本发明专利技术涉及检测编码图像和视频中的暗噪声伪影。找到压缩后的图像中的伪影位置。确定每个块的伪影强度，以及每个图像的整体暗噪声伪影强度。通过分析有此类伪影倾向的候选区域，执行伪影检测和强度分配。诸如块方差、色彩信息、亮度水平和伪影位置的多个特征可以用于此处理。而且，可以在识别的区域上利用中值滤波来消除隔离的区域。可以根据被归类为暗噪声伪影的块的总数，还有每个宏块的强度，来访问有关每个图像的最终伪影参数。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术的原理涉及数字图像和视频内容。更特别地，涉及检测数字图像和视频内 容中的暗噪声伪影。
技术介绍
非实时视频编码应用(例如，DVD制作)以实现来自压缩引擎的图像的最佳可能视 觉质量为目标。为此目标，要求压缩人员(即，负责压缩处理的技术人员)查看压缩后的视 频，以便识别含伪影的图像。这是手动且主观的处理，它要求大量经验、时间和精力，这影响 了生产时间和预算。还由于不同的评估者采用不同的视觉评估标准，所以导致不一致。在 常见的实践中，利用微调的编码参数对检测到的图像进行后期处理或重新编码，并且检测 到的图像经历进一步的查看。后期处理或重新编码算法可以根据伪影参数和位置对算法参 数进行调谐，以便获得更佳图像质量。关于此点，需要自动伪影检测来促进处理。为了自动识别有问题的场景或片段，找 到用于检测压缩伪影的存在的客观度量是必不可少的。在过去广泛地研究了对MPEG-2编 码所引起的常见的压缩伪影，例如分块效应、模糊和蚊式噪声的检测。然而，这是未通过诸 如峰值信噪比(PSNR)之类传统且被广泛接受的客观度量适当处理的难题。此外，对诸如 MPEG-I AVC或VC-I之类新压缩标准的使用连同新的高清晰度DVD格式以更高的比特率运 行这一事实，带来了新的压缩伪影类型。术语“暗噪声”描述了由这些新的压缩系统引起的一种特定类型的视觉伪影。当 在展现出(1)低方差、( 低强度水平和( 低饱和度的区域中感知到不自然平坦化块的 群集时，称压缩图像含暗噪声伪影。暗噪声伪影可以包括严重的分块效应和/或在感知的 色度模式上的变化。为了有效地支持上述应用，暗噪声伪影检测算法需要提供用于表示伪影严重程度 的参数，以便重新编码和后期处理算法可以自动地在项目约束条件内给资源的分配赋予优 先级。此外，暗噪声伪影检测算法需要不仅在诸如图像群组或一个图像的全局级上，还在诸 如图像内部宏块或块的局部级上提供参数。通过将暗噪声伪影定位到局部级，编码或处理 模块可以仅仅调整伪影区域中的编码或处理参数，这在整体比特预算或计算资源受到限制 时特别有用。所以，强烈需要自动检测暗噪声伪影和确定每个块和每个图像的伪影强度的方法 和装置。
技术实现思路
根据本专利技术的一个方案，提出一种用于检测编码图像和视频中的暗噪声伪影的方 法和装置。该方法包括(i)找到压缩后的图像中的伪影位置，(ii)确定每个块的伪影强度，以及(iii)确定每个图像的整体暗噪声伪影强度。通过分析有此类伪影倾向的候选区 域，执行伪影检测和参数分配。诸如块方差、色彩信息、亮度水平和伪影位置之类的多个特 征可以用于此处理。在示例性的实施方案中，提出一种暗噪声伪影检测方法，包括以下步 骤根据数字图像中的候选暗噪声伪影区域的至少一个特征来筛选区域；对筛选后的候选 区域进行滤波，以消除隔离的伪影区域；向每个候选区域分配暗噪声伪影参数；以及形成 候选区域中的像素组的暗噪声伪影参数。根据本专利技术的另一个方案，提出一种视频编码器，其包括暗噪声伪影检测器，该 暗噪声伪影检测器被配置成根据数字图像中的候选暗噪声伪影区域的至少一个特征来筛 选区域，消除隔离的伪影区域，向每个候选区域分配暗噪声伪影强度，并计算像素组的暗噪 声伪影参数。根据以下结合附图所考虑的详细说明，本专利技术的其它方案和特征也将变得明显。 然而，要理解附图仅仅是被设计成为了举例说明的目的，而不是定义为对本专利技术的限定，权 利要求可以引用其作为参考。还应理解附图不必按比例绘制，除非另有所指，否则附图仅仅 是为了从概念上说明本文所述的结构和流程。附图说明贯穿视图，附图中相同的参考数字指示相同的组件。图1是根据本专利技术原理的实施方案所述的暗噪声伪影检测方法的流程图；图2是根据本专利技术原理的实施方案所述的暗噪声伪影检测方法的具体流程图；图3是根据本专利技术原理的实施方案所述可以应用暗噪声伪影检测方法的速率控 制算法的方框图；以及图4是根据本专利技术原理的实施方案所述结合了暗噪声伪影检测方法的预测编码 器的方框图。具体实施例方式本专利技术的原理提出一种方法和装置，用来⑴找到暗噪声伪影的位置，(ii)确定 每个块的暗噪声伪影强度，以及(iii)确定每个图像的整体暗噪声伪影强度。本专利技术的原理所描述的暗噪声伪影检测可以包括以下步骤中的一部分或全部步 骤。参考图1所示的方法10，通过首先筛选(12)作为目标的一个或多个图像和定位候选暗 噪声伪影区域来执行暗噪声伪影检测。将滤波器应用(14)到这些候选区域来消除隔离的 区域。在这一点上，向每个候选伪影块分配(16)暗噪声伪影强度，该暗噪声伪影强度可进 一步用来确定或形成(18) —组像素(例如，图像或图像组)的伪影强度。然后，可以由视 频编码器自动地对比强度值和阈值，或者，可以向压缩人员提交度量，压缩人员将根据各自 的情况判断进行重新编码的需要。下面我们说明这些步骤。(a)暗噪声伪影区域筛选利用图1中步骤12的筛选，尝试消除其中不太可能出现一般的暗噪声伪影的区 域，从而加速暗噪声伪影检测。筛选步骤和滤波步骤消除或减少了该区域内的暗噪声伪影。 可以在像素级或像素群组级上进行预先筛选。可以利用像素域或变换域中的多个特征来消 除不太可能的候选区域。作为示例性的实施方案，在8X8块上计算以下特征MeanLumRec =重构块的亮度分量的均值MeanCbRec =重构块的蓝色色度分量(Cb)的均值MeanCrRec =重构块的红色色度分量(Cr)的均值VarLumRec =重构块的亮度分量的方差VarLumOrg =原始块的亮度分量的方差其中，计算大小为MXN的块B中的像素值的方差5，如下ι M N—B = ^-Y Y (B(i, j) - B)2MxNttj^,其中，B(i，j)表示在块B中(i，j)位置处的像素值，5表示块B内的像素值的均 值，并计算互，如下 M NB = -Y y B(i, j)M χ N %在此示例中，满足以下标准的块被归类为候选暗噪声伪影区域。将归类为候选暗 噪声伪影区域的块标记为1，其余的标记为0。DMeanLumRec 位于预定范围(TH_LUM_L0W，TH_LUM_HI)内； 2) VarLumRec 小于预定值 TH_LUM_VAR ；3) VarLumOrg与VarLumRec之间的差的绝对值大于预定值TH_LUM_VARDIFF ；4) MeanCbRec 和 MeanCrRec 分别位于范围(TH_CR_L0W，TH_CB_HI)禾Π (TH_CR_L0ff, TH_CR_HI)内。如上所述，在进行筛选步骤的过程中可以使用其它标准(即，除亮度信息之外 的)。可以用来筛选候选暗噪声伪影区域的区域特征的其它示例可以包括空间活动信息、纹 理信息或时间信息。(b)候选暗噪声伪影区域滤波一旦识别了候选暗噪声伪影区域，就可以在这些区域上使用时间和/或空间滤波 (步骤14)来减少或消除隔离的区域。在示例性的实施方案中，利用空间中值滤波器来滤波 掉在视频帧内部隔离的候选暗噪声伪影宏块。(c)块的暗噪声伪影强度根据候选暗噪声伪影块的特性，可以向此块分配伪影强度。在本示例中，向具有较 低平均亮度值的块分配较高的强度。这归因于伪影会在低亮度区域中变得更加严重的事 实。如果原始图像或视频可用，则还可以计算原始和重构图像或本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种方法，包括以下步骤：对数字图像中的区域进行滤波（１４），以消除所述区域内的伪影；以及向所述区域分配（１６）暗噪声伪影参数。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括以下步骤对数字图像中的区域进行滤波(14)，以消除所述区域内的伪影；以及向所述区域分配(16)暗噪声伪影参数。2.根据权利要求1所述的方法，还包括根据与所述数字图像中的区域有关的亮度信息 来筛选区域的步骤。3.根据权利要求1所述的方法，还包括根据与所述数字图像中的区域有关的空间活动 信息来筛选区域的步骤。4.根据权利要求1所述的方法，还包括根据与所述数字图像中的区域有关的纹理信息 来筛选区域的步骤。5.根据权利要求1所述的方法，还包括根据与所述数字图像中的区域有关的时间信息 来筛选区域的步骤。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述滤波包括中值滤波。7.根据权利要求1所述的方法，其中在宏块级上执行所述暗噪声伪影参数分配。8.根据权利要求1所述的方法，其中在图像级上执行所述暗噪声伪影参数分配。9.根据权利要求1所述的方法，其中在像素域上执行暗噪声伪影参数检测。10.根据权利要求1所述的方法，其中在变换域上执行暗噪声伪影参数检测。11.根据权利要求1所述的方法，其中所述数字图像是数字视频内容中的一连串数字 图像之一。12.根据权利要求1所述的方法，其中将所述暗噪声伪影参数与阈值进行比较，并响应 于所述暗噪声伪影参数超出所述阈值，重新编码所述像素组。13.根据权利要求1所述的方法，其中提供所述暗噪声伪影参数来作为系统输出。14.一种视频编码器，包括检测器(10)，其被配置成消除所述区域内的暗噪声伪影，...
【专利技术属性】
技术研发人员：艾迪尔·阿巴斯，李振，路小安，克里斯蒂娜·古米拉，
申请(专利权)人：汤姆逊许可证公司，
类型：发明
国别省市：FR
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