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          依靠視頻預(yù)/后處理實(shí)現(xiàn)更出眾的高清多媒體設(shè)計(jì)

          作者: 時(shí)間:2010-01-14 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          消費(fèi)類應(yīng)用如今正在經(jīng)歷爆炸性的增長,可以提供逼真圖像并允許用戶根據(jù)不同顯示設(shè)備調(diào)整畫面的數(shù)字壓縮技術(shù)正是這種增長的幕后推手。數(shù)字技術(shù)的流行使得沉寂多年的電視市場再度活躍起來,視頻產(chǎn)品再次成為了消費(fèi)電子領(lǐng)域的熱門商品。隨之而來的,如何借助視頻增強(qiáng)技術(shù)來進(jìn)行產(chǎn)品差異化就變得異常重要。

          視頻產(chǎn)品的差異化

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/166792.htm

          數(shù)字視頻編解碼算法的標(biāo)準(zhǔn)化確保了不同產(chǎn)品之間的協(xié)同工作能力,標(biāo)準(zhǔn)編碼器的輸出必須能夠被所有標(biāo)準(zhǔn)解碼器解碼。因此在編解碼算法上沒有太多的差異化空間。這對(duì)于終端產(chǎn)品者來說有好處,因?yàn)樗谛酒?a class="contentlabel" href="http://cafeforensic.com/news/listbylabel/label/設(shè)計(jì)">設(shè)計(jì)人員針對(duì)算法作出非常高效的;而對(duì)于那些希望自己的產(chǎn)品與眾不同的設(shè)計(jì)者來說,則是個(gè)缺點(diǎn)。好在用于提高圖像質(zhì)量和色彩還原能力的視頻預(yù)和后模塊提供了產(chǎn)品差異化的機(jī)會(huì),同時(shí)也對(duì)產(chǎn)品的可編程性提出了要求。

          視頻預(yù)算法

          毫無疑問的,視頻流不會(huì)以來自傳感器的初始狀態(tài)傳輸,在進(jìn)行編碼之前,會(huì)對(duì)原始碼流進(jìn)行一系列的變換處理。主要的預(yù)處理操作包括:

          * 像素掃描/數(shù)據(jù)傳輸C這一步操作只是簡單的從傳感器得到圖像。

          * 拜爾格式解交織C現(xiàn)代視頻圖像技術(shù)用三色RGB拜爾濾波器替代了單色的圖像傳感器,因此來自傳感器的數(shù)據(jù)流包括了紅、綠、藍(lán)的顏色信息。這些信息被分離后,變換為YCbCr的亮度與色度信息來表示圖像。

          * 噪聲濾波C電子世界中總是會(huì)有噪聲存在,而降低或消除噪聲的最佳階段是在進(jìn)行編碼之前。

          * 抖動(dòng)檢測(cè)與補(bǔ)償C抖動(dòng)檢測(cè)與補(bǔ)償可以減小因相機(jī)抖動(dòng)造成的圖像質(zhì)量下降。

          * 局部動(dòng)態(tài)范圍補(bǔ)償C在特定的模式下,圖像的動(dòng)態(tài)范圍可能會(huì)超出傳感器的極限。而照相機(jī)或攝像機(jī)應(yīng)該具備智能調(diào)整曝光量從而擴(kuò)展傳感器基本動(dòng)態(tài)范圍的功能。

          * 對(duì)焦調(diào)整(銳化)C圖像傳感器無法捕獲連續(xù)的圖像信息。它們將圖像分解為一個(gè)個(gè)像素,然后根據(jù)不同的分辨率在像素間進(jìn)行插值并重新組合成新的圖像。這種操作會(huì)導(dǎo)致圖像銳度的下降,但通過適當(dāng)?shù)念A(yù)處理算法是可以糾正的。除此之外,銳化算法還可以使由于鏡頭原因輕微跑焦的圖像看起來更銳利。

          * 顏色校正C不同色溫下的白光是有所不同的,這會(huì)影響到最終獲取的圖像。除此之外,不同的顯示設(shè)備處理顏色的方法也不一樣。視頻系統(tǒng)中的顏色校正補(bǔ)償功能可以糾正顏色偏移,特別是皮膚色調(diào)的偏移

          * 人臉識(shí)別C在人物眾多的圖像中,拍攝者通常希望圖像聚焦在人物的面部。照相機(jī)和攝像機(jī)的一個(gè)重要功能就是能夠識(shí)別人臉并自動(dòng)對(duì)焦。

          * 立體圖像C根據(jù)平面圖像的密度信息來構(gòu)建立體圖像,這種預(yù)處理常用在融合了虛擬和真實(shí)圖像的混合現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中。

          圖1是四種預(yù)處理算法的示例圖像:噪聲濾波、抖動(dòng)檢測(cè)與補(bǔ)償、動(dòng)態(tài)范圍補(bǔ)償和顏色校正。

          圖1: 四種預(yù)處理算法示例:噪聲濾波、抖動(dòng)檢測(cè)與補(bǔ)償、動(dòng)態(tài)范圍補(bǔ)償和顏色校正。
          圖1: 四種預(yù)處理算法示例:噪聲濾波、抖動(dòng)檢測(cè)與補(bǔ)償、動(dòng)態(tài)范圍補(bǔ)償和顏色校正。

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