[发明专利]在使用离散余弦变换的图像压缩中检测量化噪声的伪影

说明书

技术领域

概括地说，本申请涉及使用离散余弦变换（DCT）对包括静止图像和视频图像的图像进行压缩。更具体地说，本申请通常涉及检测由于离散余弦变换系数的量化的有损特性引起的伪影。

背景技术

传统的基于离散余弦变换的视频编码器将每一帧划分为称作宏块的非重叠正方形。可以用帧内模式或帧间模式来处理每一个宏块。在帧内模式中，编码器仅使用当前帧的重构数据。在帧间模式中，编码器也使用来自先前处理的帧的数据。

用术语“预测误差”来表示在帧内模式和帧间模式中获得的数据。应当将预测误差划分为W*W的块以用于进一步的离散余弦变换和变换系数量化。W的典型值是8。使用应用于去量化的离散DCT系数的离散余弦逆变换来恢复数据。应用量化-去量化过程导致数据丢失。因此，原始数据与重构数据之间的差将称作“量化噪声”。量化噪声导致称作“伪影”的特定视觉误差。在伪影当中有块状、环状伪影以及飞蚊噪声（mosquito noise），其中块状、环状伪影是块中的竖线和横线，飞蚊噪声看起来像重构图像的强边缘周围的一团昆虫。

附图说明

图1示出了可以在本发明的一个实施例中使用的所有模板；

图2是本发明的一个实施例的流程图；

图3是一个实施例的示意图；以及

图4是计算机实现的实施例的示意图。

具体实施方式

根据本发明的一些实施例，可以从解码器的输出来检测伪影。在一些实施例中，可以检测到的伪影包括环状伪影和飞蚊噪声。

针对每一个伪影类，即，环状伪影或飞蚊噪声伪影，确定一组模板。图1中示出了根据一个实施例的一组模板。如所指示的，其包括用于环状伪影的模板和用于飞蚊伪影的模板。未使用模板12。

在一个实施例中，每一个模板具有的大小为8x8。模板系数具有仅包括-1（黑色元素）和+1（白色元素）的值集合。在一个实施例中，用于所有类的模板的总数可以是63。模板用于伪影类的确定。

因此，参照图2，基于DCT的解码器16的输出可以包括需要检测的伪影。在一个实施例中，将解压缩的输出帧变换为YCbCr格式，这是因为很多视频编码器和解码器使用该图像格式进行操作。在下面的讨论中，对Y、Cb和Cr色彩分量进行独立地处理。然而，在一些实施例中，可以不使用单独的处理。因此，在一个实施例中，针对当前帧中的关于每一个色彩分量的每一个8x8块使用下面的过程（方框20）。因此，在一个实施例中，变换器18将该色彩空间变换为YCbCr色彩空间。

接下来，在方框22中，计算平均亮度值。以如下方式计算当前块的平均值“A”：

A=164Σi=07Σj=07pi,j]]>

其中，p_i，j是考虑之中的块内的坐标为i,j的像素的亮度值。

接下来，在方框24中，以如下方式计算块中的每一个像素的亮度与平均值的差：

p~i,j=pi,j-A]]>

然后，在方框26中，针对每一个模板T^k计算2D标量乘法，并且对结果进行求和：