影像处理电路及相关的影像处理方法与流程

本发明系有关于影像处理电路，尤指一种可以消除蚊状噪声(mosquitonoise)的影像处理电路。

背景技术：

近年来由于影像资料量的快速增加，故影像资料需要进行压缩以节省储存空间以及传输频宽，然而，由于影像压缩的过程中通常会造成失真，因此在显示器端对影像资料进行解压缩后，所产生的影像在边缘处可能会变的模糊，而这些因为解压缩而造成影像边缘模糊的现象一般称为蚊状噪声。由于蚊状噪声会对影像品质造成不好的影响，故先前技术中已针对这些噪声做改善，然而先前技术所采用的方法通常需要用到复杂的运算，甚至牵涉到指数型运算，且在噪声消除的过程中也或许会误将其他没有发生蚊状噪声的边缘进行处理而造成无谓的影像边缘损失。因此，如何提出一种计算较为简单且有效率的噪声消除方法，是一个重要的课题。

技术实现要素：

因此，本发明的目的之一在于提供一种影像处理电路，其可以透过较为简单的计算方法来有效地消除蚊状噪声，以解决先前技术中的问题。

在本发明的一个实施例中，披露了一种影像处理电路，其包含有一区域型式判断电路以及一滤波电路。在该影像处理电路的操作中，该区域型式判断电路接收一影像图框之一区域的多个像素的像素值，并使用一高通滤波器以对该区域的该多个像素进行多次的高通滤波操作以产生多个滤波后像素值，且根据该多个滤波后像素值以判断该区域是属于一边缘区域、一非边缘区域或是一蚊状噪声区域，以产生一判断结果；以及该滤波电路根据该判断结果以产生多个权重值，并根据该多个权重值来对该区域之该多个像素中的一中心像素进行滤波操作，以产生一调整后像素值。

在本发明的另一个实施例中，披露了一种影像处理方法，其包含有以下步骤：接收一影像图框之一区域的多个像素的像素值；使用一高通滤波器以对该区域的该多个像素进行多次的高通滤波操作以产生多个滤波后像素值；根据该多个滤波后像素值以判断该区域是属于一边缘区域、一非边缘区域或是一蚊状噪声区域，以产生一判断结果；以及根据该判断结果以产生多个权重值，并根据该多个权重值来对该区域之该多个像素中的一中心像素进行滤波操作，以产生一调整后像素值至一显示面板并显示于其上。

附图说明

图1为根据本发明一实施例之影像处理电路的示意图。

图2为根据本发明一实施例之区域型式判断电路的操作流程图。

图3为使用高通滤波器来对5×5区域进行滤波操作以产生3×3滤波后像素值的示意图。

图4为根据本发明一实施例之滤波电路的操作流程图。

图5为根据本发明一实施例之滤波电路根据判断结果以决定出多个参数值的流程图。

图6为5×5距离权重值的示意图。

图7为滤波电路决定出多个强度权重值的流程图。

图8为计算根据5×5距离权重值以及5×5强度权重值来计算出5×5权重值的示意图。

符号说明

100影像处理电路

102后端处理电路

104显示面板

110区域型式判断电路

120滤波电路

200～208、400～410、500～512、700～714步骤

din影像图框

din’调整后影像图框

drt判断结果

具体实施方式

图1为根据本发明一实施例之影像处理电路100的示意图。如图1所示，影像处理电路100包含了一区域型式判断电路110以及一滤波电路120，其中影像处理电路100系用来接收一影像图框din后进行噪声消除操作，以产生一调整后影像图框din’，且调整后影像图框din’透过一后端处理电路102的处理之后被传送到一显示面板104并显示在其上。

在影像处理电路100的操作中，区域型式判断电路110首先接收影像图框din，并针对每一个像素来判断所属区域是属于边缘区域、非边缘区域或是蚊状噪声区域，以产生一判断结果drt。具体来说，参考图2所示之区域型式判断电路110的操作流程图。首先，在步骤200中，流程开始且区域型式判断电路110接收影像图框din。接着，在步骤202中，区域型式判断电路110根据目前所要处理的一像素来选择一5×5区域，其中该像素为5×5区域的一中心像素。如图3所示，假设目前所要处理是像素p33，则区域型式判断电路110以像素p33为中心选择包含了像素p11～p55的5×5区域。接着，区域型式判断电路110使用3×3的高通滤波器，例如图2所示的拉普拉斯运算子，来对5×5区域内的像素进行9次滤波操作，以产生3×3滤波后像素值。在本实施例中，区域型式判断电路110系针对像素p22、p23、p24、p32、p33、p34、p42、p43、p44来进行高通滤波操作，以分别产生滤波后像素值p22’、p23’、p24’、p32’、p33’、p34’、p42’、p43’、p44’。举一例子来说，当区域型式判断电路110对像素p22进行高通滤波操作时，3×3高通滤波器的中心点系对准像素p22，且使用3×3高通滤波器的系数来对像素p11～p33进行加权平均或是加权相加以产生滤波后像素值p22’，例如滤波后像素值p22’的计算方式可以表示如下：p22’＝(-1)×p11+(-1)×p12+(-1)×p13+(-1)×p21+8×p22+(-1)×p23+(-1)×p31+(-1)×p32+(-1)×p33。

在步骤206中，区域型式判断电路110根据上述之9个滤波后像素值以计算出一非边缘计数值以及一边缘计数值，其中该非边缘计数值为9个滤波后像素值中低于一第一参考像素值(例如，像素值为256)的数量，该边缘计数值为9个滤波后像素值中高于一第二参考像素值(例如，像素值为512)的数量。

在步骤208中，区域型式判断电路110根据该非边缘计数值以及该边缘计数值以判断图2所示的5×5区域为边缘区域、非边缘区域或是蚊状噪声区域。举例来说，当该非边缘计数值大于一第一临界值(例如，8)时，区域型式判断电路110判断5×5区域为非边缘区域；当该边缘计数值大于一第二临界值时(例如，5)，区域型式判断电路110判断5×5区域为边缘区域；以及当该非边缘计数值不大于该第一临界值，且该边缘计数值不大于该第二临界值时，区域型式判断电路110判断5×5区域为蚊状噪声区域。

在第2～3图的实施例中，由于区域型式判断电路110系使用3×3高通滤波器来对5×5区域进行多次滤波后来产生3×3滤波后像素值，之后再根据3×3滤波后像素值来判断出5×5区域为边缘区域、非边缘区域或是蚊状噪声区域，因此，上述计算方式仅牵涉到整数的运算，因此在电路设计上具有较为简单的架构，因此可以降低区域型式判断电路110在设计上以及制造上的成本。

在区域型式判断电路110判断出5×5区域为边缘区域、非边缘区域或是蚊状噪声区域之后，滤波电路120根据判断结果drt来对中心像素p33进行噪声消除操作以产生一调整后像素值p33”。具体来说，参考图4所示之滤波电路120的操作流程图。在步骤400中，流程开始且滤波电路120接收判断结果drt以及图2所示之5×5区域的像素值。在步骤402中，滤波电路120根据判断结果drt以决定出多个参数值。举例来说，参考图5所示之滤波电路120根据判断结果drt以决定出多个参数值的流程图。如图5所示，其流程如所述：

步骤500：流程开始。

步骤502：判断5×5区域是否为非边缘区域，若是则流程进入步骤504，若否则流程进入步骤506。

步骤504：分别设定参数th1、th2、th3为64、100、256。

步骤506：判断5×5区域是否为边缘区域，若是则流程进入步骤508，若否则流程进入步骤510。

步骤508：分别设定参数th1、th2、th3为100、256、576。

步骤510：判断5×5区域为蚊状噪声区域。

步骤512：分别设定参数th1、th2、th3为256、576、1024。

需注意的是，图5所示之参数th1、th2、th3的数值仅是作为范例说明，而非是本发明的限制，只要边缘区域的参数大于非边缘区域的参数，且蚊状噪声区域的参数大于边缘区域的参数，其参数数值可以根据设计者的需求而改变。

接着，在步骤404中，滤波电路120决定出多个距离权重值，而在本实施例中该多个距离权重值系为5×5距离权重值。如图6所示，左图绘示了每一个像素到中心点的距离，而右图绘示了根据每一个像素到中心点的距离所转换出的5×5距离权重值(仅为范例说明)，其中与中心点距离越近则距离权重值越高。

在步骤406中，滤波电路120根据参数值th1、th2、th3以及5×5区域内的像素值来产生多个强度权重值。参考图7所示之滤波电路120决定出多个强度权重值的流程图。如图7所示，其流程如所述：

步骤700：针对每一个像素，计算其像素值与中心像素p33的一像素值差异。

步骤702：判断像素值差异是否小于参数值th1，若是则流程进入步骤704，若否则流程进入步骤706。

步骤704：使用以下公式来计算强度权重值：4+(th1-diff)×4/th1，其中“diff”为像素值差异。

步骤706：判断像素值差异是否小于参数值th2，若是则流程进入步骤708，若否则流程进入步骤710。

步骤708：决定强度权重值为“4”。

步骤710：判断像素值差异是否小于参数值th3，若是则流程进入步骤712，若否则流程进入步骤714。

步骤712：决定强度权重值为“1”。

步骤714：决定强度权重值为“0”。

需注意的是，上述强度权重值的数值仅是作为范例说明，而非是本发明的限制，只要像素值差异越高时所对应到的强度权重值越低，其强度权重值的计算方式可以根据设计者的需求而改变。在本实施例中，由于像素值差异越高时所对应到的强度权重值越低，因此可以避免在后续对像素p33进行噪声消除操作时降低周边像素值差异较大之像素的影像，以避免过度模糊影像的边缘。

在步骤408中，滤波电路120将多个距离权重值分别于多个强度权重值相乘，以产生多个权重值。以图8为例来进行说明，由于在步骤404所产生的是5×5距离权重值(例如图8所示之dw11～dw55)，且在步骤406所产生的是5×5强度权重值(例如图8所示之iw11～iw55)，因此滤波电路120可以直接地将5×5距离权重值与5×5强度权重值中具有相同位置的数值相乘以得到5×5权重值。举例来说，w11＝dw11×iw11、w12＝dw12×iw12、w13＝dw13×iw13…以此类推。

在决定出5×5权重值之后，于步骤410，滤波电路120使用5×5权重值来对像素值p33进行滤波操作，亦即将像素p11～p55的像素值分别与权重值w11～w55进行加权平均计算，以得到调整后像素值p33”，亦即调整后像素值p33”的计算方式如下：

如上所述，便完成了像素值p33的滤波操作(噪声消除操作)。基于同样的方式，影像处理电路100可以使用上述的计算方式对影像图框din中的每一个像素作滤波操作，以得到调整后影像图框din’。

在第4～8图的实施例中，由于滤波电路120所使用的5×5权重值会基于非边缘区域、边缘区域以及蚊状噪声区域而有不同的设定，且上述5×5权重值的决定过程仅牵涉到整数的运算，因此在电路设计上具有较为简单的架构，因此可以降低滤波电路120在设计上以及制造上的成本。

此外，虽然在以上的实施例中采用了5×5区域、3×3高通滤波器、3×3滤波后像素值、5×5距离权重值、5×5强度权重值以及5×5权重值来做为说明，但上述资料的大小并非是本发明的限制。亦即，在本发的其他实施例中，区域型式判断电路110可以采用m×m高通滤波器来对n×n区域进行多次滤波操作以产生多个滤波后像素值，其中n可以为大于m的任意适合正整数；且滤波电路120可以将k×k距离权重值分别乘以k×k强度权重值以得到k×k权重值，其中k可以为任意适合的正整数。

简要归纳本发明，在本发明的影像处理电路及相关的影像处理方法中，系先透过判断出影像的一区域为非边缘区域、边缘区域或是蚊状噪声区域之后，滤波电路会根据区域的判断结果来计算出不同的权重值来对影像图框进行噪声消除操作。在本发明中，相关的处理电路仅需要简单的计算方式便可以正确且有效率地消除影像噪声，故可降低影像处理电路在设计与制造上的成本。

以上所述仅为本发明之较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做之均等变化与修饰，皆应属本发明之涵盖范围。