我们必须承认，要将标准清晰度（SD）电视图像上转换成高质量高清晰度（HD）图像是极其困难的。它涉及到了图像处理、数学计算和实时处理等问题。但是，上转换(upconversion)却是当前广播和消费电子行业的一个焦点话题。
多格式和格式转换
高清晰广播信道需要将现有的标准清晰度视频文件、电影和广告转换成HD格式，以便能通过HD信道将之进行广播，并要保持高质量的图像。
另外，HD平板液晶或等离子电视以及视频投影器都必须显示逐行扫描HD图像，不管接入图像的格式是什么——这些图像一般大多为隔行标准电视图像。
视频格式的数量正在不断增多，它们特征各异，有着不同的图像尺寸（行和列的数量）、不同的时间采样率（每秒帧数）和不同的空时采样样式（隔行或非隔行）。
隔行视频的上转换
要从SD内容中获得高质量HD视频，需要进行一个超分辨率(super-resolution)处理过程，该过程基于现有象素以最可能好的分辨率来计算缺失象素。它可以分为两个步骤：第一个步骤是去隔行(deinterlacing)——计算输入的隔行视频每个区域内缺失的偶数行或者奇数行；第二个步骤是缩放(scaling)——扩大图像尺寸以提高输出分辨率。输出图像质量大多取决于去隔行的效率，而去隔行正是最难的过程。
图1：标准清晰度和高清晰度电视格式的行x列大小
视频/电影
隔行视频一般有一个更为复杂的时间结构，尤其是当电影被转换成隔行视频或当文本或图标被插入到图像中时。其中著名的3:2下拉和2:2下拉算法是通过在一定时间内重复扫描场来将电影的24Hz输入转换成60或50Hz的视频频率的而产生的。由于视频源的多种多样，各种算法也越来越复杂。这些算法有些可能是在后期制作阶段产生的，接下来就需要逐象素算法检测来适当处理这些内容。
去隔行和缩放
在20世纪80和90年代，去隔行的最大困难在于如何以最小的成本进行实时数字视频处理。因此，降低操作次数和存储要求就变得非常必要，于是产生了两种简单方法：空间线加倍和时间交织。
动作自适应(Motion adaptive)去隔行
随着处理能力的提高，这些基本方法已经被线性空间插值和时间插值所替代。插入这些信号会产生各种混叠赝像(artifact)，包括周期样式上的锯齿和波纹效应。
梳状赝像也会像图2及图3中的中下部分所显示的那样。这是由因图像边缘(高频部分)引起的空间混叠现象和快速动作引起的时间混叠现象导致的。
图2：移动和日历序列的去隔行。左上：线加倍。左下：空间插值。中上：时间交织。中下：时间插值。右上：动作自适应。右下：Let It Wave的去隔行。
当清晰空间转变中没有或者仅有很少的动作时，时间插值效果有很好的效果，而在流畅空间区域则是空间插值的效果较好，即便有快速的动作。一个改进的方法就是将二者结合起来，综合它们的长处——这就是动作自适应算法。图2和图3的右上部分展示了改进后的效果以及典型遗留赝像。
图3：电影抓取文本的去隔行。左上：线加倍。左下：空间插值。中上：时间交织。中下：时间插值。右上：动作自适应。右下：Let It Wave的去隔行。
此时，只有在硬件结构上做文章，提高计算能力，才能够实现创新，而不是创建新的算法。为了减少空间插值的赝像，边界自适应插值被采用——它可以使空间插值适配局部图像结构的方向。这种自适应方向插值器减少了由
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