依靠视频预/后处理实现更出众的高清多媒体设计

视频产品的差异化

高清数字视频编解码算法的标准化确保了不同产品之间的协同工作能力，标准编码器的输出必须能够被所有标准解码器解码。因此在编解码算法上没有太多的差异化空间。这对于终端产品设计者来说有好处，因为它利于芯片设计人员针对算法作出非常高效的设计；而对于那些希望自己的产品与众不同的设计者来说，则是个缺点。好在用于提高图像质量和色彩还原能力的视频预处理和后处理模块提供了产品差异化的机会，同时也对产品的可编程性提出了要求。

视频预处理算法

毫无疑问的，视频流不会以来自传感器的初始状态传输，在进行编码之前，会对原始码流进行一系列的变换处理。主要的预处理操作包括：

* 像素扫描/数据传输–这一步操作只是简单的从传贴片电感器感器得到图像。

* 拜尔格式解交织–现代视频图像技术用三色RGB拜尔滤波器替代了单色的图像传感器，因此来自传感器的数据流包括了红、绿、蓝的颜色信息。这些信息被分离后，变换为YCbCr的亮度与色度信息来表示图像。

* 噪声滤波–电子世界中总是会有噪声存在，而降低或消除噪声的最佳阶段是在进行编码之前。

* 抖动检测与补偿–抖动检测与补偿可以减小因相机抖动造成的图像质量下降。

* 局部动态范围补偿–在特定的模式下，图像的动态范围可能会超出传感器的极限。而照相机或摄像机应该具备智能调整曝光量从而扩展传感器基本动态范围的功能。

* 对焦调整(锐化)–图像传感器无法捕获连续的图像信息。它们将图像分解为一个个像素，然后根据一体电感不同的分辨率在像素间进行插值并重新组合成新的图像。这种操作会导致图像锐度的下降，但通过适当的预处理算法是可以纠正的。除此之外，锐化算法还可以使由于镜头原因轻微跑焦的图像看起来更锐利。

* 颜色校正–不同色温下的白光是有所不同的，这会影响到最终获取的图像。除此之外，不同的显示设备处理颜色的方法也不一样。视频系统中的颜色校正补偿功能可以纠正颜色偏移，特别是皮肤色调的偏移

* 人脸识别–在空芯电感人物众多的图像中，拍摄者通常希望图像聚焦在人物的面部。照相机和摄像机的一个重要功能就是能够识别人脸并自动对焦。

* 立体图像–根据平面图像的密度信息来构建立体图像，这种预处理常用在融合了虚拟和真实图像的混合现实系统中。

图1是四种预处理算法的示例图像：噪声滤波、抖动检测与补偿、动态范围补偿和颜色校正。

共模电感
图1: 四种预处理算法示例：噪声滤波、抖动检测与补偿、动态范围补偿和颜色校正。

视频后处理算法

从标准视频解码器得到的图像并非完美无缺，视频后处理算法可以大大提高图像的质量，提高最终产品的附加值。视频后处理算法包括：

* 解块/解环路滤波器–在视频压缩和解压缩过程中会把图像分成小块，分别进行编码，解码时再把这些块组合成完整的图像。这种操作是有损的，而解块/去振铃滤波器可以降低其对图像造成的影响。

* 边界检测–边界检测算法用于缩放，解交织以及其他一些视频处理操作。除此之外，在安保，视频监视，交通管理和医学图像处理领域也起着重要作用。

* 图像缩放–从挂在墙上的平板电视到拿在手中的移动电话，视频设备的屏幕大小千差万别，这使得编码后的视频流尺寸和播放设备的屏幕尺寸多有不同。图像缩放算法可以调整视频流的尺寸以适应播放设备的屏幕。

* 解交织–视频交织是为了在电视屏幕上显示设计的，每一幅交织视频图像显示为两个连续的画面，每个画面包括了奇数或偶数条状视频线，这样交替的每个画面包含了对应图像的一半视频线。但是在电脑屏幕或液晶电视上显