一种新的瞬态亮色提升算法

袁 野，曹玉茹

(上海对外贸易学院商务信息学院，上海 201620)

1 亮色提升简介

近年来，随着高清数字电视概念的日益普及，人们对电视机画质的要求也越来越高，电视信号数字化处理因为取样、量化和编码，会不可避免地产生高频衰落，给视频信号带来细节模糊。因此在数字视频处理芯片中会采取一系列的画质增强措施以改善图像质量，提高图像的清晰度。其中数字瞬态亮度提升(Digital Luminance Transient Improvement，DLTI)和色度瞬态改善(Color Transient Improvement，CTI)便是一种重要的画质增强技术，该方法能够增加亮色过渡边缘的陡度，使图像的边缘轮廓更清晰。

亮色瞬态增强文章和专利有很多[1－8]，常用的亮色瞬态增强方法有两种:移位法和叠加勾边法。移位法的原理是找到如图1a所示的原始亮度信号过渡带的3个特征点A，O，B，然后将AO段像素点的亮度值用A点的亮度值Y1代替，OB段像素点的亮度值用B点的亮度值Y2代替[1]。叠加勾边法的原理是在原始输入的亮度信号上叠加一个勾边信号，勾边信号可由二阶微分等产生，叠加的结果是使边缘变陡[2－6]。以上算法没有对图像的性质进行区分，例如叠加勾边法应用到自然图像，对图像细节的处理上比移位法效果好，效果也比较自然，而应用到测试图像时，过渡效果就没有移位法那么利落，见图1b。

图1 测试模式和自然模式瞬态提升效果示意图

基于此，本文提出了一种新的瞬态亮度提升方法，结合移位法和叠加勾边法二种方法，根据当前处理像素点是属于测试模式还是普通模式，应用不同的方法对过渡带进行提升，可以得到很好的瞬态提升效果。

2 算法原理

通过对图像进行分析，发现像素点可以分为两种情况:测试模式和普通模式。针对测试模式可以采用移位法，而针对普通模式的则采用叠加勾边法。

测试模式通常是非自然图像，测试的是颜色块，过渡带两边都是稳定的同色，没有自然图像纹理丰富，希望处理结果比较利落地从一种颜色跳变到另一种颜色(如图1a所示)，这种情况采用移位法最好;而自然图像，特点是颜色过渡没有那么规律，为了看上去自然，过渡也不要求特别陡峭，从图1b可以看出，它没有图1a那么陡峭，比较平缓，适合较自然模式。这种情况宜采用叠加勾边法。

综上所述，首先对当前像素点判断模式，然后分别进入不同的处理方法。通过考察二阶微分的特性，可知在平坦区和沿着斜坡面二阶微分值为0，而在灰度阶梯或斜坡的起始点处微分值非0，并且因为二阶微分的符号可用于准确地判断出边界，因此在叠加勾边法中和移位法处理中都采用二阶微分。

3 瞬态提升算法描述

本文提出的算法的具体步骤如下。

3.1 步骤一:统计相关信息

1)判断是否属于渐变过渡情况

根据当前行的5列数据判断走势，如果5点是依次变大或者依次变小的，则gredient=1;属于渐进过渡模式，只有属于该情况的才能进行瞬态的亮色提升。

2)求二阶微分，见式(1)

式中:Gx为当前点的二阶微分;Yx为当前点亮度。二阶微分的特点为在斜坡的起始点处微分值大于0，在平坦区和沿着斜坡面二阶微分值为0。

3)判断是否属于过渡模式

通过区分渐变前的几列数据同色与否，来判断是否属于测试模式。Max_min_l是当前点左端的最大最小差值，小于一定阈值Tp，则表明左端是稳定的同色，Mode为模式标志，为1说明属于测试模式，为0则属于普通模式。Tp是同色阈值，范围为5～10，这里选择6。

3.2 步骤二:根据统计数据进入不同的瞬态提升处理方法

相应程序段如:

上述表明，如果gredient=0，代表不是渐进过渡情况，无需进行瞬态提升处理，如果是属于渐进过渡情况，并且二阶微分大于一定阈值T1，并且属于测试模式，则表示可以采用测试模式移位法瞬态提升处理方法;否则采用叠加勾边瞬态提升处理方法进行处理。这里T1代表二阶微分的阈值，取值范围为10～50，这里取15。

3.3 步骤三:采用移位法瞬态提升的具体处理方法

如果当前像素点属于渐进过渡情况并且是测试模式的图像，则采用测试模式移位法瞬态提升处理方法。

其中:start是进入移位法瞬态提升的标志，为1代表开始进入移位法瞬态提升处理。二阶微分之和sum，在进入本模块瞬态提升的时候，开始累加二阶微分之和，为0附近时，渐进变换结束，则移位法瞬态提升处理也将结束。T2为小阈值，这里选取10，Gx－1×Gx＜0表示此处正好是符号变化处，此时瞬态提升处理应该跳变。

上述表明，瞬态提升处理方法处理后的状态有4种:即用原值Yx;用前2列原值Yx－2;用前1列瞬态提升处理后的值Y'x－1;用后2列原值Yx+2。刚进入瞬态提升时，取前2列原值进行移位代替当前亮度，然后变符号前每一点都取前1列瞬态提升处理后的值，一旦发生变号，取后2列原值，sum为0附近时，退出瞬态提升。

3.4 步骤四:采用叠加勾边法瞬态提升的处理方法

相应程序段如:

其中:Sign(Gx)表示二阶微分Gx的符号。Umin为1×3窗口中的最小值，Umax为最大值。该式表明，根据方向Sign(Gx)在原值上叠加勾边信号进行瞬态提升处理。Gain的计算方式为

式中:定义Gain为瞬态拉升的增益幅度，K为增益调整因子，可选5～50，这里选取40。该式表明，Gx越大，则Gain越大。

4 实验结果及分析

为检验此算法运用到实际硬件系统中的是否有效，在一个以Virtex－5的FPGA为核心的实时视频处理平台上实现了该算法，其硬件设计采用Verilog硬件描述语言。对测试图以及自然图像分别进行了仿真验证，如图2所示，可以看出图2c的瞬态提升效果明显好于图2b。对圆圈处放大后的效果见图3，可以看到图3c的过渡效果更加好。自然图像的处理效果见图4，可知图4b的边缘提升有些过于陡峭，不太适合自然图像;图4c远山的边缘边缘轮廓不但清晰，而且不觉得太凌厉，看上去比较自然。实验结果表明本文提出的算法既适用于测试图，又适用于自然图像。

图4 自然模式图像本文算法处理结果

5 结论

本文提出了一种新的瞬态亮度提升方法，通过区分当前处理像素点是属于测试模式还是普通模式，对不同的模式采用不同的方法，测试模式采用移位法，普通模式则采用叠加勾边法。实验结果表明，测试模式图像边缘更陡峭，普通模式在保持自然的基础上进一步提升了图像边缘的清晰度，都能得到很好的瞬态提升效果。

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