基于运动补偿的隔行转逐行算法设计与验证

本篇硕士学位论文主要探讨了隔行视频信号转逐行的算法模型和实现方法，针对的是北京邮电大学通信与信息系统专业的研究生陈亚明的研究成果。论文背景中提到，随着数字电视技术的发展，尽管数字电视已经解决了传统模拟电视的诸多问题，如色彩爬行、画面闪烁和运动图像质量下降，但模拟逐行信号源仍然存在，因此，开发高效的隔行扫描信号转换至逐行扫描的算法模块对于未来的数字电视系统至关重要。 论文的核心内容集中在设计一种新的、基于运动补偿的视频处理算法，以提高去隔行（deinterlace）的效果。作者简化了运动模型，将其分为五类：水平运动、垂直运动、35°和135°方向运动，以及无运动。通过这种简化，作者实现了一种运动检测模块，其结果被应用于后续的噪声滤波和去隔行过程中，从而提升了处理效率和图像质量。 论文的关键技术包括线性去隔行算法、非线性算法和运动自适应算法，其中运动自适应算法被认为是最具理想效果的。算法设计了一个基于运动检测的自适应策略，即对静止像素采用简单的线性去隔行，而对运动像素则采用运动补偿，以减小运动带来的图像失真。 通过仿真实验，论文展示了整套算法模型在处理隔行视频信号方面的良好性能，达到了预期的去隔行效果。关键词包括视频格式转换、去隔行技术、运动检测、运动补偿和图像增强等，这些都是论文深入研究并实际应用的技术点。 总结来说，该论文提供了一种实用且高效的隔行视频信号转逐行处理方法，对于理解视频信号处理的实时性和运动补偿技术在数字电视领域的应用具有很高的学术价值。