一種去除視頻圖像塊狀噪聲的方法
2023-12-01 05:52:51 1
專利名稱：一種去除視頻圖像塊狀噪聲的方法
技術領域：
本發明涉及一種去除視頻圖像塊狀噪聲的方法，屬圖像處理和計算機視覺技術領 域。
背景技術：
在H264/MPEG-4AVC視頻編碼標準中，編解碼反變換量化後圖像會出現塊狀噪聲。 其產生的原因有兩個，其中重要的一個原因在於基於塊的幀內和幀間預測殘差的DCT(離 散餘弦)變換，其變換係數的量化過程相對粗糙，因而反量化過程恢復的變換係數帶有誤 差，會造成在圖像塊邊界上的視覺不連續；其次，另一個原因來自於運動補償預測，運動補 償塊可能是從不是同一幀的不同位置上的內插樣點數據中複製而來的，因為運動補償塊的 匹配不可能是絕對準確的，所以就會在複製塊的邊界上產生數據不連續。在H264中已經採用環路濾波器來消除塊狀噪聲，但是在DCT邊界上，正好是圖像 的邊界，若不加以判斷而誤認為是塊狀噪聲，則可能造成新的誤差。所以在濾除塊狀噪聲 時，需要先判斷該邊界是圖像的真實邊界還是塊狀噪聲所形成的邊界。對真實邊界不進行 濾波處理，而對假邊界則要根據周圍圖像塊的性質和編碼方法採用不同強度的濾波。為了 區分真假邊界要分析每個需要被濾波的邊界兩邊的樣點值，然後設置閾值來判定此樣點是 否要被濾波，結果表明在H264中運用環路濾波器可以明顯減輕塊狀噪聲，但是不可避免的 在圖像的邊緣處還是存在塊狀噪聲，不夠光順。為了進一步去除塊狀噪聲，可以對顯示緩衝 器中的數據進行後置濾波，提高圖像的主觀質量。在圖像的去噪平滑過程中，線性擴散等價於高斯低通濾波器，它對圖像所有高頻 成分不加區別地減弱，從而在平滑的同時模糊了邊緣，因此需要找到一種擴散方法能自動 檢測圖像邊緣，從而在圖像的重要邊緣附近擴散過程的傳導係數自動變小，甚至接近為零。 1990年Perona和Malik提出了著名的P_M非線性擴散方程，它可以平滑的同時保護邊緣， 但是對方塊邊緣處理具有一定的限制。因此，在H264的去方塊環路濾波之後，是否能引入 一種非線性的擴散濾波作為後置濾波，使邊緣得以保護的情況下進一步減輕方塊效應，還 有待研究和開發。
發明內容
本發明的目的是提供一種去除視頻圖像塊狀噪聲的方法，在圖像處理中有效去除 塊狀噪聲，有效提高圖像質量。本發明解決其技術問題所採用的技術方案是一種去除視頻圖像塊狀噪聲的方 法，首先將視頻圖像進行熵解碼、重排序、反量化、反變換和濾波器處理得到重構圖象，再將 重構圖象進行非線性擴散圖像濾波處理，所述非線性擴散圖像濾波處理包括如下步驟a、計算重構圖象中每個像素點的梯度絕對值，依據梯度絕對值計算得到邊緣停止 參數函數值；b、計算重建圖象中每個像素點的曲率，依據曲率計算得到曲率驅動參數值；
c、以得到的曲率驅動參數值和邊緣停止參數值為擴散係數，進行非線性擴散計算 處理，得到新的圖像值Wfj1，其中，i，j為圖像的像素坐標，n為迭代次數；
liJ ，d、按和圖像信噪比之差值進行判定，若小於設定值，則從第一步開始重複
操作，若等於或大於設定值，則完成對視頻圖像的處理。進一步的在所述步驟d中的設定值< 10_3。本發明由於引入了曲率驅動參數和邊緣停止參數作為擴散係數，在保護邊緣的基 礎上有效的減弱了塊狀噪聲，在重建圖像的濾波中運用，與現有技術相比，能有效地提高圖 像的主觀評價質量。
圖1是本發明實施例提供的一種去除視頻圖像塊狀噪聲的實現框圖；圖2是本發明實施例提供的一種在H264解碼中去除視頻圖像塊狀噪聲處理中，進 行非線性擴散圖像濾波處理的步驟框圖。
具體實施例方式下面結合附圖及實施例對本發明作進一步描述參見圖1所示，它是本實施例提供的一種去除視頻圖像塊狀噪聲的方法，首先將 視頻圖像進行熵解碼、重排序、反量化、反變換和濾波器處理得到重構圖象，再將重構圖象 進行非線性擴散圖像濾波處理。參見圖2所示，它是本實施例提供的一種在H264解碼中去除視頻圖像塊狀噪聲處 理中，進行非線性擴散圖像濾波處理的步驟框圖，包括如下步驟第一步，計算每個像素點的梯度絕對值，根據梯度絕對值計算邊緣停止函數的 值假設顯示緩存區的圖像數據為Uy，則梯度絕對值為Vu.
U； 然後將
值代入邊緣停止函數
D = g(\Vu\) =
1 +
Vu
K
其中K的值一般取
1. 3 1. 5之間，獲得邊緣停止參數。 第二步，計算每個像素點的曲率參數K，其計算公式為 K = 其中，ux是圖像在x方向上的一階偏導數，uxx是圖像在x方向上的二階偏導數，uy 是圖像在y方向上的一階偏導數，uyy是圖像在y方向上的二階偏導數，uxy是圖像先在x方 向上求一階偏導數，然後再在y方向上求二階偏導數，將K值代入曲率驅動函數f(| K |) =|k |p,p = 2中，計算出曲率驅動參數，其中一階和二階導數都採用中心差分近似計算。
第三步，將曲率驅動參數和邊緣停止參數相結合作為擴散係數，然後進行非線性 擴散的計算，得到新的圖像值「；二1 = ζ』 式中下標S，P為圖像像素坐標，而ns是以S為中心的圖像四鄰域集合，I ns = 4。Δ t是迭代的時間間隔，一般設定值為1。第四步，計算W,:1和W；；/言噪比之差，並與設定值進行比較，若小於設定值，則從第
一步開始重複操作，若等於或大於設定值，則完成對視頻圖像的處理。本發明中，引入了曲率驅動參數和邊緣停止參數作為擴散係數，在保護邊緣的基 礎上有效的減弱了塊狀噪聲，這在重構圖像的濾波中運用，可以很好的提高圖像的主觀評 價質量。
權利要求
一種去除視頻圖像塊狀噪聲的方法，其特徵在於將視頻圖像進行熵解碼、重排序、反量化、反變換和濾波器處理得到重構圖象，再將重構圖象進行非線性擴散圖像濾波處理，所述非線性擴散圖像濾波處理包括如下步驟a、計算重構圖象中每個像素點的梯度絕對值，依據梯度絕對值計算得到邊緣停止參數函數值；b、計算重建圖象中每個像素點的曲率，依據曲率計算得到曲率驅動參數值；c、以得到的曲率驅動參數值和邊緣停止參數值為擴散係數，進行非線性擴散計算處理，得到新的圖像值其中，i，j為圖像的像素坐標，n為迭代次數；d、按和圖像信噪比之差值進行判定，若小於設定值，則從第一步開始重複操作，若等於或大於設定值，則完成對視頻圖像的處理。FSA00000122574100011.tif,FSA00000122574100012.tif,FSA00000122574100013.tif
2.根據權利要求1所述的一種去除視頻圖像塊狀噪聲的方法，其特徵在於在所述步 驟d中的設定值彡10_3。
全文摘要
本發明涉及一種去除視頻圖像塊狀噪聲的方法，將視頻圖像進行熵解碼、重排序、反量化、反變換和濾波器處理得到重構圖象，再將重構圖象進行非線性擴散圖像濾波處理，所述非線性擴散圖像濾波處理為首先計算圖像中每個像素的梯度絕對值，以及圖像的等照度線曲率絕對值，並根據這兩個參數確定每個像素的擴散係數取值；然後進行非線性擴散算法去除塊狀噪聲，即根據擴散係數確定擴散程度，同時更新像素的灰度值；最後計算此次圖像擴散結果的信噪比，如果該信噪比高於指定值則圖像處理結束，否則回到上步，即更新梯度絕對值和曲率絕對值，直至信噪比高於指定值。本發明適用於濾除重構圖像的塊狀噪聲，且可以保護邊緣，具有很好的效果。
文檔編號H04N7/26GK101867704SQ201010176889
公開日2010年10月20日 申請日期2010年5月20日 優先權日2010年5月20日
發明者戴春曉, 王博, 王皓, 荊亞新, 遲培毅, 陳衛明, 高進寶 申請人:蘇州新海宜通信科技股份有限公司