利用視頻預/后處理實(shí)現高清多媒體設計

在消費類(lèi)視頻市場(chǎng)，通過(guò)視頻增強算法進(jìn)行產(chǎn)品差異化的重要性日益增強。消費者們會(huì )通過(guò)直接比較畫(huà)面質(zhì)量作出購買(mǎi)決定。由于數字視頻壓縮編解碼技術(shù)在視頻還原領(lǐng)域的核心地位，這些算法已經(jīng)形成標準從而失去了產(chǎn)品差異化的空間，但視頻的預處理和后處理算法，卻可以幫助產(chǎn)品從眾多競爭對手中脫穎而出，而采用可配置處理器正是實(shí)現這些算法的簡(jiǎn)單快捷的途徑。

數字視頻技術(shù)的流行使得沉寂多年的電視市場(chǎng)再度活躍起來(lái)，視頻產(chǎn)品再次成為了消費電子領(lǐng)域的熱門(mén)商品。模擬視頻的數字化包括不少技術(shù)問(wèn)題，如電視信號具有不同的制式而且采用復合的YUV信號方式，而計算機工作在RGB空間；電視機是隔行掃描，計算機顯示器大多逐行掃描；電視圖像的分辨率與顯示器的分辨率也不盡相同等等。因此，模擬視頻的數字化主要包括色彩空間的轉換、光柵掃描的轉換以及分辨率的統一。

視頻產(chǎn)品的差異化

數字視頻就是以數字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數字視頻有不同的產(chǎn)生方式，存儲方式和播出方式。比如通過(guò)數字攝像機直接產(chǎn)生數字視頻信號，存儲在數字帶，P2卡，藍光盤(pán)或者磁盤(pán)上，從而得到不同格式的數字視頻。然后通過(guò)PC，特定的播放器等播放出來(lái)。 這對于終端產(chǎn)品設計者來(lái)說(shuō)有好處，因為它利于芯片設計人員針對算法作出非常高效的設計。在用于提高圖像質(zhì)量和色彩還原能力的視頻預處理和后處理模塊提供了產(chǎn)品差異化的機會(huì )，同時(shí)也對產(chǎn)品的可編程性提出了要求。

視頻預處理算法

毫無(wú)疑問(wèn)的，視頻流不會(huì )以來(lái)自傳感器的初始狀態(tài)傳輸，在進(jìn)行編碼之前，會(huì )對原始碼流進(jìn)行一系列的變換處理。主要的預處理操作包括：

像素掃描/數據傳輸–這一步操作只是簡(jiǎn)單的從傳感器得到圖像。

拜爾格式解交織–現代視頻圖像技術(shù)用三色RGB拜爾濾波器替代了單色的圖像傳感器，因此來(lái)自傳感器的數據流包括了紅、綠、藍的顏色信息。這些信息被分離后，變換為YCbCr的亮度與色度信息來(lái)表示圖像。

噪聲濾波–電子世界中總是會(huì )有噪聲存在，而降低或消除噪聲的最佳階段是在進(jìn)行編碼之前。

抖動(dòng)檢測與補償–抖動(dòng)檢測與補償可以減小因相機抖動(dòng)造成的圖像質(zhì)量下降。

局部動(dòng)態(tài)范圍補償–在特定的模式下，圖像的動(dòng)態(tài)范圍可能會(huì )超出傳感器的極限。而照相機或攝像機應該具備智能調整曝光量從而擴展傳感器基本動(dòng)態(tài)范圍的功能。

對焦調整（銳化）–圖像傳感器無(wú)法捕獲連續的圖像信息。它們將圖像分解為一個(gè)個(gè)像素，然后根據不同的分辨率在像素間進(jìn)行插值并重新組合成新的圖像。這種操作會(huì )導致圖像銳度的下降，但通過(guò)適當的預處理算法是可以糾正。

顏色校正–不同色溫下的白光是有所不同的，這會(huì )影響到最終獲取的圖像。除此之外，不同的顯示設備處理顏色的方法也不一樣。

人臉識別–在人物眾多的圖像中，拍攝者通常希望圖像聚焦在人物的面部。

立體圖像–根據平面圖像的密度信息來(lái)構建立體圖像，這種預處理常用在融合了虛擬和真實(shí)圖像的混合現實(shí)系統中。

圖1是四種預處理算法的示例圖像：噪聲濾波、抖動(dòng)檢測與補償、動(dòng)態(tài)范圍補償和顏色校正。

圖1: 四種預處理算法示例：噪聲濾波、抖動(dòng)檢測與補償、動(dòng)態(tài)范圍補償和顏色校正。