基于PAL的图像3D运动自适应数字梳状滤波器算法研究

分析了几种数字梳状滤波器在进行视频信号的亮、色分离时的优、缺点。针对现有的1D、2D数字梳状滤波器的局限性,通过引入图像前后场内容的相关性,实现了基于图像内容的3D运动自适应数字梳状滤波器的算法。通过与实际图像比对,证明了采用这种处理方法的滤波器能够达到非常好的亮、色分离效果。

NTSC视频信号的数字解码方案研究与实现

当前数字电视发展速度很快,在个别地方甚至已经开始逐步普及,但是由于经济,技术等原因,在电视广播领域,模拟电视广播还将在很长一段时间内占据主导地位.在不改变现有模拟电视广播系统的条件下,如何有效的提高视频图像的质量已经成为一个热门的话题.将数字解码技术用在改善传统的模拟电视广播质量上,用数字方法提高模拟视频的图像质量,和传统的模拟视频解码相比,解码性能较高,并且为后端数字视频处理提供优质视频源.对于模拟视频信号的解码系统,亮色分离和色度解调是视频解码的两个关键点.对于NTSC(national television system committee)制式的视频解码,当前已有的几种优质的解码算法中,亮色分离均用3D自适应梳状滤波,色度解调采用数字锁相环,均能实现优质的视频解码效果,但其共同点为算法复杂,硬件实现难度大,成本高.本文在深入研究NTSC制式编解码的基础上提出一种精简高效的数字解码方法,将传统的NTSC制式彩色全电视信号,通过高速高分辨率的FPGA(field programmable gate array)硬件采集系统转化为数字视频流,提出一种改进型自适应2D梳状滤波器进行亮色分离,相比3D梳状滤波器,在满足视频解码质量需要的基础上大幅度简化了算法,利用相位估计法恢复色同步副载波,相比数字锁相环,除简化了算法外,还避免了数字锁相环偶尔失锁的可能,且对前端视频数字化采集的采样率无特殊要求.解码后的视频分量信号可在数字视频设备上直接显示,并可为后端的数字视频图像处理等提供优质的数字视频信号源.该解码算法在MATLAB上模拟,具有解码后的图像质量良好,运算速度快和解码系统精简等特点.

结合ACF和TFBSS的心冲击伪迹抑制方法

同步脑电-功能磁共振成像(EEG-f MRI)可同时对大脑活动进行高时间和高空间分辨率观测,但磁共振扫描导致采集得到的脑电信号中包含心冲击伪迹,严重制约了同步EEG-f MRI应用的发展。为此,提出一种结合自适应梳状滤波器(ACF)与时频盲源分离(TFBSS)的心冲击伪迹抑制方法,首先估计脑电信号中心冲击伪迹的J峰位置,并根据该位置自适应调整梳状滤波器参数,对脑电(EEG)信号进行自适应梳状滤波,初步抑制其中的心冲击伪迹。然后利用TFBSS对心冲击伪迹作进一步抑制,最终获得较为清晰的EEG信号。采用临床EEG信号进行心冲击伪迹抑制实验,选择视觉效果、归一化功率谱比值和峰峰值比值评价性能。实验结果表明,所提出的方法能成功抑制心冲击伪迹;且相对于传统的心冲击伪迹抑制方法更有优势。