数字图像处理(matlab版) 第七章 数字视频处理
《数字图像处理技术基础》课程教学大纲
《数字图像处理技术基础》课程教学大纲
二、课程教学目标
学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。具体包括：
1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。5.理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。6.了解形态学图像处理技术。7.了解图像分割的基本概念和方法。
三、教学学时分配
《数字图像处理技术基础》课程理论教学学时分配表
理论学时包括讨论、习题课等学时。
四、教学内容和教学要求
以“章节”为单位说明本章节的主要内容，重点、难点，各节相应习题要点，有关实验和实践环节的主要内容。并按“了解”、“理解”、“掌握”三个层次写明本章节的教学要求。具体格式如下：
第一章绪论（2学时）
（一）教学要求
通过本章内容的学习，了解数字图像处理研究对象、目的、发展简史与研究现状；理解数字图像处理相关的学科和领域，掌握图像处理的概念。
（二）教学重点与难点
教学重点：数字图像处理的研究目的与研究内容。
教学难点：图像处理与计算机图像学的区别和联系。
（三）教学内容
第一节数字图像处理的发展及应用
1．数字图像处理的发展概况
2．数字图像处理的主要应用
第二节数字图像处理
1．数字图像处理的基本特点
2．数字图像处理的研究目的与研究内容
第三节相关学科和领域
1．图形处理的几个术语
2．计算机图形学
数字图像处理及matlab实现
图像恢复
去噪
通过各种滤波技术去除图像中的噪声， 恢复图像的原始质量。
超分辨率重建
利用低分辨率图像和先验知识，重建 出高分辨率图像。
去模糊
通过估计模糊核或运动场，去除图像 中的模糊效果，提高图像清晰度。
失真校正
对由于拍摄、传输等原因造成的图像 失真进行校正，提高图像质量。
04
Matlab在数字图像处理中的 应用
Matlab中的图像增强实现
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度，使 暗部细节更清晰可见。
对比度拉伸
通过线性变换拉伸像素值的范围，改善图像的对比度。
亮度调整
通过改变图像的平均亮度，提高或降低图像的整体明 暗程度。
Matlab中的图像滤波实现
工具箱使用
掌握如何使用工具箱中的函数进行图 像处理，如读取图像、显示图像、图 像变换等。
Matlab中的基本图像处理函数
图像读取与显示
使用imread和imshow函数读取和显示图像。
图像变换
掌握图像的几何变换，如缩放、旋转、翻转 等。
图像滤波
了解各种滤波器的作用，如高斯滤波器、中 值滤波器等。
图像增强
数字图像处理及 Matlab实现
目录
Contents
图像增强参考文献
[1] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社,2003.
[2] 杨帆等. 数字图像处理与分析[M]. 北京：北京航空航天大学出版社，2007
[3] 马平. 数字图像处理和压缩[M]. 北京：电子工业出版社，2007
[4] 闫敬文. 数字图像处理[M]. 北京：国防工业出版社，2007
[5] 王慧琴. 数字图像处理. 北京:北京邮电出版社, 2006.
[6] 阮秋琦. 数字图像处理学. 北京:电子工业出版社, 2001
[7] 何东健. 数字图像处理. 西安:西安电子科技大学出版社, 2003.
[8] 王家文, 曹宇. MATLAB6.5图形图像处理. 北京:国防工业出版社, 2004.
[9] 余成波. 数字图像处理及MATLAB实现. 重庆:重庆大学出版社, 2003.
[10] 张志涌, 徐彦琴. MATLAB教程-基于6.x版本.北京航空航天大学出版社, 2001.
[11] 夏德深, 傅德胜. 计算机图像处理及应用. 南京:东南大学出版社, 2004.
[12] Simard P,Steinkraus D,Malvar H.On-line Adaptation Image Coding with a 2-d
Tarp Filter. Proceedings of IEEE Data Compression Conference[J].2002.vol.8(1):23-32.
[13] WangHong，LuLing，QueDaShun. Image Compression Based on Wavelet
《数字图像处理》习题参考答案
1
《数字图像处理》 习题参考答案
第1章概述
1.1连续图像和数字图像如何相互转换？
答：数字图像将图像看成是许多大小相同、
形状一致的像素组成。这样，数字图像可以
用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 （连续图像）信号，再由模拟 /数字转化器（ADC ）得到原始的数字图像信号。图像的数字
化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，
而进一步将图像的幅
度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1.2采用数字图像处理有何优点？
答：数字图像处理与光学等
模拟方式相比具有以下鲜明的特点：
1 •具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活
性高。
2•数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。 3•数字图像处理技术适用面宽。 4 •数字图像处理技术综合性强。 1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？
答：图像处理的任务是将客观世界的景象进
行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、
编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的 图像。
1.4讨论数字图像处理系统的组成。列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。 答：如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的 信息系统。图像处理系统包括图像
处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入
设备、图像运算处理设备（微计算机） 、图像存储器、图像输出设备等组成。软件系统包括
Matlab中的视频编辑与处理技巧
Matlab中的视频编辑与处理技巧
随着数字化时代的到来，视频成为人们记录和分享生活的重要方式之一。在这
个过程中，我们经常需要对视频进行编辑和处理，以满足我们的个性化需求。而Matlab作为一种强大的数学计算软件，也提供了丰富的视频编辑和处理函数，使
得我们可以轻松地实现各种视频处理任务。本文将介绍一些Matlab中的视频编辑
和处理技巧，帮助读者更好地利用Matlab进行视频处理。
一、导入和导出视频文件
在进行视频处理之前，首先要将视频文件导入Matlab中。Matlab提供了VideoReader函数，可以方便地读取视频文件。例如，要读取名为"video.mp4"的视
频文件，可以使用以下代码：
```
video = VideoReader('video.mp4');
```
读取后，我们可以通过video对象来获取视频的相关属性，比如帧率、总帧数等。接下来，如果需要将处理后的视频保存为新文件，可以使用VideoWriter函数。以下是一个保存视频的例子：
```
writer = VideoWriter('new_video.mp4');
open(writer);
while hasFrame(video)
frame = readFrame(video);
% 在这里对frame进行处理，比如修改像素值
writeVideo(writer, frame);
end
close(writer);
```
在循环中，我们首先使用readFrame函数读取视频的每一帧，然后进行处理，
最后使用writeVideo函数将处理后的帧写入文件。通过这种方式，我们可以轻松地实现对视频的导入和导出。
数字视频处理第7章三维视频处理 55页
7.3.1 视差场的规律
1．偏振约束 2．空间相关性 3．时间相关性 4．水平方向性约束
7.3.2 视差估计的方法
• 用于视差估计主要有基于块的方法和基于网 格的方法，二者既可以应用于基于变换的三 维视频编码，加以处理后也可以应用于基于 对象的三维视频编码。
图7-1 双目视差形成立体感觉
2．辐辏
• 人用双眼观看物体时，如果物体所成的像不 是落在左、右两眼视网膜的对应点上，那么 所看到的是二重像（也称复像）。使这种二 重像成为单像，在生理光学中称为融合。融 合时，眼球必须作旋转运动。眼球的这种旋 转运动被称为辐辏。
图7-2 双眼辐辏的产生
图7-3 深度灵敏度与视距关系
SMSE=∑ ∑ [xl(i,j)-xr(i,j)]2+∑ aη|d-d η |2
η为当前块的一次因果邻域，共包含3块
块的视aη差为矢加量权系数， d，d η 分别为当前块和邻域
AB CD
图7-9 一次因果邻域块
块大小的确定
• 固定块的视察估计算法(FSBM):块大小为8×8或 16×16比较好
2. 利用视差矢量、运动矢量相关性的快 速估计算法
图7-13 基于视差矢量空间相关性快速算法实验结果 （①为全搜索法结果，②为快速算法结果）
数字图像处理与分析习题及答案.
2.扫描仪的光学分辨率是600×1200线，一个具有5000个感光单元的CCD 器件，用 于A4幅面扫描仪，A4幅面的纸张宽度是8.3英寸，该扫描仪的光学分辨率是多少dpi？
数字图像处理教案
本册教课设计目录
课次课题（章节）页码
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17第 1 章 1.1 数字图像办理及发展简史 1.2 图像办理的目的、任务与
特色 1.3 基本的图像办理系统 1.4 应用和发展趋向
第 2 章 2.1 连续图像的数字描绘 2.2 图像场取样 2.3.1 标量量
化
2.3.2 矢量量化 2.4 图像的输入 /输出设施第 3 章（增补正交变换
的理论基础）
第3 章（傅立叶变换、失散余弦变换、失散沃尔什—哈达玛变换）
第 3 章（傅立叶变换、失散余弦变换、失散沃尔什—哈达玛变换）
第 4 章图像加强（单点加强、图像光滑、空间域图像锐化、频域
加强、彩色技术）
第 4 章图像加强（单点加强、图像光滑、空间域图像锐化、频域
加强、彩色技术）
第 5 章图像编码与压缩（展望编码、正交变换编码、统计编码、
轮廓编码、二值编码）
第 5 章图像编码与压缩（展望编码、正交变换编码、统计编码、
轮廓编码、二值编码）
第 5 章图像编码与压缩（展望编码、正交变换编码、统计编码、
轮廓编码、二值编码）
第 6 章图像的恢复和重修（基本观点、退化模型、恢复方法、图
像重修的观点和方法）
第 6 章图像的恢复和重修（基本观点、退化模型、恢复方法、图
像重修的观点和方法）
第 6 章图像的恢复和重修（基本观点、退化模型、恢复方法、图
像重修的观点和方法）
第7章图像切割
第7章图像切割
第7章图像切割
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
1818期末复习
1919期末考察
第1次课 2 学时讲课时间教课设计达成时间
数字图像处理课件ppt课件
3.重点了解
① 图像处理的任务 ② 基本的图像处理系统 ③ 微机图像处理系统 ④ 数字图像的表示 ⑤ Matlab图像处理工具箱的初步使用。
3
1.1 数字图像处理及发展简史
• 1.1.1 数字图像与像素 • 图像是自然界景物的客观反映。 • 在数字图像领域，将图像看成是许多大小相同、
形状一致的像素组成。
6
2005年1月14日，“惠更斯”探测器拍摄了“土卫六”的图 像。
• 图1.3 土卫六的地貌图
图1.4 陆地卫星5号
7
1.2 图像处理的目的、任务与特点
• 1.2.1 图像处理的目的
• 一般地，图像处理中需要完成以下一个或几个任务： • （1）提高图像的视觉质量以提供人眼主观满意或
较满意的效果。 • （2）提取图像中目标的某些特征，以便于计算机
分析或机器人识别。 • （3）为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常
常对这类数据进行有效的压缩。 • （4）信息的可视化。 • （5）信息安全的需要。
8
• 1.2.2 图像处理的任务
• 图像处理的主要任务：
– 图像获取与数字化 – 图像增强 – 图像恢复 – 图像重建 – 图像变换 – 图像编码与压缩 – 图像分割
• 3. 主机 – 用于图像处理的计算机。
• 4．显示器及图像输出设备
16
图1.8 数字图像处理系统结构图 17
数字图像处理复习资料
累计直方图Sk 均衡后的灰度 级Tk 0.19 1
均衡后的纵坐 标值 0.19
原灰度级k （横坐标值） 0 1 2
频率 (纵坐标值） 0.19 0.25 0.21
累计直方图Sk 均衡后的灰度 级Tk 0.19 0.44 0.65 1 3 5
均衡后的纵坐 标值 0.19 0.25 0.21
3
4 5 6 7
题型：一、简答（6道题，每题7分，共42分）
二、分析设计（4道大题，每题2-3问，共58分）
第一章
绪论
数字图像处理设备组成
习题
1、数字图像处理系统由哪几部分组成？并说出各 部分的作用。 一般数字图像处理系统都是由图像数字化设备、图 像处理计算机和图像输出设备组成的。 图像输入设备起光电转换的作用， 将图像光学信 号转换为模拟电信号，经过A/D 转换为数字图像； 图像处理是计算机以软件方式完成对图像的各种处 理和识别；图像输出设备则是将图像处理的结果显 示或打印。
空域滤波
图像平滑
均值滤波
均值滤波是指将当前像元的窗口中所有像元灰度的平 均值作为当前像元的输出值。
中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口中所有像元灰度由小 到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 特点：它是一种非线性的图像平滑法，它对椒盐噪声 的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘 少受模糊。
图像处理与视频通信(基于Matlab)讲解
Guangxi University of Science and Technology
数字视频图像处理与通信期末考试评分
课题名称：图像平滑处理
上课时间：2012——2013（2）
院（系）：计算机学院
专业：通信工程
班级：通信101
学生姓名：刘金龙
学号： 201000402024
指导教师：王智文
2013年6月 29 日
目录
第一章概述 (3)
第二章典型噪声介绍 (4)
2.1高斯噪声 (4)
2.2椒盐噪声 (4)
2.3乘性噪声 (5)
第三章基于MA TLAB的模拟噪声生成 (5)
第四章均值滤波处理方法 (7)
4.1 均值滤波原理 (7)
4.2均值滤波法对图像的处理 (9)
第五章中值滤波处理方法 (11)
5.1 中值滤波原理 (11)
5.2中值滤波法对图像的处理 (12)
第六章频域低通滤波法 (14)
6.1．理想低通滤波器(ILPF)对图像的处理 (15)
6.2 巴特沃思低通滤波器（BLPF）对图像的处理 (17)
6.3 指数滤波器(ELPF)对图像的处理 (19)
6.4 梯形滤波器（TLPF)对图像的处理 (20)
6.5 构建二维滤波器对图像的处理 (22)
第七章总结与体会 (25)
参考文献 (25)
第一章概述
图像平滑主要有两个作用：一个是清除或减少噪声，改善图像质量；另一个是模糊图像，使图像看起来更柔和自然。图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰，如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声；也有来自于系统内部的干扰，如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声。实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。空间域常用的方法有领域平均法、中值滤波法、多图像平均法等；在频域可以采用理想低通、巴特沃斯低通等各种形式的低通滤波器进行低通滤波。
数字图像处理与分析习题及答案.
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。
MATLAB的图像处理工具箱MATLAB是由MathWorks公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有MATLAB系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的m文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及C++等语言。为此，通应用程序接口API 和编译器与其他高级语言（如C、 C++、Java等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于MATLAB环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用MATLAB。
数字图像处理习题参考答案
《数字图像处理》习题参考答案
第1 章概述
连续图像和数字图像如何相互转换答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样，数字图像可以
用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
采用数字图像处理有何优点答：数字图像处理与光学等模拟方
式相比具有以下鲜明的特点：
1．具有数字信号处理技术共有的特点。（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
数字图像处理主要包括哪些研究内容答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、
编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
讨论数字图像处理系统的组成。列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答：如图，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的
信息系统。图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
图数字图像处理系统结构图
1
常见的数字图像处理开发工具有哪些各有什么特点
数字图像处理习题参考答案
《数字图像处理》习题参考答案
第1 章概述
连续图像和数字图像如何相互转换答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样，数字图像可以
用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
采用数字图像处理有何优点答：数字图像处理与光学等模拟方式
相比具有以下鲜明的特点：
1．具有数字信号处理技术共有的特点。（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
数字图像处理主要包括哪些研究内容答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、
编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
讨论数字图像处理系统的组成。列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答：如图，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的
信息系统。图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
图数字图像处理系统结构图
1
常见的数字图像处理开发工具有哪些各有什么特点
数字视音频技术期末总结
数字视音频技术期末总结
引言
数字视音频技术是一门研究数字图像、数字音频和数字视频等视音频信息处理及传输技术
的学科。本学期我学习了数字视音频技术的基本概念、原理和应用，并进行了实践操作。
通过学习，不仅提高了对数字视音频技术的理解和掌握能力，还对该技术在各个领域中的
应用有了更深入的理解。在本文中，我将针对本学期学习的内容进行总结和归纳。
一、数字视音频技术基础
1.1 数字图像处理
数字图像处理是指对数字图像进行各种处理和分析的技术。在本学期的学习中，我了解了
数字图像的表示方法、图像增强、图像滤波以及图像分割等基本概念和方法。特别是图像
增强和图像分割技术，对于图像的质量和信息提取至关重要。我还学习了图像压缩的原理
和方法，包括无损压缩和有损压缩。无损压缩主要用于保持图像的质量和准确度，而有损
压缩主要用于减小图像的文件大小，用于存储和传输。
1.2 数字音频处理
数字音频处理是指对数字音频信号进行处理和分析的技术。在本学期的学习中，我了解了
数字音频的采集、处理和播放等基本概念和方法。特别是数字音频的采样和量化过程，对
音频的还原和重建非常重要。我还学习了音频编码的原理和方法，包括无损编码和有损编码。无损编码主要用于保持音频的准确度和质量，而有损编码主要用于减小音频的文件大小，用于存储和传输。
1.3 数字视频处理
数字视频处理是指对数字视频信号进行处理和分析的技术。在本学期的学习中，我了解了
数字视频的采集、处理和显示等基本概念和方法。特别是视频编码和视频压缩技术，对视
频的存储和传输非常重要。我还学习了视频解码和视频重建的原理和方法，以及视频质量
数字图像处理课件ppt
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
数字图像处理课件
目录
• 数字图像处理概述 • 数字图像处理基础知识 • 数字图像处理算法 • 数字图像处理实践 • 数字图像处理案例分析 • 数字图像处理前沿技术与发展趋势
01
数字图像处理概述
图像处理的基本概念
图像
由大量像素组成的二维矩阵，每个像素包含该 点的颜色信息。
图像处理
对图像进行各种操作，以提取有用的信息和特 征。
读取和写入图像
使用OpenCV可以轻松地读取和 写入各种图像格式，如JPG、 PNG等。
03
直方图均衡化
通过直方图均衡化可以改善图像 的对比度，使图像更加清晰。
02
图像缩放和旋转
OpenCV提供了图像缩放和旋转 的功能，可以方便地对图像进行
变换。
04
边缘检测和特征提取
OpenCV提供了多种边缘检测算 法和特征提取方法，可以用于图
数字图像处理
利用计算机对图像进行数字化处理，以实现更高效、准确的处理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
模拟电视电路中处理的信号越复杂失真越大，稳定性也越差，而数字电视在信号处理过程中几乎不受外界干扰，可毫无失真的使信号还原。因此数字电视图像清晰，色彩更加鲜艳逼真。按照规划，我国将在2005年开展数字卫星直播业务，2008年全面推广地面数字电视，2015年停止模拟电视播出。实现模拟电视和数字电视的兼容要处理的主要问题之一是将隔行信号转化为逐行信号，即去隔行。
第七章数字视频处理
目前主要的去隔行方法有：
9一维处理法：利用本场信息插补出未知像素点.9二维处理法：比较前后场中的信息,将两场中静止
区域的数据相编织，运动区域只
使用其中一场的数据去插补。
9
三维运动补偿法：沿着运动估计得到的物体运动
轨迹对运动图像插补。
目前的电视中只有少数高端产品具有简单的运动补偿功能。国内外研究现状
主要内容
一、运动估计
二、运动补偿
三、去隔行算法
四、去隔行算法FPGA实现
五、小波SPIHT编码方法C语言及
DSP实现
7.1 运动估计
运动估计是根据帧间的运动信息得到帧内像素点的运动位移（又称为运动矢量，Motion Vector）。视频处理系统中，运动估计是非常重要的一个环节，它可以广泛应用于视频压缩、格式转换、滤波等。去隔行中，运动估计的好坏直接影响到变换后的效果。主要有以下三种运动估计方法：
¾基于像素的运动估计
¾基于块的运动估计
¾多分辨率运动估计
一基于像素的运动估计
基于像素的运动估计思想是要估计每一个像
素的运动矢量，运算量非常大，进而提出了像素
递归算法。在像素递归算法中，运动矢量是递归
得出的。当前像素的运动矢量是根据在此之前已
经得到的邻近像素的运动矢量或它们的线性组合
得到。
返回
基于块的运动估计是把图像分割成许多小块，同一块内的像素看作具有相同的运动矢量。主要有以下两种算法：
¾1、相位相关算法
时域中图像的运动在频域中表现为相位的变化。该算法利用相邻两帧图像的互功率谱测出运动的方向和速度。
¾
2、块匹配算法
把图像分为M ×N 大小的子块，在目标帧的某个搜索范围内搜索当前帧的图像子块的最佳匹配块，求得运动矢量。二基于块的运动估计
¾块匹配算法
)块的划分
块匹配算法的精度与块划分有关。主要有以下几种划分方法：
9固定块大小划分：将图像固定分为M×N大小
的块。
9可变块大小划分：根据图像不同区域包含运动
复杂度的不同，将图像分为大小不同的块。
9重叠块划分：块之间是重叠的。
9基于对象的划分：按照图像中的对象划分块。
)搜索策略
搜索策略决定了块匹配算法的时间和精度。经典的搜索算法有全搜索法（FS），二维
对数法(LOGS)，三步搜索法(3SS)，四步搜索
法(4SS)、基于块的梯度下降搜索法(BBGDS)和菱形搜索算法(DS)等。下面介绍在经典搜索算
法基础上发展起来的两种搜索算法：
¾预测性菱形搜索算法
¾有效的三步搜索算法
(a)目标图像(b)
锚定图像(c) FS算法得到的
运动矢量场
(d) FS 算法得到
的预测图像
(e)DS得到的运
动矢量场
(f) DS算法得到的
预测图像(g)E3SS算法得到的
运动矢量场
(h)E3SS算法得到的
预测图像
(i) PDS算法得到的
运动矢量场
(j) PDS算法得到的
预测图像
图7 各运动估计算法对tabletennis运动估
计得到的运动矢量场
7.2 运动补偿
运动补偿的基本原理是假设当像素沿着一个轨迹运动时亮度保持不变。它的核心和前提是运动估计, 结合运动估计采用前向或后向运动补偿。为提高运动补偿的精度，人们对运动补偿做了进一步发展。本文介绍以下几种运动补偿方法：¾基本的运动补偿
¾多假设运动补偿
¾重叠块运动补偿
¾重叠可变块运动补偿
二多假设运动补偿
将图像通过不同方法得到的预测值作为多种假设，取这多种假设线性叠加的值作为最终结果，用公式表示如下：
∑=∗=M
k k
n m
n f k h f 1
)(m
n f k n f k )(k h M ：表示多假设运动补偿后的预测图像；：第种假设得到的预测图像；
：加权系数，共有种假设。
返回
三重叠块运动补偿
真实图像中物体的形状是不规则的，包含有物
体边界的图像块除了物体之外，还有背景或其它物体，这时块内所有像素点作相同平移运动的前提就
不成立了。块内像素点运动不一致，用传统的估计
方法估计到的运动矢量不准确，运动补偿得到的图
像容易产生块效应。重叠块运动补偿（OBMC）通
过考虑相邻块运动矢量的相关性进行预测插值，得
到更加平滑化的运动场。
返回
四重叠可变块运动补偿
为了把帧分成更少的块，且更好的保持同一块内运动的一致性性，AM. H. Chan等人提出了可变块大小的运动补偿方法（VSBMC）。然而在基于块的划分中运动向量通常不能准确的表示块边缘的运动情况，块效应仍然存在。Jiajun Zhang等人将可变块运动补偿与重叠块运动补偿相结合，提出重叠可变块运动补偿方法（OVSBMC）。这种方法可以自适应的分割帧图像，
并且减少块效应。