高清視頻是一件非常美妙的事情。誰不喜歡漂亮的圖像和數(shù)字環(huán)繞聲呢？誰不愿意換掉 27或32英寸的CRT顯示器以追求新型高清電視呢？現(xiàn)在是和低分辨率和因低質量標清信號而導致圖像散斑的電視機說拜拜的時候了。能夠擁有高清圖像和生活將是非常美妙的，不是嗎？

當然，你現(xiàn)在也可以觀看高清信號，但感覺如何呢？圖像中所有的噪聲和無用信息都沒消失，相反比之前更加嚴重。許多人發(fā)現(xiàn)在新高清電視上看到的節(jié)目圖像比在舊電視機上的還糟糕，這讓他們感到十分驚訝。

不幸的是，很少有人知道今天的大部分電視節(jié)目還是標清隔行掃描視頻。標清圖像必須放大才能夠在新的高清電視的大屏幕上顯示，所有缺陷都被放大了。

與傳統(tǒng)的CRT電視不同，固定像素顯示器主宰著今天的家庭影院市場，從單芯片和三面板前投影到大型、平板直視顯示器。在這些競爭產品背后，有許多區(qū)分技術的縮略語，包括 LCD、DLP、LCoS（liquid crystal on silicon，硅基液晶）和PDP（plasma display panel，等離子顯示面板）。所有這些技術都以不同方式創(chuàng)建電子圖像，但是它們卻有同一個特點：固定矩陣的成像像素。這個固定像素結構決定了顯示器的物理分辨率。

為了將所有輸入的視頻信號轉換成具有固定像素顯示器的物理分辨率，制造商必須在顯示器中集成一個視頻處理芯片。除了將圖像縮放以適應物理分辨率外，這個視頻處理器更主要的作用是增強圖像和消除視頻傳輸引起的偽影。

去隔行
大多數(shù)視頻源，包括DVD、標清電視和1080i高清電視，都是隔行傳輸圖像，即在任意給定時間內每幀只傳輸一半圖像。

現(xiàn)在，高清視頻顯示器采用了數(shù)字技術。這些技術不是在屏幕上畫出圖像信息的行，而是用一個像素陣列形成圖像，每幀一次全部顯示。換句話說，所有像素同時激活，以形成完整的圖像，而不是像CRT掃描那樣形成一行行的圖像。

即便如此，視頻信號決定這些設備將顯示的是隔行或逐行，也就是說，來自源的信息可一次半幀或一次整幀。事實上，數(shù)字顯示器最終要求逐行信號以正常運行，如果接收到的是隔行信號，在顯示之前必須轉換成逐行信號。因此，所有數(shù)字顯示器都要將來自DVD和1080i源的隔行視頻信號轉換成逐行格式。這是視頻處理器的工作，其過程叫做去隔行。所有的數(shù)字顯示器、許多DVD 播放機及其他源設備都采用了視頻處理器。

如果視頻圖像中的物體不動，就非常容易進行去隔行，兩個場可以交織在一起，并合并形成一個整幀。但記錄是以隔行方式進行的，構成整幀的兩個源場不是同時記錄的。每幀都可作為一個來自一個時間點的奇數(shù)場記錄，然后在1s的1/50或1/60后作為偶數(shù)場記錄。

因此，如果視頻中的物體在幾分之一秒鐘內移動了，只要合并導致圖像錯誤的場，即所謂“梳理”或“羽化”就可以了。

圖1  羽化或梳理

最簡單的方法（非運動自適應）
避免這些偽像的最簡單方法是忽略那些偶數(shù)場。這叫做“非運動自適應方法”。采用該方法，當兩個場達到處理器時，來自偶數(shù)場的數(shù)據(jù)可以完全忽略。視頻處理電路通過再現(xiàn)或自上而下地平均因像素“插入”而丟失的行來還原圖像。如果沒有梳理偽像，圖像質量就會受到損害，因為這些細節(jié)和分辨率的半數(shù)都被舍棄了。我們看時下的視頻處理器，僅用來自1080i源的540行用來創(chuàng)建屏幕圖像。
　

　
先進的方法（基于幀的運動自適應）
更先進的去隔行技術包括基于幀的、運動自適應算法。利用簡單的運動計算，視頻處理器可確定何時整個圖像沒有運動。

如果圖像中任何地方沒有動，處理器就會直接合并兩個場。利用這種方法，靜態(tài)圖像可擁有全1080行的垂直分辨率，但是只要有任何運動，半數(shù)的數(shù)據(jù)就會被舍棄，分辨率就會降低到540行。因此，雖然整個靜態(tài)測試模式看起來很銳利，但視頻不是。

基于幀的運動自適應技術現(xiàn)在標清處理器上非常普遍。但是，由于偶數(shù)幀級的高清運動檢測計算的復雜性，它在高清視頻處理器中還非常少。

圖2 非運動自適應方法

HQV方法（基于像素的運動自適應）
HQV處理代表了目前最先進的逐行掃描技術：真正的基于像素的運動自適應方法。利用 HQV處理技術，運動可在像素級而不是在幀級進行識別。雖然理論上無法避免去隔行過程中舍棄的運動像素，但HQV 處理技術非常小心地只舍棄了會導致偽像的像素。

基于像素的運動自適應去隔行避免了移動物體的偽像，保存了屏幕上非移動部分的全分辨率，即使相鄰的像素處于運動之中。

為了恢復運動過程中場丟失的細節(jié)，HQV處理采用了一個多向角過濾器，在移動物體的邊緣重建一些丟失的數(shù)據(jù)，可過濾掉所有鋸齒。這項操作叫做“二級”角插值，因為它是在去隔行以后進行的，是處理的第一個階段。

HQV不是實現(xiàn)基于像素的運動自適應去隔行的唯一處理器，重要的是要認識到所有的去隔行技術都不相同。為了真正實現(xiàn)每個像素的運動自適應去隔行，視頻處理器必須執(zhí)行一個四場分析。除了在當前幀中進行兩場分析外，也需要確定兩個之前的場中哪些像素在移動。HQV處理采用四場分析，對每個像素級不斷地分析，即使是高清。

場格式轉換和視頻/幀檢測
電影每秒記錄24幀。當電影在家中的DVD或電視上播放時，這24幀一定要轉換成60個隔行掃描場。考慮一下電影的4幀：A、B、C和D。

圖3 基于幀的運動自適應方法

圖4 角插值

第一步是將這4幀轉換成8個場。這可將24f/s轉換成48隔行掃描場/s。然后，考慮到NTSC標準的速率（大概是30f/s或60隔行掃描場/s），有必要重復某些場，可以通過每隔一幀增加一個額外的場來實現(xiàn)。也就是說，A幀的兩個場都進行記錄（A奇數(shù)，A偶數(shù)），而B幀的3個三場進行記錄（B奇數(shù)、B偶數(shù)、B奇數(shù)）。該周期和C幀、D幀一起重復。這叫做2:3格式轉換，因為一個幀的兩個場都跟隨下一幀的三個場顯示。

 
當該順序在逐行掃描顯示器上回放時，就可以實現(xiàn)之前提到的去隔行技術（非運動自適應與運動自適應等）。盡管如此，有可能在不丟失任何數(shù)據(jù)的情況下完美地重建原始幀。與隔行掃描視頻兩個場在幾分之一秒進行記錄不同，這些場在同一時間和同一電影幀上記錄，然后再分成場。

因此，為了顯示最初為24f/s電影的視頻信號，所有視頻處理器都需要分析場，并確定三個場跟隨的兩個場有一個定期交替模式。這個認識和重建叫做3:2下拉，它只存在于最糟糕的去隔行器中。

混合視頻和電影
有時，電影經過進一步的編輯和后處理可轉換成視頻，包括標題、轉場和其他效果。因此，只需重建梳理偽像導致的全幀，因為圖像部分最好采用標準的去隔行方法處理，而其他部分通過格式轉換和重建原始幀看起來效果更佳。

像之前各種標準去隔行方法一樣，有許多方法可以應付混合視頻和電影。一些處理器可根據(jù)電影或視頻內容來選擇有最好效益的方法。其他處理器的設計理念是讓這些偽像不被看見，并采用視頻去隔行技術，代價只是視頻分辨率的一半。

從另一個角度來講，HQV的所有處理采用的是每像素計算。這意味著可能用HQV處理器執(zhí)行對代表電影內容的像素的格式轉換檢測策略，同時對已疊加的視頻內容執(zhí)行基于像素的運動自適應去隔行。

降噪
隨機噪聲是所有記錄影像固有的問題，其結果往往是產生所謂的圖像顆粒。不僅在后制作編輯或最后階段的視頻壓縮會產生噪聲，而且它還以膠片顆?；虺上駛鞲衅髟肼曉吹男问匠霈F(xiàn)。

降噪最簡單的方法是采用空間濾波器，過濾掉高頻數(shù)據(jù)。采用這個方法，給定時間內只評估一個幀。這確實消除了噪聲，但是卻降低了圖像質量，因為沒有辦法區(qū)分噪聲和細節(jié)。這個方法還導致了偽像的產生，導致圖像上的人皮膚好像是塑料制成的。

時間濾波器則利用了噪聲是隨時間變化的圖像隨機因素的事實。其不是簡單地評估個別幀，而是一次評估幾幀。通過識別兩幀之間的區(qū)別，從最終的影像中消除數(shù)據(jù)，可將噪聲有效減少。如果沒有物體運動，這幾乎是完美的降噪技術，能盡可能多地保存細節(jié)。這個方法已經為很多高端產品所使用。

盡管如此，如果圖片中有移動物體，就會導致從兩幀的不同，如果移動的物體沒有從噪聲中分離出來，將會出現(xiàn)重像和拖尾效應。

HQV處理采用每個像素運動自適應和噪聲自適應時間濾波器來避免偽像和與傳統(tǒng)的噪聲濾波器相關的偽像。為了保存最多的細節(jié)，移動像素不需要經歷不必要的噪聲處理。在靜態(tài)區(qū)，降噪的強度由每個像素來決定，取決于周圍像素的噪聲水平以及之前的幀，有助于濾波器在任意給定時間內調整圖像中的噪聲數(shù)量。最后會產生最小的噪聲和非常自然、保存精美細節(jié)的最大畫面。

編解碼器降噪
數(shù)字有線、衛(wèi)星或因特網視頻會產生第二類噪聲，如 You-Tube 和其他流媒體內容，我們稱之為蚊式噪聲。普通的噪聲是隨機的，而蚊式噪聲有特定的模式。它是物體邊緣出現(xiàn)白色模糊的斑點失真?！皦K噪聲”是第三種類型的失真，其中的偽像水平或垂直行產生了塊狀邊緣的外觀。這兩種類型的噪聲是由高水平的視頻壓縮造成的，因為廣播公司要在特定帶寬內放進更多電視頻道，或者通過個人錄像機增加最大錄像能力，或者通過因特網內容供應商加快下載時間或實現(xiàn)實時流。在增加更多的數(shù)字通道后，這將成為一個較大的問題。

HQV視頻處理器能夠獨立確定這三種類型的失真，并將視頻中的細節(jié)分離出來。

細節(jié)增強
細節(jié)增強，也叫銳化，對于所有數(shù)字圖像，無論是高清和標清都是非常必要的組成部分。不幸的是，由于銳化算法一直以來被認為是糟糕的方案，該過程被認為有些聲名狼藉，是需要避免的。

由于人類的視覺系統(tǒng)是通過明顯對比來感知銳度，夸大明暗之間的差異能產生似乎更清晰的圖像。不幸的是，由于過去簡陋的銳化方案，該過程一直伴隨著所謂“振鈴”或“光暈”的偽像，其中的物體被白色邊緣環(huán)繞，產生的圖像非常粗糙，不能反映原來要捕捉的東西。光暈有時比那些未修改的圖像柔化效果更分散。出于這個原因，我們經常建議用戶降低視頻設備的銳化功能。

HQV細節(jié)增強技術非常不同。利用較保守的算法并在處理之前選擇性地確定模糊區(qū)域，HQV細節(jié)增強甚至可以在最高設置下避免光暈或振鈴偽像。當然，如果源已經進行了銳化，也可以禁用 HQV 細節(jié)增強。HQV細節(jié)增強的關鍵優(yōu)勢是，當與高性能定標器一起使用時，可以實現(xiàn)接近高清質量的標清電視圖像。