專利名稱：消除lcd運動圖像逆模型極點的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種LCD運動圖像逆模型的極點問題的消除方法，具體來說，它涉及一種利用基于變步長LMS算法的非線性Volterra系統(tǒng)擬合LCD運動圖像逆模型以消除其極點的方法，屬于數(shù)字圖像處理技術(shù)與系統(tǒng)辨識技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
縱觀現(xiàn)在的監(jiān)視器市場，IXD (液晶顯示器)已經(jīng)在慢慢取代CRT (陰極射線管)顯示器，隨著平板電視機成本的降低，在電視機市場中，平板LCD顯示器也將有越來越大的占有額。液晶顯示器與傳統(tǒng)的CRT顯示器相比，具有許多優(yōu)秀的特點，例如，顯示質(zhì)量高，由于液晶顯示器(LCD)每一個點在收到信號后就一直保持那種色彩和亮度，恒定發(fā)光，而不像陰極射線管顯示器(CRT)那樣需要不斷刷新亮點，因此，LCD畫質(zhì)高而且絕對不會閃爍，把眼睛疲勞降到最低，無電磁輻射。然而，LCD并不完美，要想在各個性能指標上超越傳統(tǒng)的CRT顯示器，還有需要解決的問題，其中一個問題就是對運動圖像的顯示效果，具體來說，就是在運動圖像的邊緣會出現(xiàn)不同程度的模糊，即LCD的運動模糊問題，作為下一代顯示器的LCD將是一種能夠很好支持高清圖像顯示技術(shù)的物質(zhì)載體，而對運動圖像的不理想表現(xiàn)已經(jīng)成為制約先進顯示技術(shù)的障礙，這個問題已經(jīng)引起了人們的關(guān)注，同時也取得了一些研究進展，但仍未能完滿解決這個問題。運動圖像模糊的解決方法是當前一項研究熱點，但至今仍未能獲得有效的解決， 其實，IXD運動模糊現(xiàn)象是由IXD的顯示特性和人眼視覺系統(tǒng)(Human Visual System,HVS) 的特性共同作用而引起的，國內(nèi)外的學者們從引起該問題的LCD的保持型顯示特性及人眼視覺系統(tǒng)的運動跟蹤特性出發(fā)，提出了一系列硬件或軟件的辦法來解決該問題。在硬件方面，利用響應(yīng)時間補償技術(shù)與過壓驅(qū)動技術(shù)已可令LCD面板的響應(yīng)時間達到了 1ms，在一定程度上提高了運動圖像的顯示質(zhì)量，但簡單地提高IXD面板的響應(yīng)速度，其實對減少運動模糊現(xiàn)象并沒有多大的作用，舉例來說，響應(yīng)時間為16ms的LCD面板而言，實際上只有30%的模糊是由慢響應(yīng)特性引起的；采用倍頻技術(shù)將幀頻提升到240Hz后， 也可以在很大程度上消除LCD運動模糊的現(xiàn)象，但其帶來的功耗、帶寬、和干擾等問題不容忽視；模擬CRT脈沖驅(qū)動的方案對運動模糊也有一定的改善效果，但其中的背光閃爍技術(shù)容易導(dǎo)致亮度下降的問題，背光源掃描技術(shù)則存在LED背光成本較高，亮度不均勻等問題； 黑幀插入技術(shù)容易產(chǎn)生漏光現(xiàn)象，增加對數(shù)據(jù)速率和帶寬的要求，從而增加技術(shù)的難度和成本。可見，單純采用物理方案雖能取得一定的運動去模糊的效果，但代價過高，難以徹底解決該問題。而在采取上述物理方案的基礎(chǔ)上，利用圖像處理技術(shù)可以更進一步改善IXD運動模糊現(xiàn)象，Michiel A. Klompenhouwer與Leo Jan Velthoven提出一種基于頻域的運動向量預(yù)補償逆濾波(Motion Compensated Inverse Filtering, MCIF)的方法，對顯示特性與人眼的低通濾波特性進行預(yù)補償，能在很大程度上恢復(fù)LCD運動圖像的銳利度，Shay Har-Noy與Truong Q. Nguyen提出一種改善IXD運動模糊的方法，就是在輸入信號到IXD之前，將信號分解成雙通道，分別采用高效的非迭代濾波器庫進行FIR(Finite Impulse Response)濾波，然后再合成送入LCD顯示器輸出，達到IIRanfinite Impulse Response)濾波器的效果，但從下文的分析可知，LCD的運動模糊現(xiàn)象只發(fā)生在運動方向上，其他方向不會發(fā)生模糊現(xiàn)象，上述方案對所有方向都進行補償，這實際上是一種過補償，Shay Har-Noy他們還提出另一種方法，即將LCD運動模糊現(xiàn)象看作是一種圖像的退化問題，采用非參數(shù)迭代算法 Richardson-Lucy反卷積算法，找出點擴散函數(shù)PSF (Point Spread Function)，再通過一定的迭代令輸出圖像收斂到同真實圖像相近的最大似然圖像，從而達到降低圖像模糊的目的。Jim Xia等人在Shay Har-Noy的基礎(chǔ)上，提出一種運動自適應(yīng)去模糊濾波器以還原圖像的方法，但點擴散函數(shù)難以找到，如果精度不足反而容易引起圖像無法恢復(fù)的現(xiàn)象，而且也可能會出現(xiàn)圖像邊緣失真問題。上述方案都是在對運動圖像顯示前進行預(yù)補償，這是一條比較可行的思路，并也取得了一定的改善效果，但由于LCD運動去模糊最終要在硬件上實現(xiàn)，故上述方法并不適用。從系統(tǒng)辨識的角度出發(fā)，由于sine模型是LCD運動模糊的頻域數(shù)學模型，故將其逆(sine—1模型)作為LCD運動模糊逆系統(tǒng)，與原系統(tǒng)級聯(lián)組合，即可實現(xiàn)LCD運動去模糊的效果，但sine—1模型存在極點問題，無法恢復(fù)極點處的頻率，且難以硬件實現(xiàn)，所以其應(yīng)用受到極大的限制，鐘翊煒等提出一種通過建立二維全極點濾波器的極點聚焦技術(shù)，根據(jù)速率采用不同的系數(shù)插值計算得到一個取代sine—1模型極點的新位置，從而恢復(fù)該點的頻率以作為極點的頻率，但該方法只在高頻處才能得到有效的改善，且難以硬件實現(xiàn)，因此迫切需要尋求一種能消除該逆模型的極點問題的方法。

發(fā)明內(nèi)容
針對以上的不足，本發(fā)明提供了一種利用基于變步長LMS算法的非線性Volterra 系統(tǒng)擬合LCD運動圖像逆模型以消除其極點的消除LCD運動圖像逆模型極點的方法，它包括1)對輸入的圖像進行歸一化處理；2)計算sine—1模型的輸出圖像信號，作為觀察圖像；3)對SirnT1模型的輸出信號進行歸一化處理；4)采用基于變步長LMS算法的非線性Volterra系統(tǒng)擬合sine—1模型，構(gòu)建一個 LCD運動去模糊的可逆系統(tǒng)；5)利用sine模型對非線性Volterra系統(tǒng)的輸出信號進行IXD運動模糊的原系統(tǒng)處理；6)對步驟幻獲得的圖像信號進行歸一化處理，將圖像灰度值限制在可視范圍內(nèi)。所述步驟4)包括41)利用非線性Volterra系統(tǒng)擬合sine—1模型sine-1 ( · ) ^ Yn = ffET · Xn將某一速度下的SirnT1系統(tǒng)輸出作為輸出Yn，輸入Xn為已知，We為Volterra的核函數(shù)參數(shù)矢量；42)利用變步長LMS算法訓(xùn)練Volterra的核函數(shù)參數(shù)矢量WE。
所述步驟42)包括Step 1)獲取與相同的輸入矢量X(n)，與核矢量W(n)相乘后，由下式求取誤差 e(n)e(n) =Y (η) _ΧΤ (η) W (η)其中，Y(η)為sine—1逆系統(tǒng)的輸出矢量；Step 2)根據(jù)下式計算新的步長μ (η) = β (1-exp (-α e (η) |2))其中，0 < μ (η) < 1/λ_，λ_是輸入信號自相關(guān)矩陣的最大特征值，在滿足算法收斂的情況下，α > 0控制函數(shù)的形狀、β > 0控制函數(shù)的取值范圍；Step 3)根據(jù)乂印2)計算得到的新的步長，計算新的n+1時刻的核矢量W(n+1)W (n+1) =W (η)+2 μ (η) e (η) X (η)；Step 4)重復(fù)乂印1，直到| e (η) |達到最小，此時μ (η)也達到最小，即算法進入穩(wěn)態(tài)，由此得到最佳解，此時結(jié)束迭代。本發(fā)明的有益效果本發(fā)明將IXD運動圖像去模糊看作一個系統(tǒng)辨識的問題，即 LCD運動模糊問題可看作是一個SISO非線性的動態(tài)的時不變的原系統(tǒng)，利用非線性系統(tǒng)的 Volterra模型來擬合sine—1模型，從而構(gòu)建一個相對理想的IXD運動模糊系統(tǒng)的非線性可逆系統(tǒng)，將該可逆系統(tǒng)與原系統(tǒng)級聯(lián)組合后，則可令輸出信號將與輸入信號相同，從而達到消除LCD運動去模糊逆模型極點問題之目的；同時，采用變步長的LMS算法訓(xùn)練Volterra 的核函數(shù)參數(shù)矢量，令均方誤差(MSE)曲線收斂更快，具有算法簡單，魯棒性強的特點，且容易在硬件上實現(xiàn)。


圖1為本發(fā)明的消除LCD運動圖像逆模型極點的方法的流程圖；圖2為IXD運動去模糊系統(tǒng)模型原理圖；圖3為引起IXD運動模糊的系統(tǒng)特性原理圖；圖4為采用sine模型及其逆模型進行IXD運動去模糊的原理圖；圖5為本發(fā)明Volterra非線性系統(tǒng)擬合SirnT1模型的IXD運動去模糊的消除逆系統(tǒng)模型的極點的系統(tǒng)框架圖；圖6為Volterra非線性系統(tǒng)擬合sine—1模型的系統(tǒng)辨識原理圖；圖7為標準LMS與變步長LMS算法收斂曲線對比圖；圖8為本發(fā)明的輸入原圖像的示意圖；圖9為原圖像以85piXelS/S的速度水平向右運動，經(jīng)過sine模型處理的運動模糊圖像的示意圖；圖10為經(jīng)過SirnT1模型處理的輸出圖像的示意圖；圖11為經(jīng)過sine模型還原的圖像的示意圖(人眼所感知的圖像)；圖12為sine—1逆系統(tǒng)還原圖像與原圖像的相對誤差示意圖；圖13為Volterra非線性系統(tǒng)擬合sine—1模型后的輸出圖像示意圖；圖14為Volterra非線性系統(tǒng)的還原圖像的示意圖(人眼所感知的圖像)；圖15為VSSLMS算法的MSE收斂曲線；
圖16為Volterra非線性系統(tǒng)輸出的圖像與SirnT1逆系統(tǒng)輸出圖像的相對誤差的示意圖；圖17為Volterra非線性系統(tǒng)的還原圖像與原圖像的相對誤差示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進行進一步闡述。本發(fā)明的基礎(chǔ)理論是系統(tǒng)辨識，將LCD運動去模糊的逆系統(tǒng)與LCD運動去模糊原系統(tǒng)級聯(lián)，輸出的圖像信號將與輸入的圖像信號相同，如圖2所示。而LCD運動模糊原系統(tǒng)由LCD慢響應(yīng)和保持特性Hra、人眼對光線亮度的積分特性、視覺的低通濾波特性Hhvs三者組成，如圖3所示，由于隨著LCD面板技術(shù)的不斷改進，LCD的慢響應(yīng)特性對LCD運動模糊的影響已變得越來越小，故本發(fā)明不再考慮LCD的慢響應(yīng)特性，即由LCD的保持特性、人眼對光線亮度的積分特性、視覺的低通濾波特性三者組成LCD運動模糊原系統(tǒng)。如圖1所示，本發(fā)明的消除IXD運動圖像逆模型極點的方法包括1)對輸入的圖像進行歸一化處理。2)計算SirnT1模型的輸出圖像信號，作為觀察圖像如圖4所示，IXD運動去模糊原系統(tǒng)可以用sine頻域模型表示H (U，ν) = sine (π Th [vx, vy] · [u, ν]τ)其中，Th為顯示器的掃描周期，ν = [vx,vy]是視頻中圖像的運動速度矢量，它的離散表達式為
權(quán)利要求
1.一種消除LCD運動圖像逆模型極點的方法，其特征在于，它包括1)對輸入的圖像進行歸一化處理；2)計算sine—1模型的輸出圖像信號，作為觀察圖像；3)對sine—1模型的輸出信號進行歸一化處理；4)采用基于變步長LMS算法的非線性Volterra系統(tǒng)擬合sine—1模型，構(gòu)建一個IXD運動去模糊的可逆系統(tǒng)；5)利用sine模型對非線性Volterra系統(tǒng)的輸出信號進行LCD運動模糊的原系統(tǒng)處理；6)對步驟幻獲得的圖像信號進行歸一化處理，將圖像灰度值限制在可視范圍內(nèi)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的消除LCD運動圖像逆模型極點的方法，其特征在于，所述步驟 4)包括41)利用非線性Volterra系統(tǒng)擬合sine—1模型 sine、·) Yn = WET · Xn將某一速度下的sine—1系統(tǒng)輸出作為輸出Yn，輸入Xn為已知，We為Volterra的核函數(shù)參數(shù)矢量；42)利用變步長LMS算法訓(xùn)練Volterra的核函數(shù)參數(shù)矢量WE。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的消除LCD運動圖像逆模型極點的方法，其特征在于，所述步驟 42)包括Step 1)獲取與核函數(shù)參數(shù)矢量的項數(shù)相同的輸入矢量X(n)，與核矢量W(n)相乘后， 由下式求取誤差e (η)e(n) = Y (η)-Xt (η) W (η) 其中，Υ(η)為sine"1逆系統(tǒng)的輸出矢量； Step 2)根據(jù)下式計算新的步長 μ (η) = β (1-exp (-α e (η) |2))其中，O < μ (η) < 1/λ_，λ_是輸入信號自相關(guān)矩陣的最大特征值，在滿足算法收斂的情況下，α > O控制函數(shù)的形狀、β > O控制函數(shù)的取值范圍；Step 3)根據(jù)乂印2)計算得到的新的步長，計算新的n+1時刻的核矢量W(n+1) ff(n+l) = ff(n) +2 μ (η) e (η) X (η)；Step 4)重復(fù)乂印1，直到e(n) |達到最小，此時μ (η)也達到最小，即算法進入穩(wěn)態(tài)，由此得到最佳解，此時結(jié)束迭代。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種利用基于變步長LMS算法的非線性Volterra系統(tǒng)擬合LCD運動圖像逆模型以消除其極點的消除LCD運動圖像逆模型極點的方法，它包括1)對輸入的圖像歸一化處理；2)計算sinc-1模型的輸出圖像信號，作為觀察圖像；3)對sinc-1模型的輸出信號歸一化處理；4)采用基于變步長LMS算法的非線性Volterra系統(tǒng)擬合sinc-1模型，構(gòu)建一個LCD運動去模糊的可逆系統(tǒng)；5)利用sinc模型對非線性Volterra系統(tǒng)的輸出信號進行LCD運動模糊的原系統(tǒng)處理；6)對獲得的圖像信號進行歸一化處理，將圖像灰度值限制在可視范圍內(nèi)。本發(fā)明不但消除了LCD運動去模糊逆模型的極點，同時，采用變步長LMS算法訓(xùn)練Volterra的核函數(shù)參數(shù)矢量，令均方誤差曲線收斂更快，算法簡單，魯棒性強，且容易在硬件上實現(xiàn)。
文檔編號G06T5/00GK102298772SQ20111026416
公開日2011年12月28日 申請日期2011年9月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月7日
發(fā)明者朱雄泳, 林繼東, 董富德, 譚洪舟 申請人:譚洪舟