[发明专利]降低压缩图像编码噪声的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种降低压缩图像编码噪声的技术，具体来说，涉及一种由于量化导致离散余弦项(Discrete Cosine Transform，DCT)系数的丢失，造成在解码恢复后图像边界区域出现的吉布斯震荡现象，以及块边界区域出现的不连续现象的降低压缩图像编码噪声的方法。

背景技术

随着高清晰、高画质液晶电视的普及，人们对画面显示质量的要求日渐提高，图像压缩技术的应用有效地解决了高质量视频源占用存储空间大和传输带宽限制的问题，使得高清晰、高画质视频的通信成为可能。目前，压缩技术已经在静态图像和动态图像压缩编码中取得了广泛应用。在学术界、工业界中广泛采用基于块的图像压缩标准，例如JPEG(JointPhotographic Experts Group)作为一种通用静态图像压缩标准、MPEG1/2/4(Moving Picture Experts Group)、AVS(Audio Video Standard)等作为视频图像压缩标准，压缩过程通常采用有损压缩方式，包括离散余弦变换、系数量化和熵编码等处理，由于量化过程会导致DCT变换后高频项系数丢失，使得解码后的视频图像在边缘处会出现类似水波纹的吉布斯震荡现象，即振铃效应；在每个DCT变换基本块边界处出现不连续的现象，即方块效应。两种效应将严重影响视频质量，压缩率越大，图像损失越明显。

发明内容

针对以上的不足，本发明提供了一种降低由于量化导致离散余弦项(Discrete Cosine Transform，DCT)系数的丢失，造成在解码恢复后图像边界区域出现的吉布斯震荡现象，以及块边界区域出现的不连续现象的压缩图像编码噪声滤波装置。

本发明的降低压缩图像编码噪声的方法包括：1)按照图像的像素特点，将原始图像的像素所属区域分为平滑区域和非平滑区域，所述非平滑区域是指图像中亮度变化较大的区域，它包括边界区域和纹理区域，所述平滑区域是指图像中亮度变化缓慢的区域；2)对原始图像中的平滑区域进行平滑滤波处理；3)通过噪声检测区分原始图像的细节和噪声，检测出原始图像中属于块效应的噪声；4)对平滑滤波处理后的图像中属于块效应的噪声进行滤波降噪处理。

所述步骤1)包括：

11)对原始图像进行灰度检测处理，获取图像的各像素点的灰度值；

12)设计一个n×n观察窗，其中n×n表示观察窗的尺寸，n为大于2的奇数；

13)计算每个观察窗内n×n-1个邻域像素点相对于中心像素点的韦伯比率c_i：

ci=|Im-Ii|Im,i∈[1,n×n],i≠m]]>

其中，I表示灰度值，i表示窗口内像素点坐标索引值下标，第一行索引分别为1、2、…、n，第二行为n+1、n+2、…、n+n，第三行为2n+1、2n+2、…、2n+n，以此类推。I_i表示邻域内索引值为i的像素点的灰度值，m表示中心像素点索引值下标，m＝(n×n+1)/2。I_m表示当前处理像素点即观察窗中心点的灰度值；

14)将得到的韦伯比率c_i与预设的人眼可分辨亮度变化阈值T1进行比较，当韦伯比率小于该阈值时，表示窗口邻域内观测点相对中心像素点变化缓慢，反之表示观测点相对中心像是变化剧烈；

15)将比较结果二值化为ε_i，并对窗口内的ε_i求和，得到窗口内亮度连续的像素点的个数count1：