[发明专利]一种视频编码前置滤波方法

说明书

本发明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。

技术领域

本发明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。

背景技术

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。

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。

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：

其中：

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。

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

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。

发明内容

本发明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。

本发明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：

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

(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。