響應(yīng)時間和保持型的驅(qū)動方式是影響液晶顯示器件運動圖像質(zhì)量的兩大主要因素，隨著科學(xué)的發(fā)展和新技術(shù)的不斷引進，液晶的響應(yīng)時間已經(jīng)可以下降到2ms甚至更小，其對運動模糊的影響已經(jīng)微乎其微,減少運動模糊的重點轉(zhuǎn)移到了減少保持時間上來。應(yīng)用倍頻技術(shù)（120Hz）以將保持時間降低為原來的一半，相應(yīng)的運動模糊寬度也隨之減小為原來的一半，如圖1所示。目前已經(jīng)有采用240Hz的倍頻技術(shù)。在倍頻技術(shù)的發(fā)展過程中，先后出現(xiàn)過簡單倍場、插黑場、插灰場等技術(shù)，但效果都不理想。運動估計和運動補償（ME/MC）技術(shù)的引進則有效改善了拖尾、殘影，提高了運動圖像質(zhì)量。

圖160Hz與120Hz技術(shù)的運動模糊比較

　　由于沒有直接可用的120Hz視頻信號，我們需要根據(jù)現(xiàn)有的60Hz視頻信號，通過插幀的方法得到120Hz視頻信號，如圖2所示。首先監(jiān)測圖像序列中物體運動的軌跡，從而得到代表物體運動方向的運動矢量，因此運動估計是運動插幀的前提和關(guān)鍵。

圖2運動插幀原理

　　運動估計的方法有很多，可以分為兩大類：基于像素的直接估計法和基于圖像特性的間接估計法。直接估計法又包括塊匹配法（BMA）、頻域相位相關(guān)法、像素遞歸算法（PRA）、MAP/MRF型“倍葉斯”評價法。其中，直接估計法中的塊匹配法算法原理簡單，應(yīng)用。本文針對塊匹配法算法方法進行分析研究。

1、塊匹配方法

　　塊匹配的基本思想是將目標圖像分割成固定大小的塊，然后在參考圖像中尋找匹配的塊。塊匹配方法假設(shè)分割塊中所有像素具有相同的運動趨勢，這種假設(shè)有其局限性，但大大減少了匹配過程中的運算量。

1.1、塊匹配原理

　　應(yīng)用塊匹配算法，首先要有搜索*匹配的標準，這里稱之為價值函數(shù)：均方誤差（MSE）、誤差和（SAD）、平均誤差（MAD）、方差和（SSE）、變化誤差和（SATD）都可以作為價值函數(shù)。其中常用的是均方誤差（MSE）和平均誤差（MAD），如方程（1）和（2）。其中N為塊邊長像素數(shù)（為方便搜索塊一般劃分為正方形），Cij和Rij分別為當(dāng)前宏塊和參考宏塊相應(yīng)像素的灰度。

　　具體步驟首先要將當(dāng)前和參考幀圖像分塊，選取的參考幀為當(dāng)前幀的前一幀，一般宏塊為16×16像素大小，然后確定搜索范圍大小，一般為以宏塊為中心的30×30像素區(qū)域，zui后在參考圖像相應(yīng)搜索區(qū)域中尋找價值函數(shù)zui小的宏塊，運動矢量從參考宏塊位置指向當(dāng)前宏塊位置，如圖3所示。

圖3塊匹配原理

1.2、幾種塊匹配方法

　　基于1.1節(jié)介紹的基本原理，塊匹配方法根據(jù)搜索原理的不同又有不同的算法，主要有如下幾種，如圖3所示。為方便說明，圖中所有宏塊由中心點代表。

　　全搜索法（ES）：從原點出發(fā)，按順時針方向由近及遠，逐個宏塊計算價值函數(shù)值，直到遍歷搜索范圍內(nèi)所有的點。比較所有點的價值函數(shù)，找到zui小值。這是zui簡單、zui原始的塊匹配算法，可靠，且能夠得到全局*的結(jié)果，通常是其它算法性能比較的標準。但它的計算量的確很大，耗費大量的時間和資源，所以有必要進一步研究其它快速算法。

　　三步法（TSS）（圖3（a））：*步，從原點開始，選取zui大搜索長度的一半為步長，在周圍距離步長的8個點處進行塊匹配計算并比較。

　　第二步，將步長減半，中心點移到上一步的價值函數(shù)zui小點，重新在周圍距離步長的8個點處進行塊匹配計算并比較。第三步，在中心及周圍8個點處找出價值函數(shù)zui小點，若步長為1，該點價值函數(shù)zui小，搜索結(jié)束，否則重復(fù)第二步。這種算法采用由粗到細的搜索模式，是zui早的快速算法之一，減少了算法的復(fù)雜度和運算量。但是整個過程采用了統(tǒng)一的搜索模式，使得*步的步長過大，容易引起誤導(dǎo)，從而對小運動效率較低。

　　新三步法（NTSS）（圖3（b））：對三步法的改進，先以步長為4對周圍的八個點搜索，再以步長為1對另外八個點進行搜索。若初始點價值函數(shù)值zui小，則搜索結(jié)束，如果價值函數(shù)值zui低點是步長為1的八個搜索點之一，則把初始點定為這一點再次搜索。如果價值函數(shù)值zui低點為步長為4的八個搜索點之一，則和三步法搜索方法相同。這種算法是對三步法的改進，可以進一步減少計算量。但是每次檢查時，檢查的次數(shù)比較多，誤差出現(xiàn)的可能性也就比較大。

　　四步法（4SS）（圖3（c））：*步，以搜索區(qū)域原點為中心選定5×5的搜索窗，然后在9個檢測點處進行匹配計算，如果價值函數(shù)zui小點位于中心點，則跳到第四步；否則進行第二步。第二步，窗口保持為5×5，但搜索模式取決于上一步的價值函數(shù)zui小點位置:a）上一步價值函數(shù)zui小點位于窗的四個角上，則另外再搜索5個檢測點。b）上一步價值函數(shù)zui小點位于窗的四邊中點處，則只需再搜索3個檢測點，這一次價值函數(shù)zui小點在窗口中心，則跳到第四步；否則進行第三步。第三步，搜索模式同第二步，但zui終要進行第四步。第四步，將窗口縮小為3×3，這時檢查出的價值函數(shù)zui小點為整個區(qū)域的zui小點。這種算法的計算復(fù)雜度比TSS低，搜索幅度比較平滑，不至于出現(xiàn)方向上的誤導(dǎo)，獲得了較好的搜索效果。但是搜索速度并不一定快，對圖像的依賴性比較強。

　　簡單算法（SES）（圖3（d））：這種方法將區(qū)域劃分為四個區(qū)間，利用三點價值函數(shù)的比較，選擇整個區(qū)域價值函數(shù)zui小點所在的區(qū)域中點。如圖，IfMAD（A）≥MAD（B）andMAD（A）≥MAD（C）選擇D，IfMAD（A）≥MAD（B）andMAD（A）≤MAD（C）選擇E,F，IfMAD（A）＜MAD（B）andMAD（A）＜MAD（C）選擇F,G,H，IfMAD（A）＜MAD（B）andMAD（A）≥MAD（C）選擇H,I。下一步重復(fù)同樣的步驟，知道找到*匹配點。