視頻圖像預處理關鍵技術研究.pdf

1、視頻圖像預處理技術是一項通過各種預處理算法獲得較好的視頻圖像質(zhì)量和較高的視頻圖像壓縮率的技術,隨著多媒體顯示技術的發(fā)展,使其在視頻圖像處理與應用中發(fā)揮著越來越重要的作用。本文深入研究了視頻圖像預處理中的去隔行和降噪技術。為了節(jié)省傳輸帶寬和降低圖像中的大面積抖動,隔行掃描是一種被廣泛應用的掃描格式,隨著各種場合下大屏幕電視的廣泛使用,逐行顯示系統(tǒng)會使隔行掃描帶來的閃爍、畫面抖動、鋸齒等問題越來越突出,因此必須研究有效的去隔行算法。另外,由

2、于圖像傳感器在將實際景物光信號轉(zhuǎn)換為圖像電信號時,總會引入各種噪聲,這些噪聲不僅會增加原始序列的熵,而且由于噪聲在時域上的非相關性,編碼器將花費較多的比特來進行編碼,降低了編碼器的工作效率,因此必須對視頻圖像進行降噪處理。
　　 本文深入研究了視頻圖像預處理中的去隔行和降噪技術,并提出了改進的去隔行和降噪算法,具體內(nèi)容如下:
　　 首先,本文闡述了視頻圖像的質(zhì)量評價標準,并分析了質(zhì)量評價標準在視頻圖像中應用的意義。然后利

3、用結(jié)構相似度(SSIM)、平均可分辨度和常用的峰值信噪比(PSNR)對去隔行算法進行評價,并利用PSNR對降噪算法進行評價。
　　 其次,分析了視頻圖像預處理中的去隔行技術,包括經(jīng)典的線性去隔行算法和非線性算法,并分析了各種算法的優(yōu)缺點。在此基礎上,本文提出了一種基于中值濾波和邊緣插值的去隔行算法,并對該算法進行了實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明:該算法有效保護了圖像的水平、垂直以及斜線的邊緣,有效解決了去隔行的運動虛像問題。利用結(jié)構相似度(

4、SSIM)、平均可分辨度和常用的峰值信噪比(PSNR)三個客觀評價準則對去隔行算法進行評價,本文所提算法的客觀評價指標都優(yōu)于行平均、ELA、NEW ELA以及帶運動檢測的三點中值算法。
　　 再次,簡單介紹視頻圖像的空間域和變換域降噪方法,傳統(tǒng)的降噪方法是通過在編碼之前進行預處理達到去除視頻圖像中噪聲的目的,在本文中我們把空域內(nèi)的局部統(tǒng)計濾波降噪預處理技術與H.264編碼框架相融合,提出了一種基于H.264編碼環(huán)內(nèi)的視頻圖像降噪