[发明专利]一种基于随机概率的图像去除块

说明书

本发明针对图像经过有损压缩后出现的块效应是图像模糊的现象，其主观体验和客观评价都比较差的问题，提出了一种基于随机概率的图像去块算法。该算法在图像解码之后进行处理，在去除块效应的同时，保留了更多的图像细节，从而改善图像的主观和客观质量和。主要步骤如下：图像块处理单元划分；计算不同DC补偿的评估值；确定最优补偿方案；合成最终图像。本发明解决了常规去块算法会导致图像模糊和细节纹理丢失的问题，相比之下，经过本算法处理的图像更加自然，细节纹理也更加丰富。

技术领域

本发明涉及数字图像后处理领域，尤其涉及一种基于随机概率的图像去 除块效应算法。

背景技术

随着计算机和互联网的快速发展，以图像和视频为重要表现形式的多媒 体数据通信技术迅速飞起，简单的文本、语音通信形式不再满足人们的日常 需求。多媒体通信得到各行各业的厚爱，被广泛应用在远程教育、远程会议、 可视电话、安防监控等领域，并且改变着我们的生活、学习和工作方式。但 在多媒体铺天盖地而来之时，通信中的数据量变的非常庞大，原始的图像视 频数据无法在带宽有限的网络中实时传输或者在低容量存储介质种存储，因 此图像编解码应运而生。常见的编解码如H.264或H.265，通过去除空间和时 间上的冗余信息，并对不同频域的特征系数进行相应的量化和熵编码，以减 少数据量。通常视频图像可以被有效的压缩至几十倍甚至上百倍，这大大降 低了视频图像对通信带宽和存储介质容量的要求。

很多应用场景对图像的压缩倍数要求比较高，更高压缩比就意味着更多的 图像细节不可逆的丢失，更大的量化系数会导致图像出现块状的断裂现象。 当前现有的常规去块算法，解决了图像块状断裂的现象，但是也带来了新的 问题，即图像会变得模糊。这主要是由于常规去块算法主要采用过的时插值 滤波方法对图像编码块的边界进行平滑处理导致的。图像变模糊会降低用户 的直观体验。因此，研究一种可以保留更多细节，不使图像变模糊的图像去 块算法，成为了一种迫切需求。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种基于随机概率的图像去块算法，该算法将 图像分成互不重叠的处理单元，减少图像存储的同时也降低图像处理时延， 然后依次对图像块进行处理，将随机概率与图像连续性相结合，决策出最优 补偿方案，对图像进行补偿。

为实现上述目的，本发明提出的一种基于随机概率的图像去块算法，包 括如下步骤：

S1、根据编解码器参数设置将解码后的图像划分成互不重叠的M*N的图 像块；

S2、根据图像连续性对图像块计算多种补偿方案的评估值；

S3、结合随机数和评估值确定最优的补偿方案；

S4、根据最优补偿方案生成最终图像块。

优选地，N和M均为2的整数倍，且小于等于6。

优选地，S2的具体步骤为：取图像块内的上边界和左边界像素分别进行 W种情况的DC补偿，并将结果与该图像块相邻的图像块的参考像素进行运 算，分别得到W种DC补偿方案的评估值。

优选地，W应该为大于1的奇数，补偿值为整数且整体分布关于原点对 称。即Offset(1+n)+offset(W-n)＝0，其中n为大于等于0且小于W的整数，其 中Offset(x)表示第x种补偿方案所对应的DC补偿系数。

优选地，取图像块内的左边界和上边界进行DC补偿，并与图像块外的边 界进行运算求差的绝对和，得到评估值其中P_in(i)代表块内左边界或者上边界 的像素值，P_out(i)代表块外的左边界或者上边界的像素值。

优选地，参考像素应该来自于未处理前的图像块中。

优选地，所述评估值采用绝对误差和、差值平方和、平均绝对值或者平 均平方误差作为评估参考值。