一种基于二阶梯度的图像去块效应滤波方法技术

本发明专利技术属于图像处理领域，提供了一种基于图像二阶梯度的去块效应滤波方法，利用压缩图像块边界两侧像素点的二阶梯度特征，对压缩后的像素点进行合理调整，从而实现对图像块边界的平滑处理，有效去图像压缩中存在的块效应。同时，本发明专利技术的滤波方法充分利用了图像块边界的二阶梯度变化特性，从而能够有效保留图像的原始特征，防止因滤波所造成的图像细节信息损失。本发明专利技术的滤波方法因为计算复杂度较低、效果明显，所以在对压缩图像的实际处理中具有较高的应用价值。

An image deblocking effect filtering method based on second-order gradient

The invention belongs to the field of image processing, and provides a deblocking effect filtering method based on the second-order gradient of image. By utilizing the second-order gradient characteristics of the pixels on both sides of the edge of the compressed image block, the compressed pixels are adjusted reasonably, so as to realize the smoothing of the edge of the image block and effectively remove the blocking effect existing in the image compression. At the same time, the filtering method of the present invention makes full use of the second-order gradient variation characteristics of the image block boundary, so as to effectively retain the original features of the image and prevent the loss of image detail information caused by filtering. The filtering method of the present invention has high application value in practical processing of compressed images because of its low computational complexity and obvious effect.

【技术实现步骤摘要】
一种基于二阶梯度的图像去块效应滤波方法
本专利技术属于图像处理领域，涉及一种基于图像二阶梯度的去块效应滤波方法，用以去除压缩图像中存在的块效应。
技术介绍
图像压缩技术为设备终端的存储和传输图像带来了极大的便利，但是对于海量的图像数据来说，无损图像压缩的压缩率是远远不够的，因此，在绝大多数情况下，图像压缩都采用有损压缩的方式。有损压缩以引入一定的失真为代价，来换取更高的压缩比。由于离散余弦变换形式与输入信号无关且存在快速实现算法，同时离散余弦变换的性能接近去相关性能最优的K-L变换，因此，离散余弦变换被广泛的应用在图像及视频编码的标准中，比如JPEG、H.264/AVC、H.265/HEVC等。在基于离散余弦变换的压缩编码中，首先将图像划分为许多8×8大小不重叠的图像块，对每个块进行离散余弦变换，得到离散余弦变换系数，然后对其进行量化和可变长度编码；在量化的过程中会带来信息的损失，这就会带来失真，表现为：振铃效应、块效应等。近年来，学者们提出了许多去块效应算法，例如，对块边界进行平滑滤波可以有效地降低、去除块效应，但是峰值信噪比提高不多，视觉效果一般；基于凸集投影POCS的方法，将去块效应视为图像恢复问题，但是这种方法需要经过多次迭代，计算复杂度很高；基于重叠块的正交变换编码、小波变换、预测编码等方式，也取得了不错的去块效应的效果，但是计算复杂度高、去块效应时间长。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述去块效应方法计算复杂度高、去块效应时间长的问题，提供一种基于二阶梯度的图像去块效应滤波方法，用以提高图像压缩中去块效应的能力，提高峰值信噪比，减少计算复杂度，同时提高图像主观上的视觉感受。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于图像二阶梯度的去块效应滤波方法，包括以下步骤：步骤1.对原始图像进行压缩采用JPEG图像压缩方法对输入图像进行压缩，将压缩后的图像记为X；步骤2.对压缩后的图像进行分块按照JPEG图像压缩方法中的分块方式将步骤1中得到的压缩图像X划分成互不重叠的、大小为8×8的图像块，将所有图像块中左右相邻的两个图像块分别记为plk和prk，将所有图像块中上下相邻的两个图像块分别记为puk和pdk，k是图像块的下标索引，k＝1,2,3,…；步骤3.对图像块进行二维离散余弦变换首先，对步骤2中产生的图像块plk、prk、puk与pdk分别进行二维离散余弦变换，得到变换后的系数块，对应记为Plk、Prk、Puk于Pdk；步骤4.产生变换系数向量首先，将步骤3中得到的系数块Plk、Prk、Puk与Pdk均进行如下变换：将系数块中的系数按照从上到下、从左到右的顺序依次取出，再按照从上到下的顺序组成一个一维的列向量，对应得到列向量Y1、Y2、Y3与Y4；然后，将列向量Y1和列向量Y2按照从上到下的顺序组成变换系数N：符号T表示转置；将列向量Y3和列向量Y4按照从上到下的顺序组成变换系数M：步骤5.产生采样变换矩阵首先，构建64×64的变换矩阵B：其中，A为8×8的离散余弦变换矩阵，代表Kronecker乘法中的乘法算子；然后，按照从上到下的顺序将矩阵B的第49～64个行向量依次取出，按照从上到下的顺序组成16×64的矩阵Φ1；按照从上到下的顺序将矩阵B的第1～16个行向量依次取出，按照从上到下的顺序组成16×64的矩阵Φ2；按照从上到下的顺序将矩阵B的第7、15、23、31、39、47、55、63、8、16、24、32、40、48、56、64个行向量依次取出，按照从上到下的顺序组成16×64的矩阵Φ3；按照从上到下的顺序将矩阵B的第1、9、17、25、33、41、49、57、2、10、18、26、34、42、50、58个行向量依次取出，按照从上到下的顺序组成16×64的矩阵Φ4；最后，用Φ1、Φ2构建32×128的采样变换矩阵B1：用Φ3、Φ4构建32×128的采样变换矩阵B2：其中，O是大小为16×64的全零矩阵；步骤6.产生去块效应算法的相关参数首先，用8×8的单位矩阵I和8×24的全零矩阵L1，按照从左到右的顺序组成8×32的矩阵G1：G1＝[IL1]；用8×8的全零矩阵L2和矩阵I、以及8×16的全零矩阵L3，按照从左到右的顺序组成8×32的矩阵G2：G2＝[L2IL3]；用矩阵L3、矩阵I和矩阵L2，按照从左到右的顺序组成8×32的矩阵G3：G3＝[L3IL2]；用矩阵L1和矩阵I，按照从左到右的顺序组成8×32的矩阵G4：G4＝[L1I]；然后，用矩阵G1、矩阵G2和矩阵G3生成8×32的矩阵U：U＝G1-2G2+G3；用矩阵G2、矩阵G3和矩阵G4生成8×32的矩阵V：V＝G2-2G3+G4；最后，根据JPEG图像压缩方法中的品质因子QF，定义去块效应方法中的调节因子λ：λ＝0.26×QF+0.9；步骤7.水平方向滤波其中，N′为水平方向滤波后的系数列向量，E为128×128的单位矩阵；进而得到水平方向滤波后的像素列向量a1：a1＝B1N′；步骤8.垂直方向滤波其中，M′为垂直方向滤波后的系数列向量；进而得到垂直方向滤波后的像素列向量a2：a2＝B2M′；步骤9.更新图像块像素点用步骤7产生的像素列向量a1的第1～8行的元素按照从上到下的顺序替换步骤2中产生的图像块plk中从右向左数的第二列的列向量；用像素列向量a1的第9～16行的元素按照从上到下的顺序替换步骤2中产生的图像块plk最右侧的列向量；将替换后的图像块记为plk′；用步骤7产生的像素列向量a1的第17～24行的元素按照从上到下的顺序替换步骤2中产生的图像块prk最左侧的列向量；用像素列向量a1的第25～32行的元素按照从上到下的顺序替换步骤2中产生的图像块prk中从左向右数的第二列的列向量；将替换后的图像块记为prk′；用步骤8产生的像素列向量a2的第1～8行的元素按照从左到右的顺序替换步骤2中产生的图像块puk中从下向上数的第二行的行向量；用像素列向量a2的第9～16行的元素按照从左到右的顺序替换步骤2中产生的图像块puk最下侧的行向量；将替换后的图像块记为puk′；用步骤8产生的像素列向量a2的第17～24行的元素按照从左到右的顺序替换步骤2中产生的图像块pdk最上侧的行向量；用像素列向量a2的第25～32行的元素按照从左到右的顺序替换步骤2中产生的图像块pdk中从上向下数的第二行的行向量；将替换后的图像块记为pdk′；步骤10.合成滤波后的图像对于步骤9中产生的图像块plk′、prk′、puk′和pdk′，采用JPEG图像压缩方法中图像块合成图像方法，得到滤波后的图像X′。本专利技术的有益效果如下：1、为了避免因滤波产生的误差而影响编码效率，以解码后的系数为约束，对图像块边界两侧地像素点进行合理的调整，在有效降低编码块响应的同时，避免因滤波产生的二次误差，从而显著提升滤波效率及整体编码效率。2、本专利技术的算法采用了基于二阶梯度的滤波方法，滤波效果十分明显，并且本专利技术所提出的滤波方法在有效的去除图像块效应的同时，能够充分利用图像的二阶变化特征，在实现滤波的同时，有效保留图像的细节信息，防止因滤波所造成的额外信息损失。附图说明图1为本专利技术一种基于图像二阶梯度的去块效应滤波方法的流程示意图。图2为本专利技术实施例中仿真所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像二阶梯度的去块效应滤波方法，包括以下步骤：步骤1.对原始图像进行压缩采用JPEG图像压缩方法对输入图像进行压缩，将压缩后的图像记为X；步骤2.对压缩后的图像进行分块按照JPEG图像压缩方法中的分块方式将步骤1中得到的压缩图像X划分成互不重叠的、大小为8×8的图像块，将所有图像块中左右相邻的两个图像块分别记为plk和prk，将所有图像块中上下相邻的两个图像块分别记为puk和pdk，k是图像块的下标索引，k＝1,2,3,…；步骤3.对图像块进行二维离散余弦变换首先，对步骤2中产生的图像块plk、prk、puk与pdk分别进行二维离散余弦变换，得到变换后的系数块，对应记为Plk、Prk、Puk于Pdk；步骤4.产生变换系数向量首先，将步骤3中得到的系数块Plk、Prk、Puk与Pdk均进行如下变换：将系数块中的系数按照从上到下、从左到右的顺序依次取出，再按照从上到下的顺序组成一个一维的列向量，对应得到列向量Y1、Y2、Y3与Y4；然后，将列向量Y1和列向量Y2按照从上到下的顺序组成变换系数N：

【技术特征摘要】
1.一种基于图像二阶梯度的去块效应滤波方法，包括以下步骤：步骤1.对原始图像进行压缩采用JPEG图像压缩方法对输入图像进行压缩，将压缩后的图像记为X；步骤2.对压缩后的图像进行分块按照JPEG图像压缩方法中的分块方式将步骤1中得到的压缩图像X划分成互不重叠的、大小为8×8的图像块，将所有图像块中左右相邻的两个图像块分别记为plk和prk，将所有图像块中上下相邻的两个图像块分别记为puk和pdk，k是图像块的下标索引，k＝1,2,3,…；步骤3.对图像块进行二维离散余弦变换首先，对步骤2中产生的图像块plk、prk、puk与pdk分别进行二维离散余弦变换，得到变换后的系数块，对应记为Plk、Prk、Puk于Pdk；步骤4.产生变换系数向量首先，将步骤3中得到的系数块Plk、Prk、Puk与Pdk均进行如下变换：将系数块中的系数按照从上到下、从左到右的顺序依次取出，再按照从上到下的顺序组成一个一维的列向量，对应得到列向量Y1、Y2、Y3与Y4；然后，将列向量Y1和列向量Y2按照从上到下的顺序组成变换系数N：符号T表示转置；将列向量Y3和列向量Y4按照从上到下的顺序组成变换系数M：步骤5.产生采样变换矩阵首先，构建64×64的变换矩阵B：其中，A为8×8的离散余弦变换矩阵，代表Kronecker乘法中的乘法算子；然后，按照从上到下的顺序将矩阵B的第49～64个行向量依次取出，按照从上到下的顺序组成16×64的矩阵Φ1；按照从上到下的顺序将矩阵B的第1～16个行向量依次取出，按照从上到下的顺序组成16×64的矩阵Φ2；按照从上到下的顺序将矩阵B的第7、15、23、31、39、47、55、63、8、16、24、32、40、48、56、64个行向量依次取出，按照从上到下的顺序组成16×64的矩阵Φ3；按照从上到下的顺序将矩阵B的第1、9、17、25、33、41、49、57、2、10、18、26、34、42、50、58个行向量依次取出，按照从上到下的顺序组成16×64的矩阵Φ4；最后，用Φ1、Φ2构建32×128的采样变换矩阵B1：用Φ3、Φ4构建32×128的采样变换矩阵B2：其中，O是大小为16×64的全零矩阵；步骤6.产生去块效应算法的相关参数首先，用8×8的单位矩阵I和8×24的全零矩阵L1，按照从左到右的顺序组成8×32的矩阵G1：G1＝[IL1]；用8×8的全零矩阵L2和矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱树元，何志应，张世彦，曾兵，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51