[發明專利]基于最大后驗概率譯碼和三維塊匹配濾波的視頻去噪方法

在審

• 申請號: 201810011578.5
• 申請日: 2018-01-05
• 公開（公告）號: CN108257098A
• 公開（公告）日: 2018-07-06
• 發明（設計）人: 黃新林;唐小偉;郇小寧;袁迎春;陸奇翡;吳俊
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/10
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 宣慧蘭

本發明涉及一種基于最大后驗概率譯碼和三維塊匹配濾波的視頻去噪方法，所述視頻是經過先驗知識增強的移動視頻廣播傳輸系統接收得到，所述去噪方法包括以下步驟：S1、接收的視頻信號通過空間向量閾轉換得到噪聲與視頻信號的最小均方誤差估計的數學關系，再采用最大后驗概率譯碼方法得到視頻信號估計值，從而得到除去部分高斯噪聲的視頻信號；S2、步驟S1得到的視頻信號經過三維塊匹配濾波進一步消除高斯噪聲，得到最終去噪視頻。與現有技術相比，本發明不僅能獲得較高的峰值信噪比，而且在主觀上也能獲得較好的視覺體驗，能夠較好的保留視頻圖像的細節部分，起到平滑濾波的作用。

技術領域

本發明涉及一種視頻傳輸技術，尤其是涉及一種基于最大后驗概率譯碼和三維塊匹配濾波的視頻去噪方法。

背景技術

噪聲干擾的消除一直是視頻傳輸中關注的焦點，無論語音還是視頻信號在無線網絡中傳輸時，受到噪聲干擾的影響是不可避免的。如何有效的減小噪聲干擾一直是各界專家致力解決的問題。在傳統的數字視頻傳輸系統中，通常采用糾錯編碼的方式來減小誤碼率，但是這種做法也帶來了各種各樣的問題。

簡單的去噪算法大致可以分為空間域濾波和頻率域濾波兩大類。而復雜的去噪算法基本上是兩類算法的不同結合?？臻g域濾波就是利用像素灰度值之間的關系，通過各種形式的加權平均來達到去噪的目的。最簡單的空間域濾波就是均值濾波，用一個像素某個鄰域的平均值來代替該像素的值。均值處理后像素的方差減小，從而達到減弱或者去除噪聲的目的。該方法的優點是計算簡單。但缺點也非常明顯，會造成圖像的模糊。直到A.Buades等人提出了非局部均值算法，該算法在求均值的時候不再只考慮圖像局部的特征，而是將整幅圖像都納入了參考范圍，從而極大改善了去噪效果。

頻率域濾波通過對圖像做各種變換以達到分離噪聲與圖像的目的。最常見的變換是傅里葉變換，在數字圖像處理中只考慮離散的情況，即離散傅里葉變換。因為變換后無噪圖像對應的系數較大，而噪聲對應的系數小，從而實現了去噪的目的。離散余弦變換、離散小波變換的原理與之類似。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于最大后驗概率譯碼和三維塊匹配濾波的視頻去噪方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于最大后驗概率譯碼和三維塊匹配濾波的視頻去噪方法，所述視頻是經過先驗知識增強的移動視頻廣播傳輸系統接收得到，所述去噪方法包括以下步驟：

S1、接收的視頻信號通過空間向量閾轉換得到噪聲與視頻信號的最小均方誤差估計的數學關系，再采用最大后驗概率譯碼方法得到視頻信號估計值，從而得到除去部分高斯噪聲的視頻信號；

S2、步驟S1得到的視頻信號經過三維塊匹配濾波進一步消除高斯噪聲，得到最終去噪視頻。

優選的，所述噪聲與視頻信號的最小均方誤差估計的數學關系為：

其中

式中，W為接收的視頻信號中的噪聲，為接收的視頻信號的最小均方誤差估計，p用來保證旋轉信號為歸一化矢量，為接收的視頻信號中相關像素塊集合N為相關像素塊塊數，T為轉置，K為相關信息因子，Z具體為：

其中，α為功率尺度系數，為高斯白噪聲功率，Φ為酋矩陣，v為高斯白噪聲，C為功率劃分因子，r為先驗知識增強的移動視頻廣播傳輸系統中所求系數。

優選的，所述視頻信號估計值θ_g滿足：

優選的，所述步驟S2具體包括：