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        一種基于梯度的頻域?yàn)V波去塊效應(yīng)算法*

        2013-12-22 06:05:56梁積衛(wèi)董志芳
        電子器件 2013年2期
        關(guān)鍵詞:分塊梯度分量

        梁積衛(wèi),黃 堃,董志芳

        (東南大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院,南京210096)

        離散余弦變換DCT 是在圖像與視頻壓縮技術(shù)中應(yīng)用得非常廣泛的一種變換方法,它是JPEG、MPEG、ITU-T H.261 和H.263 等標(biāo)準(zhǔn)與協(xié)議的基礎(chǔ)。在實(shí)際的DCT 變換應(yīng)用中,通常將圖像分成n×n(如8×8、16×16)大小的塊進(jìn)行分塊壓縮處理。在高壓縮比的情況下,分塊處理通常會(huì)使圖像產(chǎn)生塊效應(yīng)失真從而使得圖像的質(zhì)量下降。

        為了使得圖像免遭此類失真影響的同時(shí),又能夠繼續(xù)保持高壓縮比,許多處理塊效應(yīng)失真的算法被提了出來。一些新的編碼方法,如小波變換編碼等,不再采用原來的分塊處理模式。而另一些方法則是在原有編碼方式的基礎(chǔ)上,通過后處理的方法,在解碼端去除塊效應(yīng)?;趫D像增強(qiáng)的頻域或空域?yàn)V波器[1-2],以及基于圖像恢復(fù)的凸集投影法[3]和最大后驗(yàn)概率法[4],都是典型的處理塊效應(yīng)的后處理算法。這些算法或是受到計(jì)算量與計(jì)算復(fù)雜性的局限,抑或是會(huì)產(chǎn)生模糊失真和新的塊邊界,都具有一定程度的副作用。

        在文獻(xiàn)[1]中Zeng 提出了一種經(jīng)典的通過頻域?yàn)V波去除塊效應(yīng)的方法。他將塊效應(yīng)看作是二維階梯信號(hào),并找到與此信號(hào)相關(guān)的DCT 系數(shù),將這些DCT 系數(shù)清零以達(dá)到去除階梯的目的。但是,Zeng 的模型和方法非常簡單并且機(jī)械,通常在處理后會(huì)產(chǎn)生新的塊邊界。本文中的方法也是首先尋找與塊效應(yīng)相關(guān)的DCT 系數(shù),不過與Zeng 直接對(duì)DCT 分量對(duì)階梯信號(hào)能量的貢獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)估不同的是:本方法將分塊從各個(gè)DCT 系數(shù)對(duì)塊邊界處梯度值貢獻(xiàn)的角度來評(píng)估各個(gè)DCT 分量對(duì)塊邊界的影響,并且在頻域結(jié)合HVS 特性進(jìn)行分塊自適應(yīng)濾波,減小對(duì)塊效應(yīng)的產(chǎn)生起到重要作用的DCT 系數(shù)的大小,從而達(dá)到減小塊效應(yīng)失真的目的。

        1 從梯度角度進(jìn)行頻域?yàn)V波的方法

        1.1 對(duì)圖像進(jìn)行重新分塊

        對(duì)已經(jīng)產(chǎn)生塊效應(yīng)失真的圖像重新分塊(如圖1 所示),將原有的4 個(gè)8×8 的垂直塊邊界和水平塊邊界的交點(diǎn)置于新塊的中心。

        圖1 圖像的重新分塊

        1.2 利用DCT 系數(shù)計(jì)算圖像的梯度

        使用文獻(xiàn)[6]中的方法,可以直接利用DCT 系數(shù)來計(jì)算圖像的梯度值:

        其中,F(xiàn)(u,v)為DCT 系數(shù),HS和HC為文獻(xiàn)[6]中提出的DCT 域邊緣檢測梯度算子。

        由此,對(duì)于圖像中的一點(diǎn)(x,y)處的梯度值G(x,y):

        式中,gu,v,(x,y)即為各個(gè)DCT 分量對(duì)于該處(x,y)的梯度值的貢獻(xiàn)。

        1.3 對(duì)DCT 分量對(duì)塊邊界的影響進(jìn)行評(píng)估

        上面所計(jì)算出的gu,v,其值|gu,v|大小可以表征該DCT 分量F(u,v)對(duì)該處梯度的影響大小,并且不同的|gu,v|之間大小相差很大,該像素處的梯度主要受絕對(duì)值較大的gu,v影響。

        由此對(duì)該處(x,y)的gu,v,(x,y)按其絕對(duì)值的大小升序排列成gu,v,(x,y),[m],其中[m]為其排序成的順序序號(hào),取一個(gè)臨界值m',當(dāng)m≥m'時(shí),可以認(rèn)為該處(x,y)的梯度主要受這些gu,v,(x,y)所對(duì)應(yīng)的DCT分量F(u,v)的影響。

        對(duì)于一個(gè)8×8 分塊而言,一條塊邊界的兩側(cè)有16 個(gè)塊邊緣像素,可以對(duì)DCT 分量對(duì)塊邊界兩側(cè)的塊邊緣像素處梯度的影響程度進(jìn)行評(píng)估,即計(jì)算該DCT 分量F(u,v)在各個(gè)塊邊緣像素點(diǎn)處所對(duì)應(yīng)的各個(gè)gu,v,[m],對(duì)m≥m'的那些塊邊緣像素的個(gè)數(shù)Cu,v進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。無論m'如何取值,對(duì)于8×8 分塊的一條塊邊界而言,統(tǒng)計(jì)所得的Cu,v只會(huì)有5 個(gè)取值:16,12,8,4,0。其值表征了該DCT 分量F(u,v)對(duì)處于該塊內(nèi)的塊邊界的影響程度。

        1.4 利用削減系數(shù)更新DCT 系數(shù)

        根據(jù)上面所計(jì)算得到的Cu,v值,可以對(duì)各個(gè)DCT 系數(shù)進(jìn)行處理:

        式中ai為不同Cu,v值所對(duì)應(yīng)的對(duì)DCT 分量的削減系數(shù),取值為0 到1。

        低頻分量對(duì)圖像的影響甚大,改動(dòng)低頻系數(shù)會(huì)對(duì)圖像質(zhì)量產(chǎn)生嚴(yán)重的影響,所以低頻分量應(yīng)維持不變,在8×8 分塊中,保留的低頻分量如圖2 中陰影所示。

        圖2 圖像保留的低頻分量

        1.5 利用HVS 特性對(duì)不同分塊進(jìn)行自適應(yīng)處理

        人類視覺系統(tǒng)(HVS)具有亮度掩蓋特性和空間活動(dòng)性掩蓋特性,這兩個(gè)特性對(duì)于塊效應(yīng)失真的可見性有著重要的影響。對(duì)于亮度而言,當(dāng)塊邊界所處的局部背景亮度較暗時(shí),塊邊界處的灰度差值的可見性較大。在文獻(xiàn)[13]中定義了一種亮度掩蓋函數(shù):

        其中B 為塊邊界所處的局部背景亮度,B0與r 為常數(shù),B0=150,r=2。

        對(duì)于空間活動(dòng)性而言,紋理較多的區(qū)域空間活動(dòng)性強(qiáng)。在紋理密集的區(qū)域,塊邊界會(huì)被紋理所掩蓋。紋理密集程度或是空間活動(dòng)性可以用區(qū)域的平均梯度值表示:

        其中,G(x,y)為在m×n 的區(qū)域中各點(diǎn)處的梯度值。

        由塊邊界所處分塊的亮度掩蓋函數(shù)Lb和平均梯度值ˉGb與其周圍區(qū)域的L 和ˉG 進(jìn)行比較,可以將塊邊界所處分塊所處的環(huán)境進(jìn)行分類。對(duì)于處于不同環(huán)境下的分塊采用不同的削減系數(shù)ai對(duì)DCT 分量進(jìn)行處理。

        1.6 算法執(zhí)行步驟

        整個(gè)方法的執(zhí)行步驟如下:

        (1)對(duì)圖像進(jìn)行重新分塊;

        (2)分塊利用壓縮域的DCT 系數(shù)計(jì)算圖像的梯度值以及對(duì)梯度貢獻(xiàn)gu,v;

        (3)對(duì)各個(gè)塊邊緣像素點(diǎn)處的gu,v進(jìn)行排序得到gu,v,[m],以閾值m'統(tǒng)計(jì)塊內(nèi)各個(gè)DCT 分量對(duì)應(yīng)的Cu,v值;

        (4)根據(jù)HVS 特性確定該塊所處的環(huán)境,用相應(yīng)的削減系數(shù)ai對(duì)原有的DCT 系數(shù)進(jìn)行處理。

        2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

        為測試提出算法的性能,分別對(duì)常用的8 幅圖像進(jìn)行測試,并與Zeng 的算法進(jìn)行比較。本算法的測試中,m'=45,塊邊界所處分塊的周邊區(qū)域取其周圍7×7 分塊,ai表1 所示。測試結(jié)果如表2 所示,其中對(duì)Lenna 圖像處理結(jié)果如圖3 所示。圖3 中第一列為Lenna 塊效應(yīng)失真圖像;第二列Zeng[1]的方法處理結(jié)果;第三列為本文方法處理結(jié)果。

        表1 本文方法參數(shù)選取標(biāo)準(zhǔn)

        表2 去除塊效應(yīng)不同算法比較結(jié)果

        圖3 去除塊效應(yīng)不同算法比較圖

        由測試可以看出,本文中的方法明顯地消除了塊效應(yīng)并保護(hù)了邊緣。在對(duì)Lenna 圖像的處理中,對(duì)帽檐(如第3 組圖所示)與人物肩膀(如第4 組圖所示)等塊效應(yīng)明顯的邊緣處的改善效果明顯,與Zeng 在文獻(xiàn)[1]中提出的方法相比,性能要更為優(yōu)秀。多數(shù)圖像的PSNR 要比Zeng 的方法高出1 dB以上。并且在主觀感受方面,本文的算法并沒有出現(xiàn)多數(shù)頻域?yàn)V波器所造成的嚴(yán)重的模糊失真,而且也沒有因?yàn)橹匦路謮K而產(chǎn)生明顯的新塊邊界,圖像質(zhì)量得到了明顯的改善。

        3 結(jié)論

        本方法通過從DCT 域計(jì)算塊邊界處的梯度值,并據(jù)此評(píng)估各個(gè)DCT 分量對(duì)塊效應(yīng)的影響大小,再結(jié)合HVS 特性,根據(jù)塊效應(yīng)所在的局部環(huán)境,分塊對(duì)那些對(duì)于塊效應(yīng)有較大影響的DCT 分量進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)證明,這種方法在主觀視覺感受和客觀評(píng)價(jià)上都具有良好的表現(xiàn),在消弭塊邊界的同時(shí),又沒有產(chǎn)生模糊失真等明顯的副作用。

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