一种视频编码前置滤波方法技术

本发明专利技术公开了一种视频编码前置滤波方法，该方法基于导向滤波算法，包括：对于视频时间域，计算多帧视频中相同区域滤波块的结构相似度大小；对于视频空间域画面内容，计算像素区域的梯度大小，根据相似度大小以及梯度大小所处的阈值范围计算得出最终正则化参数，将取得的正则化参数值构建导向滤波函数进行滤波，该方法能够很好地对视频中人眼不敏感噪声区域进行平滑的同时，高质量地保留视频地边缘信息，另外，由于本发明专利技术结合了空间以及时域自适应滤波的方法，对视频编码的效率有明显的提升作用。作用。作用。

【技术实现步骤摘要】
一种视频编码前置滤波方法


[0001]本专利技术涉及视频压缩编码与图像处理领域，主要应用于视频编码系统中的视频前处理过程，具体涉及一种自适应的导向滤波算法。

技术介绍

[0002]近年来，流媒体领域飞速发展，短视频，高清影视等视频媒体成为人们日常生活中主要的娱乐消遣方式，人们日益增长的视频需求也对流媒体服务端的存储带来了沉重的压力，由于视频拍摄环境、视频拍摄设备等不稳定因素的存在，视频中噪声的加入是难以避免的，在进行视频编码过程中，视频中人眼难以察觉的高频信息(噪声为主)会对编码器编码效率产生较大的影响，造成编码视频体积上升，编码效果不理想等问题。因此视频编码的一大关键技术是将视频的一些高频冗余信息去滤除，从而达到提升视频编码效率的目的。
[0003]在对视频的高频冗余信息进行滤除时，传统的滤波方法如高斯滤波、中值滤波等滤波算法在滤波时往往会对画面内容造成较大的损害，并造成视频PSNR(峰值信噪比)质量指标的严重下降，进而导致视频编码效率急剧下降，而滤波效果比较好的BM3D算法与各向异性滤波算法常因为过高的运算复杂度而不适用于视频编码系统。
[0004]一种兼顾运算复杂度以及滤波效果的滤波算法导向滤波算法常用于图像处理领域，并且取得了十分优越的效果，其函数表达式可表示为：
[0005][0006]其中：
[0007][0008]I
i
为输入像素灰度值，q
i
为输出像素灰度值，a
k
和β
k
为导向滤波系数，ω
>k
为I
i
所在的滑动窗口，其中是像素所在窗口方差，∈是正则化参数，是像素所在窗口均值。
[0009][0010][0011]Φ为窗口ω
k
的大小，在求得导向滤波参数后，对于像素I
i
，在别的像素窗口中也会被包含，因此，一个像素点可以看作是多个系数a
k
和β
k
的表示，对于窗口中的所有像素点的正则化参数∈进行平均得到当前所处理像素的平均正则化参数值，带入公式(2)、(3)求得正则化参数∈进行平均得到当前所处理像素的平均正则化参数值，带入公式(2)、(3)求得
[0012]上述的导向滤波函数计算公式在图片或者静态图像上有比较好的效果，在对图片滤波处理时，正则化系数∈为设定的固定值，但对于视频滤波，固定的正则化参数并不能对视频每一帧的画面进行足够稳定的滤波处理，如因为滤波效果不稳定所导致的运动拖影，边缘模糊等问题。

技术实现思路

[0013]本专利技术提供了一种基于导向滤波器的自适应滤波方法，根据输入视频能够对待处理像素点周围的像素进行分析，结合视频内容复杂程度以及视频帧间的变化情况，推算出最佳导向滤波函数，从而能够进行自适应滤波和提升视频编码效率的目的。
[0014]本专利技术采用的技术方案为一种基于导向滤波器的自适应滤波方法，具体实施步骤如下：
[0015]对于视频序列的第一帧，由于缺少参考的前向帧，我们采用固定正则化参数的方法对其进行滤波，下面以第二帧中像素i的滤波处理方法为例进行步骤描述
[0016](1)计算像素i的梯度值V、像素i所在滑动窗口W2
i
与前向参考帧窗口W1
i
的结构相似度S。
[0017](2)根据梯度V和结构相似度S的大小，判断正则化参数的计算方式，计算得出正则化参数。
[0018](3)根据导向滤波函数公式，依次求得滑动窗口ω
e
内其他像素的正则化参数，重复步骤1)、2)操作，获得平均正则化参数并依此构建导向滤波系数计算公式。
[0019](4)根据导向滤波函数，获得滤波后的像素灰度值q
i
。
[0020](5)对视频帧中每个像素执行上述步骤，获得自适应滤波视频。
[0021]所述步骤(1)中在计算梯度值大小V和结构相似度S时，设置一个以像素i为中心的窗口WN
i
(N为帧序号)，对于结构相似度，其前向参考帧设置为(W(N
‑
1))
i
，此外，对于结构相似度S可参考后续视频帧窗口(W(N+k))
i
，但从视频编码计算复杂度考虑，总参考帧不超过3帧，并且包含前向参考帧窗口(W(N
‑
1))
i
。
[0022]所述步骤(2)中判断正则化参数的计算方式，对于结构相似度S，当该窗口与相邻帧窗口之间的结构相似度发生较大变化时，即S的数值小于阈值S
min
时(S
min
＝0.8)，则设置固定的正则化参数(∈＝1～4)，并且跳出当前步骤，计算下一像素正则化参数值。
[0023]所述步骤(2)中判断正则化参数的计算方式，对于梯度值大小V，考虑当前像素邻域窗口W2
i
中梯度V是否过大，如梯度过大则认为在此区域是需要保留的边缘区域，如果梯度过小则认为此区域为平滑区域，若两者中一项成立则设定固定的正则化参数，并且跳出当前步骤，计算下一像素正则化参数值。
[0024]所述步骤(2)中判断正则化参数的计算方式，当梯度大小V和结构相似度S都在设定的阈值范围，采用正则化函数的计算方法，正则化函数的公式如下：
[0025][0026]为梯度与结构相似度对正则化参数的常系数，在像素i的邻域窗口W2
i
中，通过梯度大小V可以描述该范围内的梯度，以便更好地保留边缘信息；通过前后帧视频的结构相似度S可以计算出帧间画面信息的变化幅度，给予变化较大的视频帧区域更多的细节保留，对于相似的画面则可以稍微增加滤波强度，从视频编码的角度，V和S对视频编码效率的贡献不一，因此需要对他们分配不同的权重。
[0027]所述步骤(3)中对ω
k
中所有像素进行正则化参数计算时，ω
k
为导向滤波函数设置的滑动窗口，在本专利技术中其模板设置为3x3，在对像素i进行滤波处理时，需求出ω
k
内所有像素的正则化参数，将其平均值带入公式(2)、(3)得出导向滤波平均系数构建自适应的导向滤波公式，在步骤4)中计算的出当前像素的滤波值。
[0028]与现有技术相比，本专利技术具有下述优点：
[0029]1.根据画面时域和空间域两个维度对像素所在区域进行判断，能够对视频不同区域进行更精确的滤波操作，由于画面内容的丰富性以及画面运动主体的不确定性，对画面进行分区域滤波将得到更高质量的去噪视频。
[0030]2.由于该算法在计算正则化参数时考虑到了对视频编码的影响权重，因此能够在不影响主观质量的同时完成去噪，对视频编码效率有着明显的提升作用。
[0031]3.该算法能够与盒式滤波器一并使用，能够在不影响滤波效果的前提下，大大提升了滤波的运算速度。
附图说明
[0032]图1为本专利技术自适应适配编码前置滤波方法的基本流程示意图。
具本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频编码前置滤波方法，其特征在于，该方法的实施步骤如下：对于视频序列的第一帧，采用固定正则化参数的方法对其进行滤波，第二帧中像素i的滤波处理方法描述如下，步骤1)计算像素i所处滑动窗口W2
i
的梯度值大小V、像素i所在滑动窗口W2
i
与前向参考帧窗口W1
i
的结构相似度S；步骤2)根据梯度V和结构相似度S的大小，判断导向滤波器中正则化参数的计算方式，计算得出正则化参数步骤3)根据导向滤波函数公式，依次求得滑动窗口ω
k
内其他像素的正则化参数，重复步骤1)、2)操作，获得窗口ω
k
的平均正则化参数并依此构建导向滤波系数计算公式；步骤4)根据导向滤波函数，获得滤波后的像素灰度值q
i
；步骤5)对视频帧中每个像素执行步骤1)
‑
4)，获得自适应滤波视频。2.根据权利要求1所述的一种视频编码前置滤波方法，其特征在于，所述步骤(1)中计算像素i的梯度值大小V和结构相似度S的计算，设置一个以像素i为中心的窗口WN
i
，N为帧序号。3.根据权利要求1所述的一种视频编码前置滤波方法，其特征在于，所述步骤2)中所采用的导向滤波算法公式的定义为：I
i
为输入像素灰度值，q
i
为输出像素灰度值，a
k
和β
k
为导向滤波系数，ω
k
为I
i
所在的滑动窗口；导向滤波系数a
k
和β
k
定义如下：定义如下：其中是像素所在窗口方差，∈是正则化参数，是像素所在窗口均值。4.根据权利要求1所述的一种视频编码前置滤波方法，其特征在于，所述步骤2)，当窗口W2
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾路恒，黄熙，王涵，任浩强，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：