一种基于分块的视频噪声估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分块的视频噪声估计方法，属于视频、图像质量评价技术领域。所述方法包括以下步骤：首先对于输入视频进行帧差筛选，得到需要进行噪声估计的图像帧；然后将图像帧分成均匀的小块，将平均亮度值小于50以及大于200的像素块剔除，计算剩余像素块的边缘强度，得到边缘强度最大的n个像素块；进而利用分块的噪声估计模型对边缘强度最大的n个像素块进行噪声评分，根据边缘强度分配权重，按照权重融合得到整帧的噪声估计分类结果；最后对所有图像帧的噪声估计结果取平均值得到该视频的噪声估计结果，从而提高了噪声估计的准确率精准度，同时节省了噪声估计的时间。

A block based video noise estimation method

【技术实现步骤摘要】
一种基于分块的视频噪声估计方法
本专利技术涉及视频、图像质量评价
，尤其涉及一种基于分块的视频噪声估计方法。
技术介绍
随着移动终端和互联网的发展，视频已成为人类活动中最常用的信息载体。在视频的获取、压缩、传输、储存和处理的过程中，总会受到各种退化因素的影响，造成视频质量的退化，严重影响了用户体验，其中，噪声就是影响视频质量的重要因素之一，因此，视频去噪就成为数字图像处理技术中一个研究的热点。目前，基于深度学习的视频去噪方法首先需要对视频进行噪声估计，噪声估计的结果将直接影响视频去噪的效果，有效的噪声估计方法会提升图像去噪的效率和精准度。目前做法的局限性在于：（1）主观评价方法是将实验者的主观感知作为依据对图像的质量进行评价，是最可靠的评价方法，但是在大量的视频面前人工检测的方式很显然无法满足需求，且成本高，无法应用于实时在线的评价系统。（2）相对于对整个图像帧进行噪声估计，分块的噪声估计模型对于噪声估计精确度更高，效果更好。（3）一般的视频噪声估计方法都会对视频的每一帧进行特征提取，提取了大量的冗余信息，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分块的视频噪声估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n（1）对输入视频进行抽帧处理，利用相邻两帧的帧差筛选出需要进行噪声估计的图像帧；/n（2）将步骤（1）中筛选的图像帧分成均匀的像素块，并剔除平均亮度值小于50以及大于200的像素块，计算剩余像素块的边缘强度，选出边缘强度最大的n个像素块；/n（3）将边缘强度最大的n个像素块输入分块的噪声估计模型进行噪声估计，得到像素块的噪声估计评分；/n（4）根据像素块的边缘强度分配权重，将每个像素块的噪声估计评分进行融合得到整帧的噪声估计分类结果；/n（5）对所有进行噪声估计的图像帧的噪声估计评分取平均值得到该视频的噪声估计评分。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于分块的视频噪声估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
（1）对输入视频进行抽帧处理，利用相邻两帧的帧差筛选出需要进行噪声估计的图像帧；
（2）将步骤（1）中筛选的图像帧分成均匀的像素块，并剔除平均亮度值小于50以及大于200的像素块，计算剩余像素块的边缘强度，选出边缘强度最大的n个像素块；
（3）将边缘强度最大的n个像素块输入分块的噪声估计模型进行噪声估计，得到像素块的噪声估计评分；
（4）根据像素块的边缘强度分配权重，将每个像素块的噪声估计评分进行融合得到整帧的噪声估计分类结果；
（5）对所有进行噪声估计的图像帧的噪声估计评分取平均值得到该视频的噪声估计评分。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对输入视频进行抽帧处理，是通过计算相邻两帧的帧差，并为所述帧差设定阈值，如果相邻两帧的帧差值小于设定的阈值，说明相邻两帧相差不大，没有必要一一进行噪声估计，当相邻两帧的帧差值大于或者等于设定阈值，需要对该帧进行噪声估计。


3.根据权利要求1所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王明琛，孙作潇，田超博，朱政，刘宇新，
申请(专利权)人：杭州微帧信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33