量化噪聲建模及其在去塊效應算法中的應用.pdf

1、當前大多數的數字圖像和視頻編碼標準采用了基于塊的離散余弦變換（BDCT變換）與量化相結合的方法來壓縮圖像中的冗余信息。但是在量化步長較大的情況下，以上方法會引入較大的量化噪聲，使得解碼圖像中存在明顯的塊效應，降低了圖像的觀看質量。去塊效應算法可以減弱解碼圖像中的塊效應，提高圖像的觀看質量，是當今的研究熱點之一，具有十分重要的理論研究和實用價值。
　　塊效應的去除是典型的反問題，如何準確的估計塊效應的分布和強度是去塊效應算法研究的關

2、鍵。量化步長的大小是影響塊效應分布和強度的主要因素，也是影響去塊效應算法設計的重要先驗知識。本文對量化步長已知和未知的兩種情況下的塊效應問題分別進行了研究，并提出了相應的去塊效應算法。
　　在量化步長未知的情況下，本文提出了一種新的基于圖像質量評估的算法，以非本地均值濾波為基礎，逐個的對每個圖像塊進行濾波，循環(huán)地估計濾波后圖像塊的質量，為每個圖像塊選擇最佳的濾波強度；設計了一種應用于以上算法的無參型圖像質量評估方法，可以在不需要任

3、何原始圖像信息的情況下對塊效應移除后的圖像質量進行評估。該評估能夠反映塊效應移除后圖像塊邊界處的不連續(xù)程度的變化情況，以及去塊效應算法造成的真實圖像內容的退化情況。實驗結果表明，該算法在去除塊效應的同時，可以較好的保留圖像的細節(jié)，與傳統(tǒng)方法相比較有著較明顯的優(yōu)越性。
　　在量化步長已知的情況下，本文對像素域量化噪聲的數學模型進行了研究，設計了以噪聲協(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，并應用此協(xié)方差矩