场内反锯齿去隔行的方法技术

本发明专利技术公开了场内反锯齿去隔行的方法，其特征在于：本方法设插值点为P(x,y)，其中x、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数；第一步:选取待插点上、下两行相关像素，平滑滤波后，构成向量UPPER和UNDER；第二步：将向量UPPER，UNDER作为方向模型的输入，计算出11个方向模型的方向相关性值DR(i)，i∈[-5,5]。找出DR(i)中最大值Dmax，然后做筛选；第三步：以待插点左右各两个点的方向值，计算出待插点的方向估计值D’(x,y)；第四步：根据待插点方向估计值D’(x,y)，选取搜索范围；第五步：在搜索范围内，计算出各方向模型的方向相关性DR(k)，k∈“搜索范围”。找出DR(k)中最大值，其对应的方向模型，即是待插点的插值方向DI。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
场内反锯齿去隔行的方法，其特征在于：本方法设插值点为P(x,y)，其中x、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数；第一步:选取待插点上一行相关像素：P(x‑1,j‑4)、P(x‑1,j‑3)、P(x‑1,j‑2)、P(x‑1,j‑1)、P(x‑1,j)、P(x‑1,j+1)、P(x‑1,j+2)、P(x‑1,j+3)、P(x‑1,j+4)，对其进行平滑滤波，得到向量UPPER；选取待插点下一行相关像素：P(x+1,j‑4)、P(x+1,j‑3)、P(x+1,j‑2)、P(x+1,j‑1)、P(x+1,j)、P(x+1,j+1)、P(x+1,j+2)、P(x+1,j+3)、P(x+1,j+4)，对其进行平滑滤波，得到向量UNDER；第二步：将向量UPPER，UNDER作为方向模型的输入，计算出11个方向模型的方向相关性值DR(i)，i∈[‑5,5]。找出DR(i)中最大值Dmax，然后做如下筛选：如果DR(0)＝Dmax，则D(x,y)＝0；否则如果，DR(1)＝Dmax并且DR(1)>DR(‑1)，则D(x,y)＝1；否则如果，DR(‑1)＝Dmax并且DR(‑1)>DR(1)，则D(x,y)＝‑1；否则如果，DR(2)＝Dmax并且DR(2)>DR(‑2)，则D(x,y)＝2；否则如果，DR(‑2)＝Dmax并且DR(‑2)>DR(2)，则D(x,y)＝‑2；否则如果，DR(3)＝Dmax并且DR(3)>DR(‑3)，则D(x,y)＝3；否则如果，DR(‑3)＝Dmax并且DR(‑3)>DR(3)，则D(x,y)＝‑3；否则如果，DR(4)＝Dmax并且DR(4)>DR(‑4)，则D(x,y)＝4；否则如果，DR(‑4)＝Dmax并且DR(‑4)>DR(4)，则D(x,y)＝‑4；否则如果，DR(5)＝Dmax并且DR(5)>DR(‑5)，则D(x,y)＝5；否则如果，DR(‑5)＝Dmax并且DR(‑5)>DR(5)，则D(x,y)＝‑5；否则D＝0；每一个待插点，都计算出方向值D(x,y)，其中x、y分别为待插点在图像中所在的行数、列数；第三步：以待插点左右各两个点的方向值，计算出待插点的方向估计值D’(x,y)，具体公式为：D’(x,y)＝D(x,y‑2)+D(x,y‑1)+D(x,y+1)+D(x,y+2)；第四步：根据待插点方向估计值D’(x,y)，选取搜索范围，具体方法为：如果D’(x,y)≤‑16，则选取‑5,‑4,‑3,‑2,‑1,0方向模型，作为搜索范围；否则如果D’(x,y)≤‑12，则选取‑4,‑3,‑2,‑1,0方向模型，作为搜索范围；否则如果D’(x,y)≥12，则选取4,3,2,1,0方向模型，作为搜索范围；否则如果D’(x,y)≥16，则选取5,4,3,2,1,0方向模型，作为搜索范围；否则，选取‑3,‑2,‑1,0,1,2,3方向模型，作为搜索范围；第五步：在搜索范围内，计算出各方向模型的方向相关性DR(k)，k∈“搜索范围”。找出DR(k)中最大值，其对应的方向模型，即是待插点的插值方向DI。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张宇，
申请(专利权)人：成都智明达数字设备有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51