絕對誤差和是否大於平均像素位準(Average Pixel Level,APL)。當絕對誤差和大於平均像素位準，目前畫面包括一閃爍(flash)場景。當絕對誤差和不大於平均像素位準，目前畫面包括壞場景。畫面速率轉換引擎根據好場景、週期性場景、閃爍場景或壞場景調整控制參數至少其中之一。
根據本發明，提出一種影像處理電路。影像處理電路包括全域搜索(Full Search)引擎及畫面速率轉換(Frame Rate Conversion,FRC)引擎。全域搜索引擎根據參考畫面及目前畫面進行全域搜索以產生絕對誤差和分布。畫面速率轉換引擎根據參考畫面、目前畫面及控制參數產生插補畫面，並根據絕對誤差和分布調整三維遞迴搜索(Three-Dimensional Recursive Search,3DRS)之更新向量、絕對誤差和敏感值或候選運動向量(Candidate)數量。
根據本發明，提出一種影像處理方法。影像處理方法包括：根據參考畫面及目前畫面進行全域搜索以產生絕對誤差和分布，絕對誤差和分布包括數個絕對誤差和；根據絕對誤差和分布分析目前畫面之場景特性；根據場景特性調整數個控制參數至少其中之一；以及根據參考畫面、目前畫面及控制參數產生插補畫面。
為了對本發明之上述及其他方面有更佳的瞭解，下文特舉較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下：
請同時參照第1圖、第2圖及第3圖，第1圖繪示係為依照實施例之一種影像處理電路，第2圖繪示係為依照實施例之一種影像處理方法，第3圖繪示係為全域搜索之示意圖。影像處理電路1包括全域搜索(Full Search)引擎11及畫面速率轉換(Frame Rate Conversion,FRC)引擎12，畫面速率轉換又稱為運動估計和運動補償(Motion Estimate and Motion Compensation,MEMC)。影像處理方法能應用於影像處理電路1，且至少包括步驟21～24。
首先如步驟21所示，全域搜索(Full Search)引擎11根據參考畫面F(k-1)及目前畫面F(k)進行一全域搜索以產生絕對誤差和分布，絕對誤差和分布包括數個絕對誤差和。全域搜索係將參考畫面F(k-1)及目前畫面F(k)切割成大小相同的區塊。假設第3圖繪示之區塊X為正欲進行比對的區塊，而搜索區域Bx為參考畫面F(k-1)中欲與區塊X比對之搜索區域。集合S代表所有可能運動向量所構成的集合，且對於任一運動向量s S。全域搜索引擎11於搜索區域Bx中搜索所有區塊，以找出與區塊X最近似的區塊。全域搜索引擎11藉由絕對誤差和(Sum of Absolute Difference,SAD)找出與區塊X最近似的區塊。絕對誤差和SAD(dx,dy)= I k (m,n)-I k -1(m+dx,n+dy)|。I k (m,n)代表目前畫面F(k)之區塊X內第m列第n行的像素值，而I k -1(m+dx,n+dy)代表搜索區域Bx中第m+dx列第n+dy行的像素值。
接著如步驟22所示，畫面速率轉換引擎12根據絕對誤差和分布分析目前畫面F(k)之場景特性。跟著如步驟23所示，畫面速率轉換引擎12根據該場景特性調整數個控制參數至少其中之一。然後如步驟24所示，畫面速率轉換引擎12根據參考畫面F(k-1)、目前畫面F(K)及控制參數產生插補畫面。
請同時參照第1圖、第3圖及第4圖，第4圖繪示係為前述步驟22之細部流程圖。前述步驟22進一步包括步驟221～227。如步驟221所示，畫面速率轉換引擎12判斷部份絕對誤差和是否小於一最低門檻值。當部份絕對誤差和小於最低門檻值時，表示搜索區域Bx中有區塊與區塊X近似，所以執行步驟222。如步驟222所示，畫面速率轉換引擎12進一步判斷大於最低門檻值之絕對誤差和個數是否等於1。
當絕對誤差和個數等於1，則如步驟223所示，畫面速率轉換引擎12分析目前畫面F(k)包括一好場景。相反地，當大於最低門檻值絕對誤差和個數大於1，則如步驟224所示，畫面速率轉換引擎12分析目前畫面F(k)包括週期性(periodic)場景。
當所有絕對誤差和都不小於最低門檻值時，則如步驟225所示，畫面速率轉換引擎12進一步判斷所有絕對誤差和是否皆大於一平均像素位準(Average Pixel Level,APL)。當所有絕對誤差和都大於平均像素位準，則如步驟226所示，畫面速率轉換引擎12分析目前畫面F(k)包括一閃爍(flash)場景。相反地，當所有絕對誤差和都不大於平均像素位準，則如步驟227所示，畫面速率轉換引擎12分析目前畫面F(k)包括一壞場景。
前述控制參數例如包括三維遞迴搜索(Three-Dimensional Recursive Search,3DRS)之一更新向量、一絕對誤差和敏感值(SAD coring)或一候選運動向量(Candidate)數量。一個區塊在第i次計算的參考向量c i =。c i =d(x+p i ,k)表示空間上的參考，p i 表示一個相對的位置，而k表示第k張畫面。c i =d(x+p i ,k-1)表示時間上的參考，而k-1表示表示第k-1張畫面。搜索區域的向量表示為c i =c j +u,j≠i,u US。更新向量u係選自更新集合US。所以，當更新向量u增加時，表示更新速度會增加。相反地，當更新向量u降低時，表示更新速度會降低。
當目前畫面包括好場景，畫面速率轉換引擎12維持更新向量u不變。當目前畫面包括週期性場景或閃爍場景，畫面速率轉換引擎12降低更新向量u以降低更新速度。相反地，當目前畫面包括壞場景，畫面速率轉換引擎12增加更新向量u以加快更新速度。
相似地，前述畫面速率轉換引擎12亦可根據場景特性來調整候選運動向量(Candidate)數量。舉例來說，當目前畫面包括好場景，畫面速率轉換引擎12維持候選運動向量數量不變。當目前畫面包括週期性場景、閃爍場景或壞場景，畫面速率轉換引擎12降低候選運動向量數量。
此外，為了使運動向量看起來更平滑，一般會將絕對誤差和減去絕對誤差和敏感值，以增加找到相同運動向量的可能。前述畫面速率轉換引擎12亦可根據場景特性來調整絕對誤差和敏感值。舉例來說，當目前畫面包括好場景，畫面速率轉換引擎12維持絕對誤差和敏感值不變。當目前畫面包括閃爍場景，畫面速率轉換引擎12降低絕對誤差和敏感值。相反地，當目前畫面包括週期性場景、或壞場景，畫面速率轉換引擎12增加絕對誤差和敏感值。
綜上所述，雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。本發明所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾。因此，本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
1．．．影像處理電路
11．．．全域搜索引擎
12．．．畫面速率轉換引擎
21～24、221～227．．．步驟
F(k-1)．．．參考畫面
F(k)．．．目前畫面
Bx．．．搜索區域
s．．．運動向量
X．．．區塊
第1圖繪示係為依照實施例之一種影像處理電路。
第2圖繪示係為依照實施例之一種影像處理方法。
第3圖繪示係為全域搜索之示意圖。
第4圖繪示係為前述步驟22之細部流程圖。
21～24．．．流程

Claims (31)

  1. 一種影像處理電路，包括：一全域搜索(Full Search)引擎，係根據一參考畫面及一目前畫面進行一全域搜索以產生一絕對誤差和分布，該絕對誤差和分布包括複數個絕對誤差和；以及一畫面速率轉換(Frame Rate Conversion,FRC)引擎，係根據該參考畫面、該目前畫面及複數個控制參數產生一插補畫面，當部份該些絕對誤差和小於一最低門檻值時，該畫面速率轉換引擎判斷大於該最低門檻值之一絕對誤差和個數是否等於1，當該絕對誤差和個數等於1，該目前畫面包括一好場景，當該絕對誤差和個數大於1，該目前畫面包括一週期性(periodic)場景，當該些絕對誤差和不小於該最低門檻值時，該畫面速率轉換引擎判斷該些絕對誤差和是否大於一平均像素位準(Average Pixel Level,APL)，當該些絕對誤差和大於該平均像素位準，該目前畫面包括一閃爍(flash)場景，當該些絕對誤差和不大於該平均像素位準，該目前畫面包括一壞場景，該畫面速率轉換引擎根據該好場景、該週期性場景、該閃爍場景或該壞場景調整該些控制參數至少其中之一。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之影像處理電路，其中該些控制參數包括三維遞迴搜索(Three-Dimensional Recursive Search,3DRS)之一更新向量。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該壞場景，該畫面速率轉換器增加該更新向量，該目前畫面包括該閃爍場景或該週期性場景，則該畫面速率轉換器降低該更新向量。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之影像處理電路，其中該些控制參數包括一絕對誤差和敏感值(SAD coring)。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該壞場景或該週期性場景，該畫面速率轉換器增加該更新向量，該目前畫面包括該閃爍場景，則該畫面速率轉換器降低該更新向量。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之影像處理電路，其中該些控制參數包括一候選運動向量(Candidate)數量。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該壞場景、該閃爍場景或該週期性場景，該畫面速率轉換器降低該更新向量。
  8. 一種影像處理電路，包括：一全域搜索(Full Search)引擎，係根據一參考畫面及一目前畫面進行一全域搜索以產生一絕對誤差和分布；以及一畫面速率轉換(Frame Rate Conversion,FRC)引擎，係根據該參考畫面、該目前畫面及複數個控制參數產生一插補畫面，並根據該絕對誤差和分布調整三維遞迴搜索(Three-Dimensional Recursive Search,3DRS)之一更新向量、一絕對誤差和敏感值或一候選運動向量(Candidate)數量。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之影像處理電路，其中當部份該些絕對誤差和小於一最低門檻值時，該畫面速率轉換引擎判斷大於該最低門檻值之一絕對誤差和個數是否等於1，當該絕對誤差和個數等於1，該目前畫面包括一好場景，當該絕對誤差和個數大於1，該目前畫面包括一週期性(periodic)場景。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該週期性場景，該畫面速率轉換器降低該更新向量。
  11. 如申請專利範圍第9項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該週期性場景，該畫面速率轉換器增加該絕對誤差和敏感值。
  12. 如申請專利範圍第9項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該週期性場景，該畫面速率轉換器降低該候選運動向量數量。
  13. 如申請專利範圍第8項所述之影像處理電路，其中當該些絕對誤差和不小於該最低門檻值時，該畫面速率轉換引擎判斷該些絕對誤差和是否大於一平均像素位準(Average Pixel Level,APL)，當該些絕對誤差和大於該平均像素位準，該目前畫面包括一閃爍(flash)場景。
  14. 如申請專利範圍第13項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該閃爍場景，該畫面速率轉換器降低該更新向量。
  15. 如申請專利範圍第13項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該閃爍場景，該畫面速率轉換器降低該絕對誤差和敏感值。
  16. 如申請專利範圍第13項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該閃爍場景，該畫面速率轉換器降低該候選運動向量數量。
  17. 如申請專利範圍第8項所述之影像處理電路，其中當該些絕對誤差和不小於該最低門檻值時，該畫面速率轉換引擎判斷該些絕對誤差和是否大於一平均像素位準(Average Pixel Level,APL)，當該些絕對誤差和不大於該平均像素位準，該畫面速率轉換引擎判斷該目前畫面包括一壞場景。
  18. 如申請專利範圍第17項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該壞場景，該畫面速率轉換器增加該更新向量。
  19. 如申請專利範圍第17項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該壞場景，該畫面速率轉換器增加該絕對誤差和敏感值。
  20. 如申請專利範圍第17項所述之影像處理電路，其中當該目前畫面包括該閃爍場景，該畫面速率轉換器降低該候選運動向量數量。
  21. 一種影像處理方法，包括：根據一參考畫面及一目前畫面進行一全域搜索以產生一絕對誤差和分布，該絕對誤差和分布包括複數個絕對誤差和；根據該絕對誤差和分布分析該目前畫面之一場景特性；根據該場景特性調整複數個控制參數至少其中之一；以及根據該參考畫面、該目前畫面及該些控制參數產生一插補畫面。
  22. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該分析步驟包括：判斷部份該些絕對誤差和是否小於一最低門檻值；當部份該些絕對誤差和小於該最低門檻值時，判斷大於該最低門檻值之一絕對誤差和個數是否等於1；當該絕對誤差和個數等於1，則該目前畫面包括一好場景；當該絕對誤差和個數大於1，則該目前畫面包括一週期性(periodic)場景；當該些絕對誤差和不小於該最低門檻值時，判斷該些絕對誤差和是否大於一平均像素位準(Average Pixel Level,APL)；當該些絕對誤差和大於該平均像素位準，該目前畫面包括一閃爍(flash)場景；以及當該些絕對誤差和不大於該平均像素位準，該目前畫面包括一壞場景。
  23. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該些控制參數包括三維遞迴搜索(Three-Dimensional Recursive Search,3DRS)之一更新向量，當該目前畫面包括該週期性場景，降低該更新向量。
  24. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該些控制參數包括一絕對誤差和敏感值，當該目前畫面包括該週期性場景，增加該絕對誤差和敏感值。
  25. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該些控制參數包括一候選運動向量數量，當該目前畫面包括該週期性場景，降低該候選運動向量數量。
  26. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該些控制參數包括三維遞迴搜索(Three-Dimensional Recursive Search,3DRS)之一更新向量，當該目前畫面包括該閃爍場景，降低該更新向量。
  27. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該些控制參數包括一絕對誤差和敏感值，當該目前畫面包括該閃爍場景，降低該絕對誤差和敏感值。
  28. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該些控制參數包括一候選運動向量數量，當該目前畫面包括該閃爍場景，降低該候選運動向量數量。
  29. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該些控制參數包括三維遞迴搜索(Three-Dimensional Recursive Search,3DRS)之一更新向量，當該目前畫面包括該壞場景，增加該更新向量。
  30. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該些控制參數包括一絕對誤差和敏感值，當該目前畫面包括該壞場景，增加該絕對誤差和敏感值。
  31. 如申請專利範圍第21項所述之影像處理方法，其中該些控制參數包括一候選運動向量數量，當該目前畫面包括該閃爍場景，降低該候選運動向量數量。
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