一种用于电视系统中的图像清晰度测量算法及实现

本文介绍了数字电视中用于增强图像画质的一种清晰度测量的方法,该方法使用图像中的频率信息、细节信息和局部图像的动态范围来判断当前输入的图像是一幅真实的高清图像还是在信号传输过程中被放大成高清信号的伪高清图像信号。从而利用得出的清晰度测量结果对真实高清图像信号和伪高清图像信号进行不同的清晰度和对比度调整。该方法的设计应用填补了数字电视图像后处理中对于原始信号检测的一个空白。本文介绍了该方法的基本原理和具体实现的算法,并讨论了该算法的硬件实现方案和代价。     

大屏幕彩电新电路新技术精萃(6) 彩色瞬态改善电路与色度降噪电路

彩色瞬态改善电路又称彩色瞬变改良电路，是大屏幕彩电广泛采用的一种改善图像清晰度的电路。它的作用是对色差信号R—Y、B—Y进行瞬态特性改良，使色度信号的脉冲上升沿和下降沿时间缩短、边缘变陡，从而增加彩色的清晰度。其电路结构中采用了延迟电路、加法器、倒相器、检波器以及挖心降噪电路。实际应用电路(以长虹NC-3机心彩电为     

一种新的瞬态亮色提升算法

提出一种新的瞬态亮色提升方法来提升图像画质,对当前处理像素点进行了分类,首先判断像素点是属于测试模式还是普通模式,若是测试模式则采用移位法,普通模式则采用叠加勾边法。实验结果表明,应用该算法测试模式图像边缘更陡峭,普通模式图像在保持自然的基础上也提升了图像边缘的清晰度,能得到很好的瞬态提升效果。     

彩色电视机的色度信号瞬态特性改善电路TA8814N

本文提出了色度信号瞬态特性改善的必要性，介绍了利用４Ｎ进行瞬态特性处理的思想和方法，提供了ＴＡ８８１４Ｎ的典电路及主要技术数据。     

一种基于自适应对比度调整的电视画质增强技术

提出一种新的自适应对比度增强方法，该方法基于分析输入图像的信息，调整特定需要区域的亮度值，以达到改善电视图像对比度效果。在对比度改善和保持图像色饱和度方面效果明显，而且计算量小，处理速度快，完全适用于计算资源有限、实时性要求较高的电视播放系统。     

一种快速瞬态响应LDO的设计与实现

设计了一种快速瞬态响应LDO。采用缓冲级结构的增强电路,使功率器件在负载瞬态变化时,栅极能够及时响应,从而避免了较大的电压上冲与下冲。加入缓冲级电路以后,系统的稳定性变差,采用密勒补偿和前馈补偿对其进行频率补偿,增加系统的相位裕度,使系统稳定。采用CSMC 0.5 μm工艺,利用Cadence工具完成了整体电路的设计、前仿真、物理版图设计和后仿真,并进行了流片。测试结果表明,设计的LDO输出电压为2.5 V,负载电流在10 mA和300 mA之间变化时,电压最大变化48 mV,响应时间为12.4 μs。     

一种瞬态增强的无片外电容LDO设计

基于SMIC 0.18 um BCD工艺,采用自适应功率管技术和直接电压尖峰检测技术,设计了一种瞬态响应增强的无片外电容低压差线性稳压器。瞬态增强电路采用对称的频率补偿网络提高功率管瞬时摆率,抑制下冲;采用PMOS管组成的电荷泄放通路减小系统瞬时输出阻抗,抑制上冲。仿真结果显示：输入电压为3.5～4.5 V、漏失电压为100 m V时,系统最大输出电流为100 m A;线性调整率为0.04 mV/V,负载调整率为7.33 mV/A。负载电流在0～100 m A@1 us跳变时,上冲、下冲电压小于130 m V,建立时间小于1 us。     

一种带瞬态增强电路的无电容型LDO

设计了一种可用于SOC片内供电的新型瞬态增强无电容型线性压差调整器电路.相对于需要由误差放大器、缓冲器和反馈网络三级结构构成的传统LDO,该设计在简单的一级单管控制结构上增加了摆率增强电路(SRE)来实现瞬态响应增强,可以更容易地进行频率补偿,在简化设计过程的同时,保证了较快的响应速度.     

一种快速瞬态响应无片外电容LDO

针对无片外电容LDO,在误差放大器与功率管之间添加缓冲器,采用频率补偿的方法,提高了环路稳定性。通过检测负载瞬态变化引起的误差放大器输出电压变化,增加对功率管栅极电容的充放电电流,提升了系统的快速瞬态响应能力。基于TSMC 0.18 μm标准CMOS工艺,设计了一种输入电压范围为1.92~3.60 V、输出电压为1.8 V的LDO。结果表明,负载在1 μs内从0变化到100 mA时,输出最大下冲电压为37.2 mV,响应时间为1.12 μs;负载在1 μs内从100 mA变化到0时,输出最大过冲电压为40.1 mV,响应时间为1.1 μs。     

一种适用于SoC的瞬态增强型线性稳压器

为满足SoC系统负载快速变化的要求,提出了一种新型摆率增强型片上LDO系统。通过增加有效的内部检测电路,使LDO的功率管栅极电压可以快速地响应输出负载跳变,提高电路响应速度。采用中芯国际40 nm CMOS工艺模型,对电路进行仿真。仿真结果表明,当LDO的负载电流以100 mA/μs跳变时,电路的最大上冲电压为110 mV,下冲电压为230 mV,恢复时间分别为1.45 μs和1.6 μs。同时,在2 V电源电压下,电路的静态电流只有42 μA。     

一种改进的模糊增强算法

针对在图像处理的过程中要面对许多含糊不清的情况,采用模糊集理论这一有效的数学工具是非常必要的。本文在研究模糊增强传统算法的基础上,提出了一种新的隶属度函数。它克服了传统算法中的变换强度较小、运算速度较慢和丢失部分灰度信息等缺点。另外,为了更好地保持图像的细节,本文在模糊增强算法中引入了平滑处理,完善了图像的模糊增强系统...     

改进的Canny算法

Canny边缘检测算法是一种综合评价比较好的边缘检测算法,但在应用时由于用高斯滤波器对图像进行平滑,往往引起定位精度下降并使角点变圆。针对上述问题,采用各向异性高斯滤波对Canny算法进行了改进。实验结果表明,改进后的算法在对噪声的鲁棒性、定位精度和单一响应方面均优于原始的Canny算法。     

机场跑道图像去雾增强算法及其实现

机场跑道场景下,由于雾、霾等恶劣天气以及大气散射的作用,使拍摄的图像对比度降低,颜色退化,物体特征难以辨认,影响机场跑道图像的异物检测与识别,带来一些安全隐患。针对上述问题,提出基于双线性插值和中值滤波的改进的引导滤波算法,提高图像对比度和处理速度,利于机场跑道异物检测与识别。仿真结果表明,改进的引导滤波算法与已有算法相比,处理速度提高了2~3倍,且图像彩色值分布更广,直方图更均匀。该算法拥有良好的边缘保持性,在细节增强方面有很好的指导意义。随后将改进的引导滤波算法移植到数字信号处理器( DSP)平台上,以满足实际工程应用对小型化的需求。     

驾驶员疲劳检测中的彩色图像增强算法

为解决因驾驶室光照不均引起的图像质量下降问题,提出一种新的基于Retinex的驾驶员视频图像增强算法。首先将图像从RGB空间转换到YCbCr空间,保持Cb和Cr分量不变,对Y分量进行高、低频分解,低频分量部分包含图像全部光照信息;利用多尺度Retinex(MSR)算法对低频部分进行光照补偿,然后对Y分量进行拉普拉斯锐化和高斯平滑滤波,增强图像细节和消除噪声干扰;最后将处理后的Y分量与原来的Cb、Cr分量进行逆变换生成新图像。实验表明,与传统算法相比,本文算法能对驾驶员视频图像起到增强效果,同时也能很好地增强图像细节信息,有利于系统对驾驶员状态进行疲劳检测。     

基于直方图拉伸的图像增强算法及其实现

介绍了一种基于分段非线性直方图拉伸的图像增强算法,根据各区域亮度分布的不同采用不同的变换曲线.文中对该算法的实现进行分析,重点讨论拉伸曲线拟合的实现方法.应用该算法对视频图像进行增强处理, 取得了较好的处理效果.     

应用于窄脉冲超宽带通信的均衡算法及其实现

由于高传输速率及多径效应的影响,在窄脉冲超宽带(IR-UWB)通信系统中,基于传统横向滤波器的时域均衡技术已无法对抗严重的码间干扰。通过收发两端联合设计,提出了一种以数据块为基础的基于码元的频域均衡技术,同时介绍了其应用前提和算法实现。仿真结果表明,所提方法能有效对抗超宽带通信系统中存在的码间干扰,是窄脉冲超宽带通信系统中更为现实的技术选择。     

一种改进的高亮度区域肤色像素检测算法

高亮度条件下肤色和非肤色具有很高的相似性,导致高亮度肤色像素的检测一直是基于肤色分割的一个难点。为了提高肤色分割的效果,提出一种能够检测出图像中高亮度肤色区域的方法。首先在YCbCr颜色空间中利用阈值自适应的单高斯模型检测出图像中具有正常亮度的肤色像素,再结合像素的邻域信息和亮度边缘信息进一步检测出图像中高亮度区域的肤色像素,有效地解决了传统肤色检测方法对高亮度肤色区域漏检的问题。实验结果表明,采用该算法可以较准确地检测出图像中的高亮度肤色区域。     

基于模糊熵的自适应图像多层次模糊增强算法

该文对图像模糊增强算法中的非线性变换进行了较深入的研究,发现了其存在的问题,例如变换的强度较小,运算速度较慢,丢失部分灰度信息等缺点.提出了一种新的模糊增强变换算子,该变换算子不但克服了上述缺点,而且具有封闭性、变换强度可调性以及移植性好等优点.并将该算子成功地引入到多层次图像模糊增强算法中,取得了较好的效果;另外,该文针对以往算法需要人工介入设置阈值参数方可进行图像增强的缺点,通过模糊熵的引入,新算法可以自动地选取最佳的阈值参数而不需人为的介入,因而成功的解决了这一难题;最后,将新的多层次模糊增强算法应用于图像边缘检测中,取得了优于现有模糊增强方法的效果.     

高清液晶电视显示器图像画质评测方法探究

简要介绍了影响高清晰度液晶电视图像质量的主要因素。并针对性提出了一套评价高清电视显示器动态图像质量的测试方法,通过分析和实际测试,该测试方法可以很好地应用于高清晰度平板电视显示器的质量评价。