專利名稱：一種視頻圖像降噪裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種視頻圖像處理裝置及方法，特別的是涉及一種對(duì)視頻圖像進(jìn)行降 噪處理的裝置及方法。
背景技術(shù)：
圖像降噪技術(shù)被廣泛的用于視頻圖像處理中，圖像降噪的目的在于盡量無失真地 還原出原始圖像，并把噪聲消除。比較常見的噪聲信號(hào)是高斯噪聲和脈沖噪聲。脈沖噪聲是混入圖像的孤立噪聲， 噪聲點(diǎn)與周圍點(diǎn)相關(guān)度很差，一般可以用中值濾波濾除這種噪聲。高斯噪聲是混入圖像中 的均勻白噪聲，與圖像本身無關(guān)，濾除該噪聲的方法一般采用一維或二維平均濾波，一維或 二維高斯濾波，或者一維或二維加權(quán)濾波等。然而噪聲的消除程度和圖像的失真程度是相互制約的，噪聲消除得越多，往往圖 像信息也損失的越多，相應(yīng)的圖像越模糊。高斯濾波相當(dāng)于對(duì)圖像作平滑處理，方法是將噪聲點(diǎn)以及噪聲點(diǎn)一維或二維的鄰 域點(diǎn)按固定系數(shù)做加權(quán)平均，平滑度可以通過一個(gè)參數(shù)調(diào)節(jié)，圖像越平滑，噪聲消除效果越 好，相應(yīng)圖像越模糊。平均濾波屬于高斯噪聲的一種極限情況，它的平滑效果最強(qiáng)，圖像也 變得非常模糊。在視頻降噪中，往往還運(yùn)用到時(shí)間相關(guān)性，利用時(shí)間上相鄰的圖像幀來作平滑處 理以濾除噪聲。這種方法一般也是對(duì)高斯噪聲起作用，因此具有上述高斯濾波同樣的特性。另外，門限選擇一維或二維加權(quán)濾波通過判斷噪聲點(diǎn)與其一維或二維的鄰域點(diǎn)的 差異是否大，來判斷這些鄰域點(diǎn)是否用來做加權(quán)平均。該方法可以適當(dāng)?shù)钠胶馊ピ胄阅芎?圖像模糊度問題，但是，由于圖像中每個(gè)點(diǎn)選取的鄰域運(yùn)算點(diǎn)都不相同，往往會(huì)造成圖像過 渡不均勻，尤其是在圖像從平緩區(qū)域變換到突變區(qū)域，例如，人臉的輪廓處或者藍(lán)天白云交 界處，這種降噪方式會(huì)造成圖像中出現(xiàn)明顯的過渡不均勻和分塊現(xiàn)象。因此，目前，需要找到一種好的降噪方式，既能最大限度的去除噪聲，又能很好的 保留圖像原有的細(xì)節(jié)，同時(shí)，又不會(huì)造成均勻圖像的過渡問題。

發(fā)明內(nèi)容
為解決上述降噪程度和圖像模糊存在一定矛盾的技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種視 頻圖像處理的降噪裝置，包括原始圖像輸入單元、降噪單元，還包括混合系數(shù)判決器、混合 器，其中，原始圖像輸入單元將原始圖像數(shù)據(jù)輸入至降噪單元，同時(shí)輸入至混合系數(shù)判決器 和混合器，降噪單元輸出降噪后的圖像數(shù)據(jù)、混合系數(shù)判決器輸出的混合系數(shù)、以及原始圖 像數(shù)據(jù)在混合器中混合得到輸出圖像數(shù)據(jù)。所述降噪單元采用一維模板降噪。所述降噪單元采用二維的nXn模板降噪，其中，n為奇數(shù)。一種視頻圖像降噪方法，該方法包括如下步驟
步驟S200 將原始圖像數(shù)據(jù)輸入至降噪單元、混合系數(shù)判決器和混合器中；步驟S201 降噪單元將原始圖像依次經(jīng)過降噪模板得到降噪后的圖像數(shù)據(jù)；步驟S202 混合系數(shù)判決器根據(jù)輸入的原始圖像數(shù)據(jù)，判斷當(dāng)前點(diǎn)的邊緣特性， 根據(jù)該邊緣特性計(jì)算混合系數(shù)kl和k2 ；步驟S203 將原始圖像數(shù)據(jù)和降噪單元得到的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)混合系數(shù)kl和k2， 在混合器中進(jìn)行混合，得到輸出圖像數(shù)據(jù)。當(dāng)對(duì)高斯噪聲進(jìn)行降噪時(shí)，所述步驟S202中混合系數(shù)kl和k2的計(jì)算方法包括如 下步驟步驟S400 輸入原始圖像；步驟S401 求當(dāng)前點(diǎn)與一定鄰域內(nèi)的像素差異值，其中當(dāng)前像素點(diǎn)的亮色分量分 別與該鄰域內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)的相應(yīng)分量相減，得到若干個(gè)差異值，該每個(gè)分量差異值的個(gè) 數(shù)由降噪的模板決定；步驟S402 將差異最大化，將得到的各個(gè)分量上的差異值進(jìn)行比較，得到其中的 最大差異值；步驟S403 增益控制，將步驟S402中得到的最大差異值與增益因子相乘，決定原 圖像參與計(jì)算的程度；步驟S404 混合系數(shù)的生成，將步驟S403中經(jīng)增益因子相乘后得到的差異值限幅 至0到系統(tǒng)數(shù)據(jù)最大值之間，并歸一化到0 1，所述歸一化值為混合系數(shù)kl，混合系數(shù)k2 與混合系數(shù)kl之和為1。所述步驟S403中增益因子可通過寄存器實(shí)時(shí)配置。當(dāng)對(duì)脈沖噪聲進(jìn)行降噪時(shí)，所述步驟S202中混合系數(shù)kl和k2的計(jì)算方法包括如 下步驟步驟S500 輸入原始圖像；步驟S501 求當(dāng)前點(diǎn)與一定鄰域內(nèi)的像素差異值，其中當(dāng)前像素點(diǎn)的亮色分量分 別與該鄰域內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)的相應(yīng)分量相減，得到若干個(gè)差異值，該每個(gè)分量差異值的個(gè) 數(shù)由降噪的模板決定；步驟S502 將差異最小化，將所得到的各個(gè)分量上的差異值進(jìn)行比較，得到其中 的最小值diff_min ；步驟S503 閾值限幅，預(yù)設(shè)一個(gè)閾值￡與步驟S502中得到的差異最小值diff_ min比較，若大于該閾值￡，則認(rèn)為該點(diǎn)為噪聲點(diǎn)；否則，判斷該點(diǎn)為圖像邊緣點(diǎn)；步驟S504 當(dāng)所述差異最小值diff_min小于所述閾值￡時(shí)，則混合系數(shù)kl的計(jì) 算方法如下式所示Kl = l-diff_min/ e，k2 = diff_min/ e ；當(dāng)所述差異最小值diff_min大于所述閾值￡時(shí)，則混合系數(shù)kl為1，k2為0。所述步驟S503中閾值￡可通過寄存器實(shí)時(shí)配置。所述步驟S203中混合的具體方法為將混合系數(shù)kl與原始圖像相乘，k2與降噪后 的數(shù)據(jù)相乘，再將兩個(gè)乘積相加得到所述輸出圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明一種視頻圖像的降噪裝置及方法采用原圖和經(jīng)過傳統(tǒng)濾波降噪輸出的圖像疊加混合的方法實(shí)現(xiàn)，既能去除圖像中的噪聲，又能很好的保留圖像原有的細(xì)節(jié)，同時(shí)， 又不會(huì)造成均勻圖像的過渡問題，其中，混合因子是由圖像本身的結(jié)構(gòu)特征決定的，如果在 邊緣區(qū)域，選擇原圖的比例較大；在平坦區(qū)域，則選擇降噪圖像的比例較大，從而可以解決 在降噪過程中圖像邊緣變模糊的問題，盡可能無失真地還原出原始圖像，并把噪聲消除。


圖1是傳統(tǒng)的降噪裝置的結(jié)構(gòu)框圖；圖2是本發(fā)明具體實(shí)施方式
視頻圖像降噪裝置的結(jié)構(gòu)框圖；圖3是本發(fā)明一種具體實(shí)施方式
的結(jié)構(gòu)框圖；圖4是本發(fā)明具體實(shí)施方式
對(duì)高斯噪聲降噪時(shí)混合系數(shù)判決器的流程圖；圖5是本發(fā)明具體實(shí)施方式
對(duì)脈沖噪聲降噪時(shí)混合系數(shù)判決器的流程圖。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明具體實(shí)施方式
作具體說明。如圖1所示為傳統(tǒng)的降噪裝置的結(jié)構(gòu)框圖，該結(jié)構(gòu)包括原始圖像輸入單元、降噪 單元，原始圖像輸入單元輸出原始圖像數(shù)據(jù)至降噪單元，經(jīng)降噪單元降噪后輸出圖像數(shù)據(jù)。 傳統(tǒng)的降噪裝置經(jīng)降噪處理后就輸出，當(dāng)降噪效果突出時(shí)會(huì)引起圖像的模糊。如圖2所示為本發(fā)明具體實(shí)施方式
一種視頻圖像降噪裝置的結(jié)構(gòu)框圖，該結(jié)構(gòu)包 括原始圖像輸入單元101、混合系數(shù)判決器102、降噪單元103、混合器104，原始圖像輸入 單元101將原始圖像數(shù)據(jù)輸入至降噪單元103，同時(shí)輸入至混合系數(shù)判決器102和混合器 104，降噪單元103輸出降噪后的圖像數(shù)據(jù)、混合系數(shù)判決器102輸出的系數(shù)kl和k2、以及 原始圖像數(shù)據(jù)在混合器104中混合得到輸出圖像數(shù)據(jù)。其中，所述降噪單元103采用一維或二維降噪模板進(jìn)行降噪，且該降噪模板可根 據(jù)噪聲類型選擇現(xiàn)有技術(shù)中的相應(yīng)模板，如平均濾波、高斯濾波、中值濾波等，且模板可為 一維，也可為二維的nXn，其中n為奇數(shù)。所述混合器104將原始圖像信號(hào)與降噪后的圖像信號(hào)按照相應(yīng)系數(shù)混合，其中系 數(shù)由混合系數(shù)判決器102計(jì)算得到，根據(jù)噪聲種類的不同、濾波模板的不同，計(jì)算混合系數(shù) kl、k2的方法也不同。根據(jù)如圖2所示的圖像降噪裝置，本發(fā)明圖像降噪方法可分為如下步驟步驟S200 將原始圖像數(shù)據(jù)輸入至降噪單元103、混合系數(shù)判決器102和混合器 104 中；步驟S201 降噪單元103將原始圖像依次經(jīng)過降噪模板得到降噪后的圖像數(shù)據(jù)；步驟S202 混合系數(shù)判決器102根據(jù)輸入的原始圖像數(shù)據(jù)，判斷當(dāng)前點(diǎn)的邊緣特 性，根據(jù)邊緣特性計(jì)算混合系數(shù)kl和k2 ；步驟S203 將原始圖像數(shù)據(jù)和降噪單元103得到的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)混合系數(shù)kl和 k2，在混合器104中進(jìn)行疊加混合，得到輸出圖像數(shù)據(jù)。其中，步驟S203中混合系數(shù)kl與k2分別對(duì)應(yīng)原始圖像數(shù)據(jù)和降噪單元103得到 的圖像數(shù)據(jù)，即混合系數(shù)kl與原始圖像數(shù)據(jù)加權(quán)相乘、混合系數(shù)k2與降噪單元103得到的 圖像數(shù)據(jù)相乘，得到的兩個(gè)乘積相加得到混合后的圖像數(shù)據(jù)。
步驟S202中混合系數(shù)的計(jì)算方法根據(jù)圖像的邊緣特征，因此任何能夠用于判斷 邊緣或圖像相關(guān)性的方法都可以用來作混合系數(shù)判決器102的判斷依據(jù)，如傳統(tǒng)的sobel 算子、prewitt算子、robert算子等。當(dāng)前點(diǎn)越接近為圖像邊緣時(shí)，則原圖像疊加混合的比 率大；當(dāng)前點(diǎn)越接近為噪聲點(diǎn)時(shí)，則傳統(tǒng)降噪后圖像數(shù)據(jù)疊加混合的比率越大。本發(fā)明具體 實(shí)施方式中，針對(duì)高斯噪聲和脈沖噪聲的降噪，分別提出了兩種混合系數(shù)計(jì)算方法。如圖4所示，當(dāng)對(duì)高斯噪聲進(jìn)行降噪時(shí)，混合系數(shù)判決器102的流程圖，具體步驟 如下步驟S400 輸入原始圖像；步驟S401 求當(dāng)前點(diǎn)與一定鄰域內(nèi)的像素差異值，其中當(dāng)前像素點(diǎn)的亮色分量分 別與該鄰域內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)的相應(yīng)分量相減，得到若干個(gè)差異值，該每個(gè)分量差異值的個(gè) 數(shù)由降噪的模板決定，當(dāng)模板為nXn時(shí)，則該每個(gè)分量差異值的個(gè)數(shù)為nXn ；當(dāng)模板為一 維的n時(shí)，則該每個(gè)分量差異值的個(gè)數(shù)為n，其中n為自然數(shù)，以下同。步驟S402 將差異最大化，將得到的各個(gè)分量上的差異值進(jìn)行比較，得到其中的 最大差異值。步驟S403 增益控制，將步驟S402中得到最大差異值與增益因子3相乘，該增益 因子0可通過寄存器實(shí)時(shí)配置，決定原圖像參與計(jì)算的程度。步驟S404 混合系數(shù)的生成，以8位的系統(tǒng)為例，將步驟S403中經(jīng)增益因子日相 乘后得到的差異值限幅到0 255，并歸一化到0 1，得到混合系數(shù)kl ；當(dāng)系統(tǒng)為其他位 數(shù)的數(shù)據(jù)時(shí)，則采用相同的方法歸一化到0 1。值得注意的時(shí)，本發(fā)明所述系統(tǒng)的位數(shù)不局限于本具體實(shí)施方式
所述的8位，當(dāng) 系統(tǒng)數(shù)據(jù)為m位時(shí)，則將上述經(jīng)增益因子0相乘后得到的差異值限幅到0 2m-l，再歸一 化到0 1。該混合系數(shù)kl越大，則說明當(dāng)前點(diǎn)與周圍點(diǎn)的差異越大，越可能是一個(gè)邊緣點(diǎn)； 當(dāng)所述混合系數(shù)kl越小，說明當(dāng)前點(diǎn)與周圍點(diǎn)的差異越小，越可能是一個(gè)平滑區(qū)域內(nèi)的
點(diǎn)o混合系數(shù)k2 為k2 = 1-kl。同時(shí)，當(dāng)對(duì)脈沖噪聲進(jìn)行降噪時(shí)，則一般采用中值濾波，相應(yīng)混合系數(shù)判決器102 可以采用以下的工作流程，如圖5所示，具體的步驟如下步驟S500 輸入原始圖像；步驟S501 求當(dāng)前點(diǎn)與一定鄰域內(nèi)的像素差異值，其中當(dāng)前像素點(diǎn)的亮色分量分 別與該鄰域內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)的相應(yīng)分量相減，得到若干個(gè)差異值，該每個(gè)分量差異值的個(gè) 數(shù)由降噪的模板決定，當(dāng)模板為nXn時(shí)，則該每個(gè)分量差異值的個(gè)數(shù)為nXn ；當(dāng)模板為一 維的n時(shí)，則該每個(gè)分量差異值的個(gè)數(shù)為n。步驟S502 將差異最小化，將所得到的各個(gè)分量上的差異值進(jìn)行比較，得到其中 的最小值diff_min。步驟S503 閾值限幅，脈沖噪聲與周圍點(diǎn)的差異一般較大，具有偽邊緣特性，因 此，預(yù)設(shè)一個(gè)閾值e與步驟S502中得到的差異最小值diff_min比較，若大于該閾值￡，則 認(rèn)為該點(diǎn)為噪聲點(diǎn)；否則，判斷該點(diǎn)為圖像邊緣點(diǎn)。其中，用戶可通過寄存器實(shí)時(shí)配置閾值￡的值。
步驟S504 混合系數(shù)的生成當(dāng)所述差異最小值diff_min小于所述閾值￡時(shí)，則混合系數(shù)kl的計(jì)算方法如公 式⑴所示Kl = l-diff_min/ e(1)當(dāng)所述差異最小值diff_min大于所述閾值￡時(shí)，則混合系數(shù)kl為1。上述兩種情況下，混合系數(shù)k2均滿足kl與k2之和為1，即k2 = 1-kl。如圖3所示為當(dāng)降噪模板中維數(shù)n為3時(shí)本發(fā)明一種具體實(shí)施方式
的結(jié)構(gòu)框圖， 當(dāng)原始圖像輸入單元201依次輸入數(shù)據(jù)至混合系數(shù)判決器202和降噪單元203以及混合器 204，當(dāng)輸入當(dāng)前點(diǎn)為e點(diǎn)時(shí)，由于降噪模板為3X 3，則輸入數(shù)據(jù)以e點(diǎn)為中心，3X3的原始 圖像區(qū)域與降噪模板203加權(quán)，得到降噪后的圖像數(shù)據(jù)；同時(shí)，輸入信號(hào)的三個(gè)分量Y、U、V 經(jīng)混合系數(shù)判決器202得到當(dāng)前點(diǎn)e點(diǎn)的邊緣特征，計(jì)算出的混合系數(shù)kl和k2，與原始圖 像輸入單元201和降噪后的圖像數(shù)據(jù)分別加權(quán)相加得到輸出的圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明不局限于本具體實(shí)施方式
所述的3X3降噪模板，當(dāng)降噪模板為nXn時(shí)，則 原始圖像輸入單元201中以當(dāng)前點(diǎn)為中心的nXn的區(qū)域參與當(dāng)前點(diǎn)的計(jì)算。以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說明，不能認(rèn)定 本發(fā)明的具體實(shí)施只局限于這些說明。對(duì)于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在 不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡(jiǎn)單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的 保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
一種視頻圖像降噪裝置，包括原始圖像輸入單元、降噪單元，其特征在于，該裝置還包括混合系數(shù)判決器、混合器，其中，原始圖像輸入單元將原始圖像數(shù)據(jù)輸入至降噪單元，同時(shí)輸入至混合系數(shù)判決器和混合器，降噪單元輸出降噪后的圖像數(shù)據(jù)、混合系數(shù)判決器輸出的混合系數(shù)、以及原始圖像數(shù)據(jù)在混合器中混合得到輸出圖像數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種視頻圖像降噪裝置，其特征在于，所述降噪單元采用一 維模板降噪。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種視頻圖像降噪裝置，其特征在于，所述降噪單元采用二 維的nXn模板降噪，其中，η為奇數(shù)。
4.一種視頻圖像降噪方法，其特征在于，該方法包括如下步驟步驟S200 將原始圖像數(shù)據(jù)輸入至降噪單元、混合系數(shù)判決器和混合器中；步驟S201 降噪單元將原始圖像依次經(jīng)過降噪模板得到降噪后的圖像數(shù)據(jù)；步驟S202 混合系數(shù)判決器根據(jù)輸入的原始圖像數(shù)據(jù)，判斷當(dāng)前點(diǎn)的邊緣特性，根據(jù) 該邊緣特性計(jì)算混合系數(shù)kl和k2 ；步驟S203 將原始圖像數(shù)據(jù)和降噪單元得到的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)混合系數(shù)kl和k2，在混 合器中進(jìn)行混合，得到輸出圖像數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種視頻圖像降噪方法，其特征在于，當(dāng)對(duì)高斯噪聲進(jìn)行降 噪時(shí)，步驟S202中所述混合系數(shù)kl和k2的計(jì)算方法包括如下步驟步驟S400:輸入原始圖像；步驟S401 求當(dāng)前點(diǎn)與一定鄰域內(nèi)的像素差異值，其中當(dāng)前像素點(diǎn)的亮色分量分別與 該鄰域內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)的相應(yīng)分量相減，得到若干個(gè)差異值，該每個(gè)分量差異值的個(gè)數(shù)由 降噪的模板決定；步驟S402:將差異最大化，將得到的各個(gè)分量上的差異值進(jìn)行比較，得到其中的最大差異值；步驟S403 增益控制，將步驟S402中得到的最大差異值與增益因子相乘，決定原圖像 參與計(jì)算的程度；步驟S404 混合系數(shù)的生成，將步驟S403中經(jīng)增益因子相乘后得到的差異值限幅至O 到系統(tǒng)數(shù)據(jù)最大值之間，并歸一化到O 1，所述歸一化值為混合系數(shù)kl，混合系數(shù)k2與混 合系數(shù)kl之和為1。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種視頻圖像降噪方法，其特征在于，步驟S403中所述增益 因子可通過寄存器實(shí)時(shí)配置。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種視頻圖像降噪方法，其特征在于，當(dāng)對(duì)脈沖噪聲進(jìn)行降 噪時(shí)，步驟S202中所述混合系數(shù)kl和k2的計(jì)算方法包括如下步驟步驟S500:輸入原始圖像；步驟S501 求當(dāng)前點(diǎn)與一定鄰域內(nèi)的像素差異值，其中當(dāng)前像素點(diǎn)的亮色分量分別與 該鄰域內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)的相應(yīng)分量相減，得到若干個(gè)差異值，該每個(gè)分量差異值的個(gè)數(shù)由 降噪的模板決定；步驟S502:將差異最小化，將所得到的各個(gè)分量上的差異值進(jìn)行比較，得到其中的最 小值 diff_min ；步驟S503:閾值限幅，預(yù)設(shè)一個(gè)閾值ε與步驟S502中得到的差異最小值diff_min比較，若大于該閾值ε，則認(rèn)為該點(diǎn)為噪聲點(diǎn)；否則，判斷該點(diǎn)為圖像邊緣點(diǎn)；步驟S504:當(dāng)所述差異最小值diff_min小于所述閾值ε時(shí)，則混合系數(shù)kl的計(jì)算方 法如下式所示Kl = l-diff_min/ ε， k2 = diff_min/ ε ；當(dāng)所述差異最小值diff_min大于所述閾值ε時(shí)，則混合系數(shù)kl為1，k2為O。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種視頻圖像降噪方法，其特征在于，步驟S503中所述閾值 ε可通過寄存器實(shí)時(shí)配置。
9.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種視頻圖像降噪方法，其特征在于，步驟S203中所述混合 的具體方法為將混合系數(shù)kl與原始圖像相乘，k2與降噪后的數(shù)據(jù)相乘，再將兩個(gè)乘積相加 得到所述輸出圖像數(shù)據(jù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種視頻圖像降噪裝置，該裝置包括原始圖像輸入單元、降噪單元、混合系數(shù)判決器及混合器，其中，原始圖像輸入單元將原始圖像數(shù)據(jù)輸入至降噪單元，同時(shí)輸入至混合系數(shù)判決器和混合器，降噪單元輸出降噪后的圖像數(shù)據(jù)、混合系數(shù)判決器輸出的混合系數(shù)、以及原始圖像數(shù)據(jù)在混合器中混合得到輸出圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明還提出了一種視頻圖像降噪方法，該裝置及方法既能去除圖像中的噪聲，又能很好的保留圖像原有的細(xì)節(jié)，同時(shí)，又不會(huì)造成均勻圖像的過渡問題。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101853489SQ20091010628
公開日2010年10月6日 申請(qǐng)日期2009年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月2日
發(fā)明者劉俊秀, 周顯文, 李琛, 王雅君, 石嶺 申請(qǐng)人:深圳艾科創(chuàng)新微電子有限公司