[發(fā)明專利]一種快速的基于小波框架變換的圖像視頻去塊效應(yīng)方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110233841.3
• 申請日: 2011-08-16
• 公開（公告）號: CN102263961A
• 公開（公告）日: 2011-11-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 金劍秋;章志勇;王勛
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工商大學(xué)
• 主分類號: H04N7/26
• 分類號: H04N7/26
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像增強技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種快速的基于小波框架變換的圖像視頻去塊效應(yīng)方法。

背景技術(shù)

目前主流的圖像與視頻壓縮算法仍是采用對圖像（視頻）分塊變換，之后量化壓縮，如得到廣泛采用的JPEG和H.264壓縮標準等等。這樣的分塊壓縮方法在高壓縮比的情況下，容易導(dǎo)致惱人的塊效應(yīng)。去塊效應(yīng)方法就是為了消除或抑制這種塊效應(yīng)。去塊效應(yīng)方法主要可分為兩大類——前處理方法和后處理方法，前者實際上是修改壓縮方法，從根本上消除塊效應(yīng)，但這種方法與現(xiàn)有的壓縮標準不相容；后者則是在解碼端對解碼圖像進行處理以改善圖像質(zhì)量，整個過程不需要修改圖像（視頻）的編碼過程。所以后者得到研究人員和工業(yè)界更多的青睞。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了克服圖像視頻上由高壓縮比導(dǎo)致的塊效應(yīng)問題，提出了提供一種快速的圖像視頻去塊效應(yīng)方法。

本發(fā)明方法的具體步驟是：

步驟(1).采用對稱的雙正交小波基，將解壓縮后的圖像I作為輸入執(zhí)行平移不變的小波框架分解，分解的層數(shù)l取為3-5層；?

步驟(2).設(shè)定閾值矩陣T，具體是：先置閾值矩陣T為與圖像I一樣大小的0矩陣，根據(jù)分塊大小B×B，將閾值矩陣T中的元素每隔B行B列置為d，其中d隨壓縮算法中的量化強度s增加而增加；接著再對閾值矩陣T執(zhí)行高斯光滑濾波：

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其中是二維的高斯函數(shù)，方差參數(shù)取為1.0，表示卷積；

步驟(3).修改小波框架系數(shù)C，具體是：對每一幅小波框架系數(shù)利用閾值矩陣執(zhí)行閾值化操作，其中i=1,2,…,3×l+1：

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其中(r,c)取遍所有的像素位置，而為閾值化算子，定義為：

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步驟(4).采用與步驟(1)中同樣的小波基，對步驟(3)中得到的修改后的小波框架系數(shù)C執(zhí)行重構(gòu)變換，最終得到去塊效應(yīng)后的圖像。

本發(fā)明的有益效果：本方法無需迭代計算，計算速度快，且更有針對性地對不連續(xù)的塊邊界進行處理，能最大程度地保留圖像的細節(jié)與對比度。

具體實施方式

以下將對本發(fā)明作進一步說明。

本發(fā)明方法具體包括以下步驟：

步驟(1).采用對稱的雙正交小波基（通常選擇CDF9/7雙正交小波基），將解壓縮后的圖像I作為輸入執(zhí)行平移不變的小波框架分解，分解的層數(shù)l則根據(jù)圖像大小和壓縮算法中塊的大小,取為3-5層，具體地，如果塊的大小不大于8×8，則l取為3層，如果塊的大小不小于32×32，且圖像大小不小于512×512，則l取為5，其余情況l取為4。這一步最終得到3×l+1幅與圖像I一樣大小的小波框架系數(shù)C；

步驟(2).設(shè)定閾值矩陣T：先置T為與圖像I一樣大小的0矩陣，根據(jù)分塊大?。˙×B），將T中的元素每隔B行B列置為d，這一過程用Matlab語言即可表示為：

T=0*I;

for?rr=B:B:rows

????????T(rr,?:)=d;

end

for?cc=B:B:cols

????????T(:,?cc)=d;

end

其中d隨壓縮算法中的量化強度s增加而增加，對JPEG壓縮圖像，按我們的經(jīng)驗可讓d=13.7×s。接著再對T執(zhí)行高斯光滑濾波：

???????????????????

其中是二維的高斯函數(shù)，其中的方差參數(shù)取為1.0，表示卷積。

步驟(3).修改小波框架系數(shù)C。對每一幅小波框架系數(shù)?(i=1,2,…,3×l+1)利用閾值矩陣執(zhí)行閾值化操作：

????????????????

其中(r,c)取遍所有的像素位置，而為閾值化算子，定義為：

??????????????

步驟(4).采用與步驟(1)中同樣的小波基，對步驟(3)中得到的修改后的小波框架系數(shù)C執(zhí)行重構(gòu)變換，最終得到去塊效應(yīng)后的圖像。

需要進一步說明：如果圖像或視頻的分辨率很高時，步驟(1)和(4)會成為整個過程的計算瓶頸，不過這可以通過分塊小波框架變換來加速。具體地，設(shè)圖像I的大小為N×N（方法本身并不要求圖像的高度與寬度相等，只是為了敘述方便），壓縮方法中的分塊大小為B×B，則分塊小波框架變換中塊的大小K×K設(shè)定為: