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基于DCT域的图像后处理技术.pdf 130页
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上海交通大学
博士学位论文
基于DCT域的图像后处理技术
姓名：许海峰
申请学位级别：博士
专业：信息与通信工程
指导教师：余松煜
上海交通大学博士学位论文
随着Interact和移动通信技术的迅猛发展，多媒体信息的处理变得越来越重要。
由于图像数据量很大，图像在传输前必须进行压缩编码。图像在DCT域中进行尺
度变换可以在传输带宽有限的情况下实现图像压缩传输。现在有很多的图像／视频
压缩编码国际标准，如JPEG、MPEG和H．26X系列等。这些国际标准能够有效地
对图像进行压缩编码。同时，对于很多数码设备采集的图像，它们都是采用J-PEG
压缩的。它们大都采用“分块DCT+量化一的形式。图像编码会造成失真，这些
失真包括模糊、方块效应、蚊子噪声、振铃噪声、台阶效应等。方块效应对低码
率时解码图像的主观质量影响尤为明显。为此人们提出了许多块效应抑制算法，
但它们在抑制块效应的同时也损伤了图像的细节。在DCT域中进行块效应抑制可
以有效提高运算效率。图像压缩损伤了图像细节，对压缩后的图像进行增强可以
增强图像的细节。DCT域内直接增强具有运算量低和增强效果好的特点。
本文对压缩图像后处理技术进行了多方面的研究，包括块效应抑制算法、图像
增强算法和图像尺寸变换。
在块效应的抑制算法方面，本文在分析块效应形成机制及其在DCT表现形式
的基础上，提出一种新的DCT域POCS抑制块效应算法PBOFN。它用四相邻块
重叠的平滑限制集和基于人眼视觉特性的自适应量化限制集，只需经过一次迭代
运算即能取得最佳效果，大大减少了运算量。对四种标准测试图像的实验结果表
DCT域POCS抑制块效应算法和空域算法。
在图像增强方面，本文对基于BDCT的图像增强算法进行了研究。针对变换域
中采用块变换的增强算法很容易引起块效应的缺点。我们首先对一种参考算法
的抑制块效应能力都提高了。为了在增强图像的同时能抑制块效应，我们对Tang
的算法进行了改进，具体作法是将每个DCT块分成平坦区／边沿区／纹理区／弱纹理
平坦区，依据人眼对观察不同性质块时对块效应的敏感性不同，对处于不同类型
的块采用不同的增强方式，我们将这种算法称为PE。PE算法可以增强图像细节同
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时抑制块效应的出现，但不能调节背景亮度。所以我们将PE和背景亮度增强结合，
提出PEB算法。PE和PEB算法明显提高了图像的主观质量。我们还采用了EME
和MGBIM两个指标来评价图像增强后的块效应及增强程度性能。
最后，我们对DCT域图像尺寸变换算法进行了研究。现有的DCT域图像尺寸
变换算法都是基于固定变换块尺寸来进行处理。然而不同的变换块尺寸对于图像
尺寸变换的性能的影响是不同的。我们通过研究不同尺寸的DCT变换块的系数之
间的关系，提出一种新的DCT域图像尺寸变换算法ABSC，该算法能自适应地选
择一种最佳的变换尺寸模式，实现最优的图像变换。
图像增强，图像尺寸变换，抑制块效应，凸集投影，后处理
上海交通大学博士学位论文
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应用人眼视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法
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3秒自动关闭窗口[发明专利]结合仿射重建和噪声散点直方图的噪声图像质量评价方法在审
申请/专利权人：
公开/公告号：CNA
发明/设计人：;;
公开/公告日：
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【说明书】：
技术领域本发明涉及计算机图像处理技术领域，尤其涉及一种结合仿射重建和噪声散点直方图的噪声图像质量评价方法。背景技术数字图像在传输、显示、压缩过程中，图像质量很容易受到噪声、模糊、块效应等退化因素的影响，降低了信息有效性。如何有效的衡量图像质量退化程度，对于图像处理算法性能的优劣和光学系统参数指标的选择有着重要的意义，科学家们提出了很多图像质量评价算法。其中，主观图像质量评价方法是最直观的评价方法，但是由于需要花费大量的时间和人力成本，并不太适用于实际应用场合。客观图像质量评价方法，根据是否需要参考图像作为标准图，可以分为全参考图(Full-reference，FR)评价，半参考图(Reduced-reference,RR)评价和无参考图(No-reference，NR)质量评价方法。第一类全参考图像质量评价方法，利用退化图像和参考图像的差异信息，能够得到与人眼视觉系统有较高一致性的评价结果。第二类半参考图质量评价方法，借助部分参考图像的特征描述，来给出退化图像的评价指标。实际应用场合中，参考图像通常难以获得，这两种评价算法有着明显的局限性。第三类无参考图像评价算法，只利用单幅失真图像就能够得到最终的图像评价结果。近年来，很多无参考图像质量算法针对某类特性的失真类型所设计提出，常见的失真包括JPEG压缩退化、JPEG2000压缩退化、模糊退化、噪声退化等。噪声是图像中常见的退化因素，加性高斯白噪声是通常的噪声模型，针对噪声图像，学者们提出了很多图像噪声水平估计方法。然而，普通的噪声估计算法往往忽略了噪声图像对于观测者的主观感受。目前也很少有针对噪声图像的无参考客观质量评价方法。发明内容本发明提出一种结合仿射重建和噪声散点直方图的噪声图像质量评价方法，对噪声图像进行视觉显著特性滤波，利用图像分割算法和仿射重建最优化问题求解图像信号成分，计算噪声残差图像，统计噪声散点直方图，能够准确的得到噪声图像质量评价数值，其评价结果与人眼主观感知有很好的一致性。本发明结合仿射重建和噪声散点直方图，提出了一种针对噪声图像的图像质量客观评价方法，其主要思路是：1、引入视觉显著性频率滤波，结合图像分割算法和仿射重建模型，得到噪声图像信号图采用视觉显著性函数对噪声图像滤波，滤波结果结合了人眼视觉系统对于不同频率内容的响应差异，体现了对噪声图像的主观感受能力，使得最终评价结果更加接近主观感知。在图像分割的基础上，仿射重建模型计算得到仿射重建矩阵，能够获取不含噪声的图像信号成分，从而能够实现噪声残差图像的有效获取。2、从噪声残差图像中统计噪声散点直方图，计算噪声图像质量评价值噪声残差图像中每个分块能够估计出一个对应的噪声散点，计算得到各分块的噪声散点标准差，即可统计出噪声散点直方图。噪声散点直方图能够表征图像噪声在不同噪声标准差强度区间的分布情况，利用散点直方图能够准确的给出噪声图像质量评价数值。一种结合仿射重建和噪声散点直方图的噪声图像质量评价方法，包括如下步骤：(1)输入待评价的噪声图像为I，对图像I进行视觉显著性滤波，得到滤波后的图像F：其中，csf是视觉对比敏感函数(ContrastSensitivityFunction,CSF),表征了人眼视觉系统(HumanVisualSystem,HVS)对图像中不同空间频率成分的对比敏感差异。采用的csf模型表示如下：csf(f)＝2.6×(0.f)exp(-(0.114f)1.1)(2)其中，空间频率fx和fy分别是水平方向和垂直方向的空间频率分量，单位是周/度(cycles/degree)。(2)对于步骤(1)得到的滤波图像F，利用分水量图像分割算法进行近似区域分割，得到分割块集合{Φi}，两者的关系如下所示：F＝∪iΦi(3)其中，∪为图像块并集操作，i为总的分割块数目。各分块区域无重叠交叉，即(当i≠j)。分割后像素值相近区域被分到同一分块，对各自分块分别进行评估。(3)对于步骤(2)得到的任意图像区域分割块Φ，建立仿射重建模型，得到如下最优化问题：其中，为图像像素坐标值，H为像素坐标矩阵。W为仿射重建矩阵，求解最优化问题的惩罚方程，将其对W进行求导，并将一阶导数置零，得到如下方程：HTWH-HTF＝0(5)利用矩阵最佳逼近问题求解，得到仿射重建矩阵的最优解：W*＝(HT)+(HTF)H+(6)其中，HT表示矩阵H的转置矩阵，H+表示矩阵H的广义逆矩阵。图像F的仿射重建信号Fsignal即可表示为：Fsignal＝W*×H(7)(4)结合步骤(1)得到的滤波图像F和步骤(3)得到的重建信号Fsignal，计算得到噪声残差图像FresidualFresidual＝F-Fsignal(8)(5)步骤(4)得到的噪声残差图像中每个分块能够估计出一个噪声散点，计算得到各分块的噪声散点标准差，即可统计出噪声散点直方图。(6)利用噪声散点直方图，计算得到最终的噪声图像评价数值。在噪声散点直方图中，散点分布数量最多的区间认为是主要噪声成分，考虑该区间所强度散点的均值，即可得到如下所示的评价值：本算法的流程图如图1所示。一种结合仿射重建和噪声散点直方图的噪声图像质量评价方法，包括如下步骤：(1)输入待评价的噪声图像为I，对图像I进行视觉显著性滤波，得到滤波后的图像F：
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想要得到一个图像的低通滤波图像，并且要求设置低通滤波的截止频率，使得在这个截止频率下，得到图像的空间频率为2周/度。（空间频率是指单位视角内明暗条纹重复出现的周期数或正弦状浓淡变化的重复次数cycles per degree of visual angle cpd），
& & 请问怎么样才能将这个空间频率单位cpd转换为截止频率单位Hz，不知道这两个单位有没有转换系数？或者那位高手能够编写出单位为cpd的低通滤波程序。谢谢。
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