ES2247616T3

ES2247616T3 - Metodo para la fabricacion de una placa que implica una preformacion intermedia y una conformacion final.

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Publication number: ES2247616T3
Application number: ES97300265T
Authority: ES
Inventors: Kazuyuki Suga; Hiroshi Kusao; Takashi Nishimura; Noritoshi Kakoh
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1996-01-17
Filing date: 1997-01-17
Publication date: 2006-03-01
Anticipated expiration: 2017-01-17
Also published as: CN1168052A; MY117289A; DE69733978D1; DE69733978T2; EP0785683A3; KR100215177B1; EP0785683A2; US5832143A; EP0785683B1

Abstract

CUANDO UNA LINEA DE BARRIDO SE INTERPOLA, LOS BLOQUES DE CONSTRUCCION DE IMAGENES O LINEAS DE BARRIDO BAJO Y ENCIMA DE LA LINEA DE BARRIDO QUE SON REFERENCIADAS SE INTERPOLAN EN LA DIRECCION HORIZONTAL. ESTOS BLOQUES FORMADORES DE IMAGENES EN LAS LINEAS DE BARRIDO SUPERIORES E INFERIORES SE DIVIDEN EN BLOQUES. SE CALCULAN LAS CORRELACIONES ENTRE LOS BLOQUES INFERIORES Y SUPERIORES CON RESPECTO A UN BLOQUE FORMADOR DE IMAGENES FORMADO PARA SER INTERPOLADAS. BASANDOSE EN UNA FUNCION DE EVALUACION QUE SE FORMA BASANDOSE EN LAS CORRELACIONES PERO SE CORRIGE CON REFERENCIA A LA DISTANCIA (A LA DIRECCION) DESDE EL BLOQUE FORMADOR DE IMAGENES FORMADO PERO CADA UNO DE LOS BLOQUES, UNA DIRECCION DE INTERPOLACION OPTIMA SE SELECCIONA. ADEMAS, LA DIFERENCIA EN LOS DATOS DEL BLOQUE ENTRE EL BLOQUE FORMADOR DE IMAGENES QUE RODEAN AL BLOQUE INTERPOLADO SE CHEQUEA PARA ENCONTRAR LOS ERRORES DE INTERPOLACION. CUANDO UN DATO DEL BLOQUE QUE INTERPOLADO SE DETERMINA PARA SER ERRONEO, EL BLOQUE FORMADOR DE IMAGENES SE INTERPOLA USANDO LOS BLOQUES FORMADORES DE IMAGENES DE LOS DATOS SOBRE Y BAJO EL BLOQUE FORMADOR.

Description

Método para la fabricación de una placa que implica una preformación intermedia y una conformación final.

Antecedentes de la invención (1) Campo de la invención

La presente invención se refiere a un aparato de interpolación de datos de imagen para el uso en magnetoscopios para visualizar una imagen fija de alta calidad, en particular, relativa a un aparato de interpolación de datos de imagen que se emplea en un sistema de barrido entrelazado para generar un cuadro de datos para una imagen fija interpolando un campo de datos.

La presente invención se refiere además a un aparato de interpolación de datos de imagen que produce una imagen fija de alta calidad en un magnetoscopio, seleccionando zonas estacionarias y realizando una interpolación intracampo sólo para tales zonas, y separa zonas estacionarias de zonas en movimiento en los datos de cuadro de un barrido entrelazado en un sistema de televisión de alta calidad o similar que puede realizar una visualización desentrelazada sin parpadeos.

(2) Descripción de la técnica anterior

Convencionalmente, cuando se produce una imagen fija en magnetoscopios, videoimpresoras, etc., que utilizan sistema de barrido entrelazado, se hace que el primer campo de datos sufra un proceso de interpolación para crear un cuadro de datos de los primer y segundo campos, produciendo así una imagen fija de alta calidad.

Con referencia a las figuras 1 a 9, se describirán tecnologías convencionales para una interpolación de datos de imagen que produce un cuadro de datos interpolando el primer campo de datos.

Aquí, la figura 1 es una ilustración de referencia que muestra un ejemplo de un campo de datos original a fin de explicar técnicas convencionales de interpolación de datos de imagen. La figura 2 es un diagrama ampliado para explicar en detalle el campo de datos original rodeado por un círculo en la figura 1. La figura 3 es un diagrama que explica el método de interpolación para datos de campo en el que unos píxeles a interpolar se producen utilizando cualquiera de los píxeles adyacentes superior o inferior. La figura 4 es un diagrama que explica un método de interpolación en el que unos píxeles a interpolar se crean calculando el valor medio de los píxeles adyacentes superior e inferior. La figura 5 es un diagrama que explica un método de interpolación en el que se evalúa la correlación entre unos píxeles que están situados en direcciones oblicuas desde el píxel a interpolar. La figura 6 es una ilustración para explicar un método de interpolación que evalúa la correlación de píxeles situados en cinco direcciones. La figura 7 es una ilustración para explicar un método de interpolación que evalúa la correlación de píxeles situados en siete direcciones. Las figuras 8 y 9 son diagramas de referencia relativos a la estimación para seleccionar la dirección para una interpolación basándose en correlaciones respectivas.

El barrido entrelazado es un método de barrido en el que cada cuadro de datos se divide en dos campos de datos, que se activan en instantes diferentes, y a fin de producir una imagen de vídeo, cada cuadro se barre dos veces, lo que se denomina los primer y segundo barridos, de manera que los espacios entre las trazas del primer barrido se llenen con las líneas del segundo barrido.

Las dos imágenes, que se proyectan individual y secuencialmente, se reconocerán como una imagen mediante el efecto de postimagen visual en los ojos humanos. Sin embargo, cuando los dos campos de datos, que se envían así por separado con un retardo de tiempo, se convierten en los datos de cuadro para producir una imagen fija, se produce el siguiente problema: concretamente, aunque no se producirá ningún problema si tanto la cámara como el sujeto permanecen absolutamente quietos, si cualquiera o ambos están en movimiento, la continuidad entre líneas de barrido impares y líneas de barrido pares se degradará debido al retardo de tiempo entre los dos campos de datos. Es decir, surgirá una discrepancia entre los primer y segundo campos de datos. Por consiguiente, la calidad de la imagen de visualización se degradará.

Para tratar esto, se ha introducido la idea que puede hacerse un cuadro de datos utilizando sólo los datos de, o bien el primer campo de datos, o bien el segundo. Sin embargo, en este caso es necesario interpolar los datos de imagen puesto que los datos de campo a usar como base tienen líneas de datos y líneas vacías dispuestas alternativamente tal como se muestra en la figura 2. Convencionalmente, se han propuestos varios otros métodos para realizar una interpolación de los datos de imagen. Algunos de estos se explicarán posteriormente.

En la descripción a continuación en la presente memoria, B(0) representa el dato de píxel a interpolar, A(n) y C(n) representan los datos de píxel de referencia, que se evalúan en la interpolación en unas líneas de barrido horizontales superiores e inferiores, respectivamente. Aquí, "n" indica el número asignado para cada píxel en la línea horizontal basada en el dato B(0) de píxel.

El primer método consiste sencillamente en repetir los datos de píxeles adyacentes. Es decir, tal como se muestra en la figura 3, la interpolación de los datos de campo se realiza utilizando los datos de cada píxel en líneas impares de la imagen de campo, por ejemplo, la línea 1 de barrido, la línea 3 de barrido,..., tal como se encuentran para producir los datos de píxel de la línea 2 de barrido, la línea 4 de barrido,....

Específicamente, en este método, la interpolación se realizará con B(0) = A(0). Huelga decir que las líneas impares pueden interpolarse empleando los datos de las líneas pares. Según este método, la resolución de la dirección vertical se reducirá a la mitad y, por tanto, entre las líneas inclinadas resultará muy evidente un dentado.

A continuación, tal como se muestra en la figura 4, viene un método en el que se realiza una interpolación evaluando el valor medio de dos grupos de datos de los píxeles de referencia situados por encima y por debajo del píxel a interpolar.

Específicamente, en este método, la interpolación se llevará a cabo con B(0) = {A(0) + C(0)}/2. Según este método, el dentado se reducirá hasta cierto punto, pero el borde se degradará, de manera que dará la impresión de que la imagen resultante está borrosa.

Otro método conocido es uno en el que el gradiente del borde se considera, tal como se muestra en la figura 5, calculando la diferencia en los datos de cada par de píxeles de referencia, que están situados uno enfrente del otro con el píxel a interpolar en el centro. Este cálculo se realiza para tres direcciones en total, es decir, no sólo para los píxeles por encima y por debajo del píxel objetivo de la interpolación, sino también para los píxeles en la dirección oblicua desde arriba a la derecha hasta abajo a la izquierda, así como para aquellos en la dirección oblicua desde arriba a la izquierda hasta abajo a la derecha. De entre estos pares de píxeles, se escoge el que produce la diferencia mínima y se calcula el valor medio de los datos de píxel a fin de interpolar el píxel objetivo.

Más específicamente, según este método, se selecciona el valor mínimo de |A(-1) - C(1)|, |A(0) - C(0)| y |A(1) - C(-1)| y, sobre la base de esta selección, se selecciona uno de los valores medios de entre

B(0) = {A(-1) + C(1)}/2

B(0) = {A(0) + C(0)}/2

B(0) = {A(1) + C(-1)}/2,

de manera que el valor medio seleccionado se emplea como dato de imagen de interpolación para el píxel objetivo de la interpolación.

Sin embargo, algunas imágenes pueden tener bordes con gradientes bastante suaves que se encuentran más cerca de la línea horizontal. En consecuencia, resulta difícil para la anterior interpolación tridireccional ocuparse de todos los casos. A fin de mejorar la interpolación, es necesario evaluar los píxeles alrededor de los píxeles objetivo en más direcciones, por ejemplo, cinco o siete direcciones, tal como se muestra en las figuras 6 y 7. En este caso, sin embargo, a medida que los píxeles de referencia se vuelven más alejados del píxel B(0) a interpolar, tales como A(-3) y C(3) o A(3) y C(-3) en la figura 7, los píxeles están menos relacionados con el píxel objetivo de la interpolación, sin embargo, aumenta la posibilidad de que esos píxeles tengan una luminancia muy similar entre sí. Cuando se produce este caso, el píxel B(0) objeto de la interpolación puede estar representado por datos que no tienen relación con los datos de los píxeles vecinos, por tanto, el píxel interpolado puede destacar mucho como una irregularidad en la imagen.

La solicitud de patente japonesa abierta a consulta por el público Hei 5 Nº 153.562 da a conocer mejoras para la tecnología convencional de interpolación de datos de imagen. En esta técnica de interpolación de datos de imagen, se toman, tal como se muestra en la figura 7, siete direcciones para la interpolación. En las siete direcciones, los tres pares centrales de píxeles, es decir, A(-1) y C(1), A(0) y C(0) y A(1) y C(-1) en la figura 7, se definen como la primera región. En primer lugar, la correlación direccional se comprueba para cada una de las tres direcciones en la primera región. A continuación, si existe una correlación en cualquiera de las direcciones oblicuas, específicamente, A(-1) y C(1) o A(1) y C(-1), se comprueba la correlación en otras direcciones de pendiente más suave. Es decir, si en la fase inicial de la estimación se determina que existe una correlación entre A(1) y C(-1), entonces se comprueban las correlaciones entre A(1) y C(-1), A(2) y C(-2) y A(3) y C(-3), que se definen como la segunda región. Cuando se determinó que había una correlación entre A(-1) y C(1), entonces se comprobaron las correlaciones entre A(-1) y C(1), A(-2) y C(2) y A(-3) y C(3), que se definen como la tercera región. De este modo, se determinará el par que tiene la correlación más grande, y el dato de píxel de interpolación se decidirá basándose en esta determinación.

Sin embargo, según estas tecnologías convencionales para la interpolación de datos de imagen, todavía pueden producirse algunos casos en los que no puede llevarse a cabo apropiadamente la interpolación. Por consiguiente, aparece un dentado a lo largo de cotas en la imagen interpolada resultante, que debería ser lisa originalmente, y se dan bastantes casos en los que destacan irregularidades debidas a una interpolación errónea (el hecho de interpolarse incorrectamente o de la interpolación incorrecta de un píxel se denominará de aquí en adelante "interpolación errónea").

El primer motivo por el que se produce una interpolación errónea es que un borde en la imagen no siempre se encuentra a lo largo de píxeles propiamente dichos. Por ejemplo, contémplese un caso en el que B(0) debería interpolarse en la imagen mostrada en la figura 8. En este caso, se supone que una línea L se extiende intersecándose con la parte de límite entre A(0) y A(1) y la parte de límite entre C(-1) y C(0), mientras que los píxeles A(3) y C(-3) tienen los mismos datos de imagen. Cuando se manejan imágenes de vídeo digitalizadas del sistema NTSC o similar, que no tienen una resolución tan alta como los materiales impresos, etc., pueden producirse imágenes de estas condiciones.

Aquí, supóngase que unos valores de datos de píxel para A(0), A(-1), C(-1) y C(0) son 5, 5, 6 y 3, respectivamente, mientras que los píxeles A(3) y C(-3) tiene el mismo dato "x" de imagen. Además, también se supone que los demás píxeles de referencia tienen una correlación débil. En este caso, la diferencia entre A(0) y C(0) es 2, mientras que la diferencia entre A(1) y C(-1) es 1. Por tanto, se estima que estos valores de diferencia son mayores que entre A(3) y C(-3). Más explícitamente, en este caso se determina que la correlación entre A(0) y C(0) y la correlación entre A(1) y C(-1) son menores que la correlación entre A(3) y C(-3). Por consiguiente, B(0) se interpole mediante el valor medio de los datos A(3) y C(-3) de imagen. Esta situación también podría darse en el método anteriormente mencionado propuesto por la solicitud de patente japonesa abierta a consulta por el público Hei 5 Nº 153.562 porque la disposición anterior se establecería como una línea oblicua en la primera fase de la estimación.

En segundo lugar, según el método dado a conocer en la solicitud de patente japonesa abierta a consulta por el público Hei 5 Nº 153.562, si, a diferencia del primer ejemplo, el píxel objetivo fuese interpolado por A(3) y C(-3), es probable que pase que el píxel objetivo se interpole erróneamente por A(0) y C(0). Es decir, en este método, si no se detecta correlación en las direcciones oblicuas cuando se comprueban las correlaciones en las tres direcciones en la primera región, entre A(0) y C(0), A(-1) y primer campo de datos y A(1) y C(-1) mostrados en la figura 9, no se realizará ninguna comprobación más de la correlación para las segunda y tercera regiones.

Por el motivo anterior, en el caso en el que un borde tiene un gradiente suave, aunque la correlación entre A(-3) y C(3) sea la más fuerte, existe una posibilidad de que estos píxeles de referencia no se empleen para producir el dato de píxel de interpolación.

Mientras tanto, cuando se visualiza una imagen fija con un magnetoscopio o videoimpresora típico, etc., se hace que los datos de sólo un campo sufran un proceso de interpolación para producir sus datos de cuadro. En este caso, sin embargo, puesto que la cantidad de información se reduce a la mitad de su cantidad original, la calidad de la imagen debe volverse inferior a la de la imagen que es producida por los datos de imagen que constan de dos campos de datos que se tomaron cuando la cámara y el sujeto estuvieron completamente quietos. Para evitar esta degradación, se ha introducido un método en el que los datos de cuadro se preparan de una manera tal que se captan partes estacionarias en la imagen tal como son, mientras que las partes en movimiento se producen basándose en, o bien el primer campo, o bien el segundo. En este método, se hace necesario separar en la imagen las partes en movimiento de las partes estacionarias.

Con anterioridad se han propuesto métodos para detectar partes en movimiento. Se describirán algunos de ellos. El primer método utiliza dos cuadros de datos. Es decir, tal como se muestra en la figura 10, se produce la diferencia entre los dos "primeros campos de datos" y la diferencia entre los dos "segundos campos de datos" para detectar puntos en movimiento en cada campo, y tras esto, se ejecuta la suma lógica entre las dos. Este método es bastante aceptable, puesto que hay un cambio de posición en la dirección vertical entre los primer y segundo campos debido al barrido entrelazado, no resulta apropiado simplemente restar los primer y segundo campos de datos. Sin embargo, el uso de dos cuadros de datos aumenta el coste del soporte físico del aparato. Además, las partes estacionarias se preparan detectando la imagen, que se compone de dos campos de datos consecutivos, a partir de los cuatro campos de datos consecutivos, mientras que las partes en movimiento se detectan basándose en dos campos de datos con el campo entre medias saltado. Por tanto, en algunos casos pueden producirse errores de detección dependiendo del movimiento de la imagen.

El segundo método sólo emplea un conjunto de datos de cuadro. En este caso, tal como se muestra en la figura 11, el ajuste posicional del primer campo al segundo campo en la dirección vertical se realiza primero antes de calcular la diferencia. Específicamente, tal como se muestra en la figura 12, a fin de determinar el movimiento de un píxel designado en la fila "1" y la columna "1" (a abreviarse como píxel (i,j) para designar píxeles), los datos del píxel (i,j) se comparan con el valor medio de los datos del píxel (i+1,j) y los datos del píxel (i-1,j), realizando así la estimación del movimiento. Este método se da a conocer en la solicitud de patente japonesa abierta a consulta por el público Hei 6 Nº 141.283.

Se hace referencia a un método en el que los píxeles en el campo se dividen en bloques que tienen cada uno un número de píxeles próximos los unos a los otros, cada diferencia en nivel de luminancia entre píxeles correspondientes en bloques diferentes se calcula, y la suma de los valores absolutos de las diferencias se compara con un umbral a fin de mitigar la influencia del ruido.

En la técnica convencional anteriormente mencionada que utiliza datos para un cuadro, hay bastantes casos en los que no puede llevarse a cabo una detección exacta del movimiento. A continuación, supóngase que, basándose en el primer campo de datos, se produce ahora un "segundo campo de datos" para la detección de movimiento calculando el valor medio de los datos de las líneas de barrido superiores e inferiores en el primer campo. El primer campo, que es original, tiene una imagen nítida, mientras que el segundo campo compuesto para la detección de movimiento es, por lo general, una imagen difusa con los bordes horizontales y oblicuos desdibujados por el tratamiento de promediación. En una palabra, las dos imágenes difieren mucho entre sí en sus intervalos de bandas de frecuencia espacial con respecto a la dirección vertical.

Por la razón anterior, cuando se calcula la diferencia entre las dos imágenes, la diferencia entre los datos de píxel del primer campo y los datos de píxel del segundo campo para la detección de movimiento no siempre se volverá pequeña, en particular en las zonas de bordes horizontales y oblicuos. Consiguientemente, cuando el valor resultante se compara con un umbral fijo para la detección de movimiento a fin de evaluar si la zona está moviéndose, es probable que las zonas que tienen un borde horizontal u oblicuo se identifiquen erróneamente como puntos en movimiento. Por tanto, a pesar de que este esquema de detección de movimiento está concebido para permitir el uso de los datos de cuadro para las partes estacionarias, cuando la imagen se somete a un tratamiento de preparación de imagen fija, sólo pueden representarse con los datos de cuadro partes planas de la imagen, mientras que las partes de borde, que son de mayor importancia como elementos de imagen, tienden a detectarse erróneamente y se prepararán mediante la interpolación intracampo. Por tanto, la imagen resultante no puede ser muy distinta de la de los datos de cuadro, que se compone meramente sólo a partir de los datos de campo sin realizar la detección de movimiento, y no puede esperarse una gran mejora de la calidad de imagen.

Además, cuando un número de píxeles que se encuentran próximos los unos a los otros se convierten en bloques para realizar la detección de movimiento, existe la preocupación de que puedan pasarse por alto bastantes movimientos mínimos, aunque puede tomarse alguna medida contra el ruido.

El documento EP-A-0 396 229 se refiere a un aparato para interpolar espacialmente entre líneas de una señal digital de vídeo. Un supermuestreador interpola horizontalmente entre muestras, y unos circuitos de correspondencia de bloques determinan el grado de correspondencia entre bloques de N x M muestras de la señal supermuestreada, estando los dos bloques desplazados verticalmente el uno del otro en sentidos opuestos con respecto a una línea a interpolar y estando desplazados horizontalmente el uno del otro en sentidos opuestos con respecto a una posición de muestra predeterminada.

Sumario de la invención

La presente invención se ha concebido tomando en consideración los problemas anteriores, y por tanto, es un objeto de la presente invención proporcionar un aparato de interpolación de datos de imagen que sea capaz de realizar una interpolación suave pertinente incluso para bordes que tengan gradientes suaves y sea capaz de componer un cuadro de datos de imagen con una calidad alta a partir de un solo campo de imagen eliminando irregularidades generadas debido a una interpolación errónea tras el procedimiento de interpolación para inhibir la aparición de errores de interpolación.

La invención proporciona un aparato de interpolación de datos de imagen tal como se expone en la reivindicación 1.

Según una realización del aparato de interpolación de datos de imagen así configurado, el medio de generación de datos de píxel de referencia genera la primera fila de datos de píxel de referencia para realizar una interpolación de los datos de píxel dispuestos en la línea de barrido adyacente a y encima de un píxel objetivo a interpolar insertando entre medias valores medios de dos píxeles adyacentes. De manera similar, el medio genera la segunda fila de datos de píxel de referencia realizando una interpolación de los datos de píxel dispuestos en la línea de barrido adyacente y debajo del píxel objetivo insertando entre medias valores medios de dos píxeles adyacentes. Por tanto, se incrementa el número de datos de píxel de referencia en la dirección horizontal. El medio de determinación de la dirección de interpolación estima la correlación para cada dirección calculando un valor de correlación entre un primer bloque de datos en la línea de barrido superior sobre el píxel objetivo a interpolar y un segundo bloque de datos que se encuentra en la línea de barrido inferior y en una posición simétrica con respecto al primer bloque en el lado opuesto del píxel objetivo, y pondera el resultado calculado de los valores de correlación según la dirección para la interpolación para determinar la dirección óptima para la interpolación basándose en resultado calculado. El medio de producción de datos de píxel de interpolación produce una sección de datos de píxel de interpolación para el píxel a interpolar utilizando datos de píxel para los píxeles situados en la dirección determinada para la interpolación. Además, según el aparato de interpolación de la invención, el medio de estimación estima si el dato de interpolación del píxel a interpolar es adecuado (o erróneo) basándose en la comparación del dato de píxel de interpolación con los datos de píxel alrededor (adyacentes o próximos) del píxel a interpolar, utilizando las derivadas de segundo orden o la laplaciana octodireccional. A consecuencia de esta estimación, cuando el dato de píxel de interpolación no es apto, el medio de corrección de datos de interpolación produce datos correctores a partir de los datos de píxel de los píxeles adyacentes o próximos al píxel a interpolar y sustituye el dato de píxel de interpolación con estos datos correctores para conseguir la interpolación apropiada.

Breve descripción de los dibujos

La figura 1 es una ilustración de referencia que muestra un ejemplo de un campo de datos original para explicar unas técnicas convencionales;

la figura 2 es un diagrama para explicar en detalle el campo de imagen original para explicar unas técnicas convencionales;

la figura 3 es un diagrama que explica un método de interpolación anterior en el que se producen píxeles a interpolar utilizando cualquiera de los píxeles adyacentes superior o inferior en la dirección vertical;

la figura 4 es un diagrama que explica un método de interpolación anterior en el que se insertan píxeles a interpolar con el valor medio de los píxeles adyacentes superior o inferior en la dirección vertical;

la figura 5 es un diagrama que explica un método de interpolación anterior en el que se evalúa la correlación entre píxeles que están situados en direcciones oblicuas desde un píxel a interpolar;

la figura 6 es una ilustración para explicar un método de interpolación pentadireccional;

la figura 7 es una ilustración para explicar un método de interpolación heptadireccional;

la figura 8 es un diagrama de referencia relativo a la estimación para seleccionar la dirección para la interpolación basándose en correlaciones;

la figura 9 es un diagrama de referencia relativo a la estimación para seleccionar la dirección para la interpolación basándose en correlaciones;

la figura 10 es una ilustración para explicar un método de detección de movimiento utilizando dos cuadros de datos a fin de explicar una técnica convencional;

la figura 11 es una ilustración para explicar un método de detección de movimiento utilizando un solo cuadro de datos a fin de explicar una técnica convencional;

la figura 12 es una ilustración para explicar cómo se componen los datos de píxel para la detección de movimiento en un método de detección de movimiento que utiliza un solo cuadro de datos a fin de explicar una técnica convencional;

la figura 13 es un diagrama de bloques que muestra una configuración de un aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la invención;

la figura 14 es una vista de una disposición de datos de imagen que muestra la distribución de datos de píxeles alrededor de un píxel a interpolar por un aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la invención;

la figura 15 es un diagrama para explicar un procedimiento para obtener datos de imagen de referencia mediante un aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la invención;

la figura 16 es un diagrama para explicar un método de cálculo de valores de correlación que es realizado por un aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la invención;

la figura 17 es una ilustración para explicar una interpolación errónea que es provocada por un aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la invención;

la figura 18 es un diagrama de flujo para explicar el flujo del procedimiento de interpolación y el tratamiento corrector que son realizados por el aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la inven-
ción;

la figura 19 es un diagrama de bloques que muestra una configuración del aparato de formación de imágenes fijas que utiliza el aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la invención;

la figura 20 es una ilustración para explicar cómo se componen los datos de píxel para detectar el movimiento alrededor de un píxel, que es detectado por el aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la invención;

la figura 21 es una ilustración para explicar cómo se compone el umbral para detectar el movimiento de píxeles alrededor de un píxel, cuyo movimiento es detectado por el aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la invención;

la figura 22 es una vista ilustrativa que muestra un cuadro de datos que se obtiene simplemente combinando dos campos de datos que tienen una parte en movimiento;

la figura 23 es una vista ilustrativa para explicar un método de composición de un cuadro de datos en el que los datos de unas partes en movimiento se producen utilizando sólo uno de los dos campos; y

la figura 24 es una vista para ilustrar un método de composición de pares de píxeles, que se utilizan para el estimación de la detección de movimiento, tanto encima como debajo del píxel a interpolar.

Descripción de las realizaciones preferidas

Un aparato de interpolación de datos de imagen y un método de interpolación según una realización de la invención se describirán con referencia a las figuras 13 a 16. La figura 13 es un diagrama de bloques que muestra una configuración de un aparato de interpolación de datos de imagen según la realización la invención. La figura 14 es una vista de una disposición de datos de imagen que muestra la distribución de píxeles de datos alrededor de un píxel a interpolar. La figura 15 es un diagrama para explicar un procedimiento de interpolación horizontal para obtener datos de imagen de referencia a partir de los datos de imagen mostrados en la figura 14. La figura 16 es un diagrama para explicar un método de cálculo de valores de correlación a partir de los datos de imagen de referencia mostrados en la figura 15. La figura 17 es una ilustración para explicar una interpolación errónea de datos de imagen. La figura 18 es un diagrama de flujo para explicar el flujo del procedimiento de interpolación de la realización.

En primer lugar, tal como se muestra en la figura 13, el aparato de interpolación de datos de imagen de esta realización incluye: un convertidor 101 A/D que recibe una señal P_{i} de vídeo de entrada y la digitaliza para producir datos D de imagen; una memoria 102 de cuadros que almacena los datos D de imagen para un cuadro digitalizados mediante el convertidor 101 A/D; un convertidor 103 D/A que realiza una conversión D/A de los datos D de imagen transferidos desde la memoria 102 de cuadros, bajo el mando de un controlador anteriormente mencionado, para generar una señal P_{o} de vídeo de salida; un controlador 104 que controla las operaciones del convertidor 101 A/D, el convertidor 103 D/A y la memoria 102 de cuadros bajo el control de una CPU anteriormente mencionada; y una CPU 105 que realiza la evaluación de correlaciones en los datos D de imagen, que se han digitalizado mediante el convertidor 101 A/D y almacenado en la memoria 102 de cuadros, y que controla las operaciones de la memoria 102 de cuadros y el controlador 104.

Aquí, la descripción se realizará basándose en la suposición de que los datos D de imagen obtenidos digitalizando la señal P_{i} de vídeo de entrada son datos de luminancia.

La CPU 105 incorpora una memoria RAM para almacenar los datos de evaluación de correlaciones y una memoria ROM en la que se almacena un programa de control.

A continuación, el método de interpolación y el funcionamiento del aparato de interpolación de datos de imagen según la realización así configurado se describirán con referencia a las figuras 13 a 18.

Este aparato de interpolación de datos de imagen genera datos de píxel de unas líneas "..., i-2, i, i+2,..." basándose en los datos de píxel de unas líneas "..., i-1, i+1,..." que ya han estado presentes en una imagen de campo. A efectos de simplicidad de la descripción, se describirá un caso, en el que se generan un dato B(0) de píxel (al que hay que referirse como dato de píxel de interpolación) en un píxel situado en una fila "i" y una columna "j" (al que hay que referirse como píxel interpolado) en la figura 14 para realizar la interpolación, será descrito siguiendo el diagrama de flujo mostrado en la figura 18.

En primer lugar, en la figura 13, la señal P_{i} de vídeo introducida se convierte en datos D de imagen de datos digitales por medio del convertidor 101 A/D. De los datos D de imagen convertidos, unos datos D de imagen para un cuadro se introducen en la memoria 102 de cuadros bajo el mando del controlador 104.

De los datos de imagen para un cuadro introducidos, la memoria 102 de cuadros almacena los datos de imagen para el primer campo en las posiciones de memoria correspondientes a unas direcciones de línea impares y los datos de imagen para el segundo campo en las posiciones de memoria correspondientes a direcciones de línea pares.

A continuación, la CPU 105 mostrada en la figura 13 lee de la memoria 102 de cuadros unos datos A(-1) a A(4) de píxel en la línea "i-1" mostrada en la figura 14. A continuación, los datos de imagen, que se obtienen promediando los datos de imagen de píxeles adyacentes los unos a los otros, se insertan entre los dos píxeles vecinos en cuestión, tal como se muestra en la figura 15, de manera que puedan producirse en ese momento unos datos P(-8) a P(8) de píxel de referencia. De manera similar, a partir de unos datos C(-4) a C(4) de píxel pueden obtenerse unos datos Q(-8) a Q(8) de píxel de referencia (etapa S1).

Específicamente, se realizan los siguientes cálculos y el resultado se almacena en la memoria RAM en la CPU 105:

P(k) = A(k/2)

\hskip1.2cm

(k = -8, -6, -4, -2, 0, 2, 4, 6, 8)

P(k) = {A((k-1)/2) + A(k+1)/2)}/2

\hskip2.2cm

(k = -7, -5, -3, -1, 1, 3, 5, 7)

Q(k) = C(k/2)

\hskip1.2cm

(k = -8, -6, -4, -2, 0, 2, 4, 6, 8)

Q(k) = {C((k-1)/2) + C(k+1)/2)}/2

\hskip2.2cm

(k = -7, -5, -3, -1, 1, 3, 5, 7).

El procedimiento de preparación de los datos P(-8) a P(8) y Q(-8) a Q(8) de píxel de referencia a partir de los datos A(-1) a A(4) y C(-1) a C(4)de píxel se denomina procedimiento de interpolación horizontal.

A continuación, los datos P(\cdot) y Q(\cdot) de píxel de referencia así obtenidos mediante el procedimiento de interpolación horizontal se dividen en bloques que tienen cada uno tres secciones consecutivas de datos de imagen, tal como se muestra en la figura 16. Basándose en la suma de las diferencias entre los datos de píxel de referencia divididos en bloques, se calcula un valor S(k) de correlación interbloque para cada k (etapa S2).

Específicamente, el valor S(k) de correlación se determina mediante el siguiente cálculo:

S(k) = |P(k-1) - Q(-k-1)| + |P(k) - Q(-k)| + |P(k+1) – Q(-k+1)|

\hskip2cm

(k = -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7).

A partir de cada valor S(k) de correlación interbloque se realiza otro cálculo basándose en la siguiente fórmula para obtener un valor T(k) de correlación interbloque modificado (etapa S3):

T(k) = \alpha(k)S(k) + \beta(k)

\hskip2cm

(k = -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7).

A continuación, se determina el valor de "k" que minimiza este valor T(k) de correlación interbloque modificado para indicar la dirección para la interpolación óptima (etapa S4).

Aquí, los coeficientes \alpha(k) y \beta(k) de corrección, que se introdujeron para obtener el valor T(k) de correlación interbloque modificado a partir del valor S(k) de correlación interbloque, son valores de corrección que aumentan con el aumento del valor absoluto de "k". Esta característica es para garantizar que si dos o más valores S(k) de correlación interbloque para distintos valores de k son iguales los unos a los otros o tienen poca diferencia, la "k" que sea más próxima a cero puede seleccionarse de forma preferencial para determinar la dirección para la interpolación.

Además, incluso cuando hay una correlación menor, el valor S(k) de correlación interbloque obtenido dividiendo los datos de píxel de referencia en bloques de tres segmentos tendrá un valor mucho mayor que el valor de correlación obtenido mediante la comparación píxel a píxel. Por tanto, también resulta posible elegir apropiadamente unas direcciones oblicuas para la interpolación y seleccionar unas direcciones que tengan gradientes suaves, incluso cuando se determinen los coeficientes \alpha(k) y \beta(k) de corrección, para que puedan seleccionarse de manera más preferencial las direcciones más próximas a la dirección vertical para la interpolación. El número de datos de píxel de referencia a dividir en un bloque cuando se calcula en valor S(k) de correlación interbloque no debería limitarse a tres, sino que puede fijarse apropiadamente, según sea necesario.

La "k" así obtenida, que impartirá la dirección más preferida para la interpolación, se utiliza para obtener el dato B(0) de píxel de interpolación de la siguiente manera (etapa S5):

B(0) = (P(k) + Q(-k))/2.

Este valor B(0) del dato de píxel de interpolación se almacena en la posición de memoria en una dirección predeterminada, que corresponde al píxel interpolado designando en la fila "i" y la columna "j" mostradas en la figura 14, en la memoria 102 de cuadros (etapa S6).

De manera similar a la anterior, los píxeles objetivo a procesar se cambian sucesivamente, uno a uno, para determinar todos los datos de píxel de interpolación para los píxeles de la línea "i" en la figura 14. Los datos así obtenidos se almacenan en posiciones de memoria correspondientes en direcciones predeterminadas, por lo cual pueden obtenerse datos de píxel de interpolación para una línea (etapa S7 \rightarrow etapa S8 \rightarrow etapa S1 \rightarrow etapa S7). Aquí, la lectura de los datos A(\cdot) y C(\cdot) de píxel de la memoria 102 de cuadros y el procedimiento de implementación horizontal, ambos de los cuales se necesitan para la interpolación, deberían realizarse según corresponda siempre que el objetivo cambie de un píxel a otro.

Incluso cuando se ha producido una imagen de cuadro mediante el procedimiento de interpolación anterior (etapa S1 a etapa S8), no puede decirse que el resultado interpolado es completamente correcto, siempre existe una pequeña posibilidad de que se produzca una interpolación errónea. A continuación, se realizará una descripción de la medida de corrección (a la que hay que referirse como un tratamiento corrector) contra la interpolación errónea que puede tener lugar en el grado más leve. Este tratamiento corrector se compone de dos etapas: una etapa para examinar los datos de imagen de los píxeles interpolados e identificar los píxeles que se han interpolado con datos erróneos (etapa 9) y una etapa para reemplazar los datos de imagen identificados como errores de interpolación con datos de interpolación apropiados (etapa S10).

Inicialmente, se explicará la etapa para la detección de datos de píxel de interpolación que se producen debido a una interpolación errónea. Normalmente, la imagen de un sujeto captada por un detector visual, tal como una cámara, etc., si tiene un patrón minúsculo como topos, tiende a volverse borrosa hasta cierto punto alrededor de los píxeles situados en los límites de los elementos de patrón debido a las características del sistema óptico y el elemento de formación de imágenes utilizados en el detector visual. Sin embargo, si se produce una interpolación errónea, el límite se volverá muy nítido puesto que se compone sintéticamente mediante el procedimiento de interpolación. El tratamiento corrector descrito a continuación en la presente memoria utiliza esta característica, y basándose en esta característica, se realizará una estimación de si ha tenido lugar una interpolación errónea.

Ahora, supóngase que el dato B(0) de píxel de interpolación designado en la fila "i" y la columna "j" en la matriz de datos de píxel en la figura 17 es un dato de píxel producido debido a una interpolación errónea. Se realizará una descripción del caso en el que se corrige el dato B(0) de píxel de interpolación. En la figura, los datos de píxel de la línea "i" se obtienen a partir del procedimiento de interpolación, y el tratamiento corrector a explicar a continuación en la presente memoria sólo se realizará para los datos de píxel de las líneas que se han obtenido mediante el procedimiento de interpolación.

La CPU 105 mostrada en la figura 13 lee de la memoria 102 de cuadros los datos A(-1) a A(1), B(-1) a B(1) y C(-1) a C(1) de píxel y calcula un valor "d" de evaluación mediante la siguiente fórmula:

d = |-A(0) + 2xB(0) - C(0)| x |-B(-1) + 2xB(0) - B(1)| x |-A(-1) + 2xB(0) - C(1)| x |-A(1) + 2xB(0) - C(-1)|.

Aquí, el valor "d" de evaluación es un producto de los valores absolutos de las derivadas de segundo orden de los datos de imagen en las direcciones vertical, horizontal, de arriba a la izquierda a abajo a la derecha y de arriba a la derecha a abajo a la izquierda. Este valor representa el grado en el que el dato B(0) de píxel de interpolación está aislado de los datos de píxel de los píxeles circundantes.

En general, si tiene lugar una interpolación errónea, tal como se muestra en la figura 17, el nivel de los datos de imagen se volverá muy distinto al de los píxeles circundantes. Cuando ocurre esto, el valor "d" de evaluación tiene un valor extremadamente grande. Por tanto, los datos de píxel cuyo valor "d" de evaluación está por encima de un umbral predeterminado pueden establecerse como un error de interpolación, posibilitando así evaluar fácilmente la bondad de los datos de píxel obtenidos mediante el procedimiento de interpolación (etapa S9). Esta estimación se denominará una estimación de la bondad de la interpolación.

Aunque la capacidad de detección de errores de interpolación se degrada un poco, la siguiente laplaciana octodireccional puede utilizarse como valor "d" de evaluación:

d = |8xB(0) - A(-1) - A(0) - A(1) - B(-1) - B(1) - C(-1) - C(0) - C(1)|

A continuación, si en la etapa de estimación de la bondad de la interpolación se detecta un error de interpolación, y se establece que la interpolación es incorrecta, los datos de píxel de interpolación que se han determinado como erróneos son sustituidos por los datos de imagen que se encuentran en la dirección vertical (etapa S10).

Concretamente, el dato de píxel de interpolación del píxel interpolado que se ha detectado como erróneo se sustituye por el dato de interpolación obtenido mediante la siguiente fórmula:

B(0) = (A(0) + C(0))/2.

En este caso, el dato de interpolación es el valor medio de los datos de píxel de los píxeles encima y debajo del píxel interpolado que se ha detectado como erróneo.

De manera parecida, se hace que todos los datos de píxel de la línea "i" mostrada en la figura 14 que se han generado durante el procedimiento de interpolación se vean sometidos al tratamiento corrector (etapa S9 a etapa S10). De este modo, resulta posible obtener los datos de imagen para una línea en la que todos los errores de interpolación generados durante el procedimiento de interpolación (etapa S1 a etapa S8) están corregidos. De la misma manera, el procedimiento de interpolación y el tratamiento corrector tal como se han descrito anteriormente se repetirán para cualquier otra línea a interpolar hasta que finalmente se generen datos de imagen para un cuadro a partir de los datos de imagen para un campo, y la imagen resultante se transmite a la memoria 102 de cuadros. De este modo, en la memoria 102 de cuadros se almacenan los datos de imagen para un cuadro en el que se ha corregido una interpolación errónea y en el que una irregularidad pasa por tanto desapercibida.

Cuando se obtienen datos de imagen para un cuadro tras la finalización del proceso sucesivo de interpolación de datos de imagen, que consta del procedimiento de interpolación y del tratamiento corrector, la CPU 105 ordena al controlador 104 que controle la memoria 102 de cuadros y el convertidor 103 D/A para que los datos de imagen para un cuadro almacenados en la memoria 102 de cuadros se conviertan en una señal P_{o} de vídeo de salida por medio del convertidor 103 D/A. La señal así convertida se saca de este aparato al exterior.

\newpage

Aunque en la descripción del tratamiento corrector anterior los datos de imagen interpolados para un campo se procesaron línea a línea alternando el procedimiento de interpolación y el tratamiento corrector, también resulta posible corregir todos los datos de píxel para un campo en un instante posterior a la finalización de la interpolación. Además, si una imagen de alta calidad se obtiene únicamente mediante la interpolación, el tratamiento corrector puede
omitirse.

En la descripción de la interpolación horizontal, en la que los datos de píxel de referencia a usar para el procedimiento de interpolación se generan a partir de los datos de píxel originales, aunque los datos de píxel de referencia se prepararon insertando entre medias los valores medios de dos datos adyacentes, el número de datos para interpolar los datos de píxel en el procedimiento de implementación horizontal puede incrementarse tanto como se desee. Además, a efectos de simplicidad del procedimiento, también es posible someter directamente a los datos A(\cdot) y C(\cdot) de píxel al tratamiento similar para determinar la dirección para la interpolación sin preparar los datos P(\cdot) y Q(\cdot) de píxel de referencia.

Además, aunque la CPU 105, que constituye el aparato de interpolación de datos de imagen de esta realización, esté adaptada para ejecutar los cálculos para evaluar las correlaciones según el programa almacenado en la memoria ROM incorporada, lo esencial de la invención no se limitará a este medio de ejecución de cálculos. Es decir, el cálculo puede ser realizado por los otros soportes físicos, o también se puede usar un soporte lógico instalado en un ordenador personal o una estación de trabajo para llevar a cabo todo el procedimiento de interpolación.

En la descripción de la realización anterior, aunque se supuso que los datos de imagen son datos de luminancia, cuando se interpola la señal de crominancia para la imagen en color, puede interpolarse por los datos que se encuentran en la misma dirección, para una interpolación tal como se determinó para los datos de luminancia.

Según el aparato de interpolación de datos de imagen de la realización anterior, puesto que P(\cdot) y Q(\cdot), que se obtienen insertando entre medias los valores medios de los datos de píxel de dos píxeles adyacentes, se evalúan como los datos de píxel de referencia para determinar la dirección para la interpolación, se puede reducir la posibilidad de que se seleccionen, de los datos de píxel de referencia para la interpolación, datos de píxel erróneos que sean irrelevantes para el borde propiamente dicho. Además, puesto que los estados de los píxeles alrededor de un píxel a interpolar se examinan para cada bloque de tres píxeles de datos próximos como una unidad para evaluar las correlaciones de los píxeles circundantes, se puede reducir una interpolación errónea en comparación con el caso en el que simplemente se evalúa, para determinar la correlación, la diferencia en los datos de dos píxeles inmediatamente encima y debajo del píxel a interpolar.

Según el aparato de interpolación de datos de imagen de esta realización, la dirección para la interpolación se determina basándose en una función T(k) de evaluación que se modifica de una manera tal que se dé más prioridad a los datos de imagen que situados en la dirección vertical. Por tanto, si no puede hallarse correlación alguna en cualquier dirección, o incluso cuando la diferencia en los datos de píxel entre dos píxeles situados en la dirección que no es buena dirección para la interpolación adopta el valor mínimo que es tan sólo un poco menor que la diferencia en los datos de píxel entre dos píxeles en la dirección correcta para la interpolación, será más probable que los datos de imagen más próximos a la dirección vertical se utilicen para la interpolación. Por consiguiente, los datos de píxel de los píxeles más próximos al píxel objetivo pueden emplearse para la interpolación, por tanto, es posible reducir la aparición de una interpolación errónea.

Además, según el aparato de interpolación de datos de imagen de esta realización, aunque el convertidor 103 D/A esté conectado a la parte posterior de la memoria 102 de cuadros para funcionar como un aparato de visualización de imágenes fijas, cuando se conecta un motor de impresión en lugar de este convertidor 103 D/A, resulta posible producir una videoimpresora capaz de imprimir imágenes de alta calidad.

A continuación, se realizará una descripción de otra realización de la invención, o un aparato de interpolación de datos de imagen que tiene un medio de detección de movimiento para separar partes en movimiento de partes estacionarias en una imagen.

El aparato de interpolación de datos de imagen de esta realización de la invención se describirá con referencia a las figuras 19 a 24. La figura 19 es un diagrama de bloques que muestra una configuración del aparato de interpolación de datos de imagen según la realización de la invención. La figura 20 es una vista ilustrativa que muestra píxeles alrededor de un píxel cuyo movimiento se detecta. La figura 21 es una vista ilustrativa para explicar una componente variable de un umbral para evaluar los píxeles alrededor de un píxel cuyo movimiento se detecta. La figura 22 es una vista ilustrativa que muestra un cuadro de datos que se obtiene simplemente combinando dos campos de datos que tienen una parte en movimiento. La figura 23 es una vista ilustrativa para explicar un método de composición de un cuadro de datos en el que se producen datos de partes en movimiento interpolando solamente uno de los dos campos. La figura 24 es una vista para ilustrar un método de composición de pares de píxeles, que se utilizan para la estimación de la detección de movimiento, tanto encima como debajo del píxel a interpolar.

En primer lugar, tal como se muestra en la figura 19, el aparato de interpolación de datos de imagen de esta realización incluye: un convertidor 101 A/D que recibe una señal P_{i} de vídeo de entrada y la digitaliza para producir datos D de imagen; una memoria 102 de cuadros que almacena los datos D de imagen para un cuadro que se han digitalizado mediante el convertidor 101 A/D; un controlador 104 que controla las operaciones del convertidor 101 A/D y la memoria 102 de cuadros bajo el control de una CPU anteriormente mencionada; y una CPU 105 que realiza un procesamiento de cálculo para comprobar y determinar el movimiento de los datos D de imagen, que se han digitalizado y almacenado en la memoria 102 de cuadros, y que controla las operaciones de la memoria 102 de cuadros y el controlador 104. Aquí, la CPU 105 incorpora una memoria RAM para almacenar datos de una operación de correlación y una memoria ROM en la que se almacena un programa de control.

A continuación, el funcionamiento del aparato de interpolación de datos de imagen según la realización así configurado se describirá con referencia a las figuras 19 a 24. Con referencia a la figura 20, este aparato de interpolación de datos de imagen determina, basándose en la primera imagen de campo o, más específicamente, los datos de píxel de unas líneas "..., i-1, i+1,...", si la segunda imagen de campo, o los datos de píxel de unas líneas "..., i-2, i, i+2,...", tiene algún punto en movimiento. Aquí, se dará la explicación del caso en el que se estima si unos datos de píxel de un píxel situado en una fila "i" y una columna "j" (mostradas en la figura 20) es un punto en movimiento o estacionario. En primer lugar, en la figura 19, una señal P_{i} de vídeo introducida se convierte en datos D de imagen de datos digitales por medio del convertidor 101 A/D. De los datos D de imagen convertidos, se introducen datos D de imagen para un cuadro en la memoria 102 de cuadros bajo el mando del controlador 104.

De los datos de imagen para un cuadro introducidos, la memoria 102 de cuadros almacena los datos de imagen para el primer campo en las posiciones de memoria correspondientes a direcciones de línea pares y los datos de imagen para el segundo campo en las posición de memoria de direcciones de línea impares. A continuación, la CPU 105 mostrada en la figura 19 lee de la memoria 102 de cuadros los datos de imagen de entrada en cinco puntos X(-2) a X(+2) mostrados en la figura 20. Aquí, X(-2) a X(+2) corresponden a los datos de cuadro de unos píxeles designados por [j,i-2],...[j,i+2]. A continuación, en la CPU 105 se realizarán los siguientes cálculos. En primer lugar, unos datos Y1(0) e Y2(0) de imagen, cuyas posiciones se desplazan en la vertical por 1/4 de píxel, tal como se muestra en la figura 20, se producen dentro de unos campos respectivos por interpolación línea intracampo. Por ejemplo, el dato Y1(0) de imagen se produce basándose en X(1) y X(-1) en una proporción de peso de 3:1 (esto corresponde a la condición a = 1/4 en la primera realización) y se desplaza por 1/4 de píxel desde X(1). De modo parecido, el dato Y2(0) de imagen se produce basándose en X(0) y X(+2) y se desplaza por 1/4 de píxel desde
X(0).

Esto puede representarse mediante la siguiente fórmula:

Y1(0) = (1/4)X(-1) + (3/4)X(+1)

Y2(0) = (1/4)X(0) + (3/4)X(+2).

Tanto Y1(0) como Y2(0) están situados en el mismo punto en cada cuadro. Es decir, se componen dos imágenes que tienen la misma fase y el mismo intervalo de frecuencia con respecto a la dirección vertical a partir de dos campos de datos. Posteriormente, se calcula el valor "d" absoluto de la diferencia entre Y1(0) e Y2(0). El valor "d" puede escribirse como:

d = |Y1(0) - Y2(0)|.

Esta "d" se comparará con un umbral "th" de detección de movimiento predeterminado. Si d > th, entonces se determina que el píxel [j,i] en la figura 20 es un punto en movimiento. Si no, se determina que el píxel es un punto estacionario.

En el método convencional, para detectar un movimiento, sólo uno de los dos campos se evalúa mediante una simple interpolación para componer el campo de datos. Es decir, Y1(0) e Y2(0) se toman como viene a continuación:

Y1(0) = (1/2)X(-1) + (1/2)X(+1)

\quad: Y2(0) = X(0).

Por tanto, el intervalo de frecuencia de Y1(0) es distinto del de Y2(0), y esto puede considerarse como el motivo de la detección errónea.

Puesto que, tal como se ha expuesto anteriormente, se usan dos campos compuestos que tienen la misma fase y el mismo intervalo de frecuencia para Y1(0) e Y2(0) de la realización, "d" puede detectarse con exactitud todo el tiempo sin verse afectada por la naturaleza estadística de la imagen.

El anteriormente mencionado umbral th se define como una suma de dos componente tal como viene a continuación:

th = th0 + th1.

En general, la diferencia entre los campos se volverá grande en las partes en movimiento, concretamente, la "d" se volverá grande, por tanto, se determinará que el punto es un punto en movimiento. Sin embargo, aunque un punto pertenezca a una parte estacionaria, el píxel observado está cerca de un objeto estacionario, la "d" se volverá grande y por tanto se determinará erróneamente que es un punto en movimiento. Para tratar esta situación, "th" se divide en dos partes, es decir, th0 y th1. Este "th0" es una componente fija fijada como un límite por debajo del cual los datos de imagen no pueden reconocerse como un punto visual en movimiento.

El valor th1 es una componente variable no negativa y tiene la característica de que, siempre que el punto [j,i] observado o X(0) se encuentre en una parte de borde horizontal, el valor se volverá grande. Aquí, th1 viene dado tal como sigue a continuación:

th1 = k rnd(max(\alpha,\beta))

\hskip1cm

(rnd(\cdot): redondeo)

donde

\alpha = min(|X(-2) - X(0)|,|X(0) - X(+2)|)

\beta = |X(-1) - X(+1)|

En la fórmula anterior, \alpha y \beta son ambas parámetros que utilizan los valores absolutos de la diferencia en los datos de píxel dentro de campos respectivos, y se volverán grandes en las partes de borde horizontales que están quietas. Por tanto, "th" se vuelve grande para que sea improbable estimar X(0) como una parte en movimiento. Esto significa que la detección errónea puede evitarse cuando un píxel observado se encuentra cerca del borde de un objeto estacionario. Ahora, se describirá en detalle la fórmula anterior. En la figura 21, cuando X(0) es una parte en movimiento (en la figura 21(a)), los píxeles de datos que pertenecen al mismo campo pueden considerarse que son aproximadamente iguales entre sí. Por tanto, se supondrá que la diferencia de X(-2) y X(0), o la diferencia de X(0) y X(+2), es pequeña. Aquí, cuando un píxel que pertenece a la parte en movimiento pero se encuentra en el borde (en la figura 21(b)), debe haber un píxel que no esté correlacionado con la parte en movimiento, ya sea encima o debajo del píxel observado. Por tanto, se utiliza el operador "min" para hacer que \alpha sea pequeña.

Por otra parte, cuando los datos en cuestión se encuentran en una parte estacionaria de borde horizontal (en la figura 21(c)), los píxeles de datos que se encuentran enfrentados, con el borde de límite en medio, están menos correlacionados aunque pertenezcan al mismo campo. Por consiguiente, o bien \alpha, o bien \beta, se vuelve grande. De manera ilustrativa en la figura 21(c), para \alpha se selecciona un valor |X(-2) - X(0)| pequeño mediante la función "min"(\cdot), pero \beta tiene un valor |X(-1) - X(+1)| grande. Por tanto, se selecciona el valor más grande, \alpha o \beta. En una palabra, se empleará o \alpha o \beta, la que sea más grande. De este modo, max(\alpha,\beta) se volverá pequeño en una parte en movimiento, mientras que se volverá grande en una parte de borde horizontal.

Aquí, rnd(a) es un operador de redondeo que omitirá los bits insignificantes inferiores. Cuando se consideren irregularidades debidas al ruido, etc., contenidas en la imagen, max(\alpha,\beta) no siempre se volverá cero, y puede afectar a th1, posiblemente provocando así el error de detección. Esta es la razón por la que se añade la etapa de redondeo. Un coeficiente "k" es un coeficiente de ponderación que representa el equilibrio entre la parte rnd(max(\alpha,\beta)) variable y la componente th0 fija, y se selecciona para evitar el error de la detección de movimiento y la detector errónea de bordes horizontales. La CPU 105 compara "th" con "d" y determina que un píxel observado es un punto en movimiento si "d" es mayor que "th", y si no, un punto estacionario.

El uso de la anterior detección de movimiento habilita dos campos de datos que tienen los dos partes en movimiento, por ejemplo, para formar un cuadro de una imagen fija sin borrosidad. Cuando hay un objeto en movimiento, dos campos de datos se componen en datos de cuadro sin tratamiento alguno, la imagen resultante del objeto en movimiento aparentará ser una imagen dentada que está zigzagueada cada dos líneas de barrido, tal como se muestra en la figura 22. Para evitar esto, la parte que tiene movimiento, sólo se utilizará uno de los dos campos para la interpolación para componer un cuadro de datos, tal como se muestra en la figura 23.

Considérese el caso en el que este método de esta realización se aplica a la anterior composición de datos de un cuadro. En este caso, cuando se determina que un píxel observado con el dato X(0) es un punto en movimiento basándose en el método de esta invención, el punto [j,i] en el cuadro de datos se compondrá por interpolación empleando X(-1) y X(+1) del otro campo distinto al que pertenece X(0), en vez de usar X(0). Específicamente, los datos de píxel en [j,i] serán así:

si X(0) es un punto en movimiento:

datos de píxel en [j,i] = (X(-1) + X(+1))/2,

y si X(0) es un punto estacionario:

datos de píxel en [j,i] = X(0).

Huelga decir que también se puede realizar la composición por interpolación según la primera realización que se ilustra en la figura 18. La CPU 105 realizará el anterior procesamiento de cálculo.

De esta manera, el objeto a procesar se desplaza de píxel a píxel, y cuando todos los píxeles en las líneas "..., i-2, i, i+2,..." se han procesado completamente, puede producirse una imagen fija de alta calidad sin borrosidad en el cuadro de datos.

En lo anterior, en uno de los dos campos, se proporcionó un píxel de interpolación para la detección de movimiento en un punto entre las líneas de barrido que dividen internamente la distancia entre píxeles en la dirección vertical en una proporción de 1:3, mientras que en el otro campo, se proporcionó otro píxel de interpolación para la detección de movimiento en un punto entre las líneas de barrido que dividen internamente la distancia entre píxeles en la dirección vertical en una proporción de 3:1. Sin embargo, la forma de tomar píxeles de interpolación no debería limitarse a esta. Por ejemplo, los píxeles de interpolación pueden colocarse para que la distancia entre píxeles se divida en una proporción de a:1-a, donde 0 < a < 1 y a \neq 0,5. Existe una preocupación de que pueda producirse un leve error de la detección de movimiento porque los píxeles compuestos para la detección de movimiento se forman en posiciones desplazadazas con respecto a los píxeles reales. Para resolver esto, tal como se muestra en la figura 24, pueden producirse otros píxeles en las posiciones simétricas en la dirección vertical para realizar la misma detección de movimiento y puede calcularse la suma lógica de los dos resultados detectados de movimiento.

Además, aunque la CPU 105 que constituye el dispositivo de detección de movimiento de esta realización está adaptada para ejecutar los cálculos para la detección de movimiento según la invención con el programa almacenado en la memoria ROM incorporada, lo esencial de la invención no se limitará a este medio de ejecución de cálculos. Es decir, el cálculo puede ser realizado por los otros soportes físicos, o también se puede usar un soporte lógico instalado en un ordenador personal o una estación de trabajo para llevar a cabo todo el procedimiento de interpolación.

Tal como se ha descrito, según la invención pueden obtenerse las siguientes ventajas.

En primer lugar, según la invención, puesto que la dirección para la interpolación se determina evaluando la correlación entre los dos bloques de datos de referencia opuestos entre sí con un píxel a interpolar entre medias, resulta posible determinar una dirección apropiada para la interpolación para cada píxel. Por consiguiente, se puede reducir drásticamente una interpolación errónea en el procedimiento de interpolación.

Según una realización de la invención, se detectan datos de píxel que se han producido erróneamente para que puedan reemplazarse por los datos de interpolación que se producen a partir de los datos de los píxeles situados alrededor (adyacentes o próximos) de los datos de píxel erróneos. Por consiguiente, se puede eliminar prácticamente la irregularidad visual debida a los errores de interpolación que surgen en el procedimiento de interpolación.

Además, según la invención, las correlaciones se estiman asignando pesos según las direcciones para la interpolación, y la interpolación se realiza basándose en el resultado de al estimación, es posible llevar a cabo una interpolación sin complicaciones con menos dentado para bordes que tengan bordes de pendiente más suave.

Además, según una realización de la invención, puesto que para determinar los píxeles de datos interpolados erróneamente mediante el procedimiento de interpolación, las derivadas de segundo orden o la laplaciana octodireccional se emplean para calcular los valores de evaluación que representan la condición de aislamiento de los datos de píxel y se volverán muy grandes si los datos de píxel son erróneos, y se realiza, basándose en los valores de evaluación, una estimación de si cada sección de datos de imagen obtenidos mediante la interpolación es apta, se puede llevar a cabo fácilmente la determinación de los errores de interpolación.

Según la realización basada en la anterior condición, puesto que los errores de interpolación pueden reducirse drásticamente y resulta prácticamente posible eliminar la irregularidad visual debida a los errores de interpolación, se pueden obtener datos de cuadro de una imagen fija de una calidad muy alta a partir de un cuadro de datos.

Además, cuando un par de datos de campo para la detección de movimiento, cuyas fases e intervalos de frecuencia con respecto a la dirección vertical son próximos unos a otros, se componen de los dos campos de datos del barrido entrelazado, concretamente, el campo de línea impar y el campo de línea par, y se comparan entre sí, resulta posible realizar la detección de movimiento con una precisión muy grande. En el método convencional, sólo se utilizó uno de los dos campos para realizar la interpolación, y por tanto, los intervalos de frecuencia de los dos campos fueron distintos entre sí, provocando de ese modo una detección errónea. Por tanto, la característica anteriormente mencionada es una ventaja notable sobre el método convencional.

Además, puesto que en vez del esquema de dos cuadros en el que la detección de movimiento se realiza diferenciando entre dos campos del mismo tipo, tal como se ha expuesto en la técnica anterior, cuando se emplea un esquema de un cuadro, resulta posible poder llevar a cabo la operación con una memoria de una trama. Por tanto, cabe esperarse una reducción del coste. Puesto que el umbral para la estimación del movimiento viene dada en forma de suma de una componente variable y una componente fija que se preestablece como un límite por debajo del cual los datos de imagen no pueden reconocerse como un punto visual en movimiento, se hace que el valor fijo sea el predominante para la detección de partes en movimiento. Por consiguiente, se puede conseguir una detección de movimiento efectiva sin errores de la detección de movimiento debidos a partes mínimamente borrosas.

Por último, puesto que el umbral para la estimación del movimiento se volverá grande cuando los píxeles cuyos movimientos se detecten se encuentren en un borde horizontal de una parte estacionaria, puede evitarse la estimación errónea del borde de la parte estacionaria como una parte en movimiento, posibilitando así realizar una detección de movimiento efectiva.

De esta manera, es posible conseguir una detección de movimiento notablemente exacta para cualquier tipo de imágenes, puesto que pueden evitarse los errores de la detección de movimiento debidos a partes mínimamente borrosas y puesto que puede evitarse la estimación errónea del borde de la parte estacionaria como una parte en movimiento.

Claims

1. Aparato de interpolación de datos de imagen para producir un cuadro de datos utilizando uno de dos campos de datos que constituyen respectivamente unos datos (A(-4)...A(4), C(-4)...C(4)) de píxel en las líneas de barrido impares y en las líneas de barrido pares de unos datos de cuadro de manera que se interpole el dato (B(0)) de píxel en las líneas de barrido pares o impares,

en el que se produce un cuadro de datos interpolando un campo de datos mediante tales etapas que comprende: determinar una dirección de interpolación sobre la base de un píxel a interpolar; y producir un dato de píxel de interpolación correspondiente al píxel a interpolar basándose en los datos de píxel de los píxeles situados en la dirección de interpolación,

comprendiendo dicho aparato:

un medio (105) de generación de datos de píxel de referencia para generar una primera fila de datos (P(-8)...P(8)) de píxel de referencia interpolando una fila de los datos (P(-4)...P(4)) de píxel correspondientes a la línea de barrido de unos píxeles que pertenecen a uno de los dos campos y son adyacentes a y encima del dato B(0) de píxel a interpolar y una segunda fila de datos (Q(-8)...Q(8)) de píxel de referencia interpolando una fila de los datos (C(-4)...C(4)) de píxel correspondientes a la línea de barrido de unos píxeles que pertenecen a uno de los dos campos y son adyacentes a y debajo del dato B(0) de píxel a interpolar;

un medio (105) de determinación de la dirección de interpolación para determinar una dirección de interpolación para el píxel a interpolar basándose en el resultado calculado de las correlaciones ((T(k)) entre un primer bloque de datos ((P(-8)), P(-7), P(-6)), (P(-7), P(-6), P(-5)),..., (P(-3), P(-2), P(-1)),..., (P(6), P(7), P(8))), que consta de un grupo de datos de píxel de un número predeterminado de píxeles de referencia consecutivos y pertenece a la primera fila de datos (P(-8)...P(8)) de píxel de referencia, y a un segundo bloque de datos ((Q(6)), Q(7), Q(8)), (Q(5), Q(6), Q(7)),..., (Q(1), Q(2), Q(3)),..., (Q(-8), Q(-7), Q(-6))), que consta de un grupo de datos de píxel del mismo número de píxeles de referencia consecutivos, pertenece a la segunda fila de datos (Q(-8)...Q(8)) de píxel de referencia y es opuesto al primer bloque de datos ((P(-8)), P(-7), P(-6)), (P(-7), P(-6), P(-5)),..., (P(-3), P(-2), P(-1)),..., (P(6), P(7), P(8))), con el dato B(0) de píxel a interpolar entre medias; y

un medio (105) de producción de datos de píxel de interpolación para producir el dato B(0) para el píxel a interpolar basándose en los datos de píxel correspondientes a los píxeles que se encuentran en la dirección de interpolación determinada por dichos medio de detección de la dirección de interpolación y que pertenecen a las líneas de barrido de uno de los dos campos y están situados adyacentes a, y encima y debajo de, el píxel a interpolar, caracterizado porque cada una de las correlaciones (T(k)) se calculan ponderando una suma (S(k)) de las diferencias entre el primer bloque de datos y el segundo bloque de datos con un valor (\alpha(k), \beta(k)) de corrección basado en una distancia entre el píxel de interpolación y el primer o segundo bloque.