量化噪聲建模及其在去塊效應(yīng)算法中的應(yīng)用.pdf

1、當(dāng)前大多數(shù)的數(shù)字圖像和視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)采用了基于塊的離散余弦變換（BDCT變換）與量化相結(jié)合的方法來(lái)壓縮圖像中的冗余信息。但是在量化步長(zhǎng)較大的情況下，以上方法會(huì)引入較大的量化噪聲，使得解碼圖像中存在明顯的塊效應(yīng)，降低了圖像的觀看質(zhì)量。去塊效應(yīng)算法可以減弱解碼圖像中的塊效應(yīng)，提高圖像的觀看質(zhì)量，是當(dāng)今的研究熱點(diǎn)之一，具有十分重要的理論研究和實(shí)用價(jià)值。
　　塊效應(yīng)的去除是典型的反問題，如何準(zhǔn)確的估計(jì)塊效應(yīng)的分布和強(qiáng)度是去塊效應(yīng)算法研究的關(guān)

2、鍵。量化步長(zhǎng)的大小是影響塊效應(yīng)分布和強(qiáng)度的主要因素，也是影響去塊效應(yīng)算法設(shè)計(jì)的重要先驗(yàn)知識(shí)。本文對(duì)量化步長(zhǎng)已知和未知的兩種情況下的塊效應(yīng)問題分別進(jìn)行了研究，并提出了相應(yīng)的去塊效應(yīng)算法。
　　在量化步長(zhǎng)未知的情況下，本文提出了一種新的基于圖像質(zhì)量評(píng)估的算法，以非本地均值濾波為基礎(chǔ)，逐個(gè)的對(duì)每個(gè)圖像塊進(jìn)行濾波，循環(huán)地估計(jì)濾波后圖像塊的質(zhì)量，為每個(gè)圖像塊選擇最佳的濾波強(qiáng)度；設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于以上算法的無(wú)參型圖像質(zhì)量評(píng)估方法，可以在不需要任

3、何原始圖像信息的情況下對(duì)塊效應(yīng)移除后的圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。該評(píng)估能夠反映塊效應(yīng)移除后圖像塊邊界處的不連續(xù)程度的變化情況，以及去塊效應(yīng)算法造成的真實(shí)圖像內(nèi)容的退化情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在去除塊效應(yīng)的同時(shí)，可以較好的保留圖像的細(xì)節(jié)，與傳統(tǒng)方法相比較有著較明顯的優(yōu)越性。
　　在量化步長(zhǎng)已知的情況下，本文對(duì)像素域量化噪聲的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)了以噪聲協(xié)方差矩陣的形式描述出圖像中任意位置圖像塊的量化噪聲分布情況的方法，并應(yīng)用此協(xié)方差矩