信号与信息处理
北京交通大学
2017(学位年度)
摘要:随着多媒体技术的发展,数字电视系统和显示设备对视频信号的质量要求越来越高,视频后处理技术变得越来越重要。视频信号的去隔行技术和视频的降噪技术是视频后处理技术不可或缺的两种技术。去隔行技术是为了解决由于隔行扫描而产生的锯齿效应的问题,降噪算法在提高视频信号质量的同时,也成为其它视频增强算法的预处理流程。因此,去隔行和降噪两种算法的研究都有较强的实际意义。高计算复杂度的算法在现实中会遇到时间复杂度过高的瓶颈而无法得到推广,因此研究视频处理算法的并行设计拥有了较高的实际意义。
本文针对去隔行技术提出了一种基于运动检测的边缘自适应去隔行算法,针对三维块匹配降噪算法的时间复杂度过高的情况,设计了针对三维块匹配降噪算法的并行程序。本文的主要工作如下:
(1)针对隔行扫描的视频信号会产生锯齿效应,本文在前人的基础上提出了一种改进的基于运动检测的边缘自适应去隔行算法。该算法在运动检测阶段引入了前后五场信息作为运动检测的信息源,更多的利用了相关场的运动信息,使运动检测更加精确。在运动判定的阈值上,本文引入了一种动态阈值的方法,阈值的大小根据相对应像素的灰度值动态变化,有效的降低了检测误差。
(2)在得到去隔行运动检测结果后,对场信息进行插值得到视频帧信息。本文在插值过程中引入了纹理检测器,将运动信息划分为纹理区域以及平滑区域,在两个区域内采用不同的插值方法,有效的保护了图像边缘信息和高频分量。实验表明,本文在运动检测和插值过程中提出的改进提高了去隔行的效果。
(3)三维块匹配降噪算法是降噪算法中最有效的算法之一,该算法无论在主观上还是客观上都有着很好的降噪效果,但是因为算法的计算复杂度较高,处理一帧低分辨率的视频信息就需要数秒钟的时间,制约了该算法在实际中的应用。基于此,本文针对三维块匹配算法进行了并行算法设计,重点研究和设计了块匹配和硬阈值滤波模块,实验表明,本文设计的并行算法达到了较高的加速比。