专利名称：一种基于曲波变换的图像去块效应方法
技术领域：
本发明涉及图像处理领域，主要是图像的去块效应处理与重构，特别是一种基于曲波变换的图像去块效应方法。
背景技术：
目前，块离散余弦变换(BDCT)被当前大多数的国际图像视频压缩标准采用为核心的压缩算法。该算法将图像分为多个8x8的像素块，使用离散余弦变换(DCT)把每个块从空间域变换到频率域，并进行单独量化和编码。但由于这些块是分别编码的，没有考虑像素在相邻块中的相关性，所以在低比特率编码时量化粗糙，相邻块的DCT系数落在不同的量化区间，导致了块边界上产生块效应。
目前去块效应算法主要为空间滤波法、基于凸集投影(POCS)和基于马尔可夫随机场(MRF)的最大后验法的迭代恢复，这些算法复原后对图像整体细节部分均有一定丢失。随后发展的基于小波变换的去块效应算法，虽然简便快速，对图像平滑区域有较好的复原效果，但对图像的细节部分仍没有较好的复原效果。
曲波变换是一种多尺度几何分析方法，其用多个尺度的局部直线来近似表示曲线，可以很好的逼近图像中的奇异曲线。曲波变换综合了脊波变换擅长表示直线特征和小波适合于表示点状特征的优点，采用了具有高度方向敏感性的基元，能同时获得对图像平滑区域和边缘部分的稀疏表达，在处理图像边缘区域上能够取得更好效果，并同时有效保留图像细节信息。
本发明将曲波变换应用在图像去块效应处理上，即提出了一种基于曲波变换去除图像块效应的算法。该算法对曲波变换后得到的曲波系数进行分层处理，通过新的系数矩阵重构出复原图像。经实验证明，该算法较传统的去块效应算法在主观与客观评价上均获得更好的复原效果。发明内容
发明目的本发明针对现有算法的不足，提出了一种基于曲波变换的图像去块效应的算法，既有效的去除了图像中明显的块效应，又很好的保留了原图像中的细节部分。
为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于曲波变换的图像去块效应方法， 包括以下步骤
步骤一，对目标图像进行曲波变换得到尺度层次以及各层次曲波系数用曲波变换对图像划分尺度层次，分析各层次曲波系数；
步骤二，找到去块效应影响最大的层并对其进行处理由得到的各层次曲波系数进行单层重构，找到块状效应对曲波系数影响最大的层，并对其进行去块处理；
步骤三，复原图像将处理后的各层重构出图像。
本发明中，优选地，所述步骤一包括以下步骤
步骤(11)，对目标图像进行曲波变换；包括用曲波变换将图像划分为粗糙层(Coarse Layer)、细节层(Detail Layters)、精细层(Fine Layer)。
步骤(12)，对得到的各尺度层次的曲波系数进行分析；包括对各层曲波系数进行最大值、最小值、能量、均值和方差的统计并用柱状图进行对比。
本发明中，优选地，所述步骤二包括以下步骤
步骤(21)，由各层曲波系数进行单层重构，找到块效应影响最大的层；
步骤(22)，对块效应影响最大的层进行去块处理；包括在曲波系数中找到与重构图像相对应的系数平坦块与系数纹理块，对平坦块进行平滑滤波，对纹理块进行自适应滤波。
本发明中，优选地，所述步骤三包括以下步骤
步骤(31)，由去块处理后的各层重构出新图像；包括采用USFFT(非等间快速傅里叶变换)快速算法以及Wrap (卷绕)快速算法对图像进行复原。
本发明的原理是将退化图像转换到曲波域，得到多层次的曲波系数。在各层曲波系数中找到与原图像中块效应对应的系数。针对曲波系数的结构特征，对不同系数层采用不同方法分别处理。
有益效果本发明是基于快速离散曲波变换对图像进行去块效应处理。在对退化图像进行去块效应的同时，又很好的保存了原图像的细节信息。复原图像中有较高的 PSNR(峰值信噪比)和高频分最，对各尺度图像均有较好的实用性，特别是用于刑侦图像的复原。
下面结合附图和具体实施方式
对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和 /或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1是本发明基本流程图。
图2(a) (f)是本实施例目标图像以及用曲波变换划分的各层重构的图。
图3(a) (e)是本实施例各层曲波系数最大值、最小值、能量、平均值、方差统计的条形图。
图4是本发明简化示意图。
具体实施例方式
如图4所示，本发明公开了一种基于曲波变换的图像去块效应方法，包括以下步骤
步骤一，对目标图像进行曲波变换得到尺度层次以及各层次曲波系数用曲波变换对图像划分尺度层次，分析各层次曲波系数；
所述步骤一包括以下步骤
步骤(11)，对目标图像进行曲波变换；包括用曲波变换将图像划分为粗糙层 (Coarse Layer)、细节层(Detail Layters)、精细层(Fine Layer)。
设图像大小为NXN，则曲波系数划分的尺度层次数量为
scale = 10 (N)-3
曲波系数为C{j} {1} (kl，k2)，其中j表示尺度，1表示方向，(kl，k2)表示该尺度 j上第1个方向的坐标。
以256X256的Mdhna图像为例，如图1 (a)所示。对其进行曲波变换后得到的尺度层数为5。曲波系数结构如表1。
对图1(a)曲波变换后得到的各层曲波系数进行单层重构，得到的图像如图 1 (b)-(f)所示。可以看出，第一层为粗糙层，由低频系数组成，包含了图像的概貌，但不包含细节，因此重构得到的图像很模糊；中间四层为细节层，由中频系数组成，每一层均被划分为4个大方向，每个大方向又划分为多个小方向，包含了图像的边缘信息，具有多方向性， 并且随着层数的增加，频率由中低频到中高频，包含的边缘信息越来越精细；最外层即第六层，为精细层，由高频系数组成，包含了图像的边缘和细节信息。
步骤(12)，对得到的各尺度层次的曲波系数进行分析；包括对各层曲波系数进行最大值、最小值、能量、均值和方差的统计并用柱状图进行对比。
对各层曲波系数进行最大值、最小值、能量、均值和方差的统计，并用柱状图进行对比，如图3所示。由图3可以看出，曲波系数在粗糙层上能量最大，数值分布范围最离散， 方差也最大；越向外层，能量呈几何级数递减，数值分布范围及方差也越小；在精细层上能量最小，数值分布范围也最小，方差最趋近于零。
步骤二，找到去块效应影响最大的层并对其进行处理由得到的各层次曲波系数进行单层重构，找到块状效应对曲波系数影响最大的层，并对其进行去块处理；
所述步骤二包括以下步骤
步骤(21)，由各层曲波系数进行单层重构，找到块效应影响最大的层；
以降质的Mdhna图像为例，图像大小为256X256。对含有块状效应的图像进行曲波变换，并分析得到的曲波系数。
由图3各层曲波系数的单层重构可以看出，块状效应对曲波系数的影响，主要表现在最外层(精细层)及第四层(细节层)上，因此只需对这两层的曲波系数进行处理，即可有效的去除图像中的块状效应。由于最外两层包含的能量很小，且数值分布较集中，因此对这两层的曲波系数进行处理，不会影响到整幅图像的能量，可以保证原图像的概貌不会发生太大变化。
步骤(22)，对块效应影响最大的层进行去块处理；包括在曲波系数中找到与重构图像相对应的系数平坦块与系数纹理块，对平坦块进行平滑滤波，对纹理块进行自适应滤波。
由于精细层的大小与原图像相同，且该层曲波系数与重构图像一一对应，因此也可在曲波系数中找到与重构图像相对应的系数平坦块与系数纹理块的。由于块均方差表示了块内的功率，因此可以用其表征块的活动性，区分平坦块和纹理块。
设图像大小为MXN，则精细层的大小也为MXN，各曲波系数表示为Cm, n，m= 1， 2，…，M，n = l，2，…，N。整个系数矩阵的方差。|和均值μ τ为
权利要求
1.一种基于曲波变换的图像去块效应方法，其特征在于包括以下步骤步骤一，对目标图像进行曲波变换得到尺度层次以及各层次曲波系数用曲波变换对图像划分尺度层次，分析各层次曲波系数；步骤二，找到去块效应影响最大的层并对其进行处理由得到的各层次曲波系数进行单层重构，找到块状效应对曲波系数影响最大的层，并对其进行去块处理； 步骤三，复原图像将处理后的各层重构出图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于曲波变换的图像去块效应方法，其特征在于，所述步骤一包括以下步骤步骤(11)，对目标图像进行曲波变换；步骤(12)，对得到的各尺度层次的曲波系数进行分析。
3.根据权利要求2所述的一种基于曲波变换的图像去块效应方法，其特征在于，所述步骤二包括以下步骤步骤(21)，由各层曲波系数进行单层重构，找到块效应影响最大的层； 步骤(22)，对块效应影响最大的层进行去块处理。
4.根据权利要求3所述的一种基于曲波变换的图像去块效应方法，其特征在于，所述步骤三包括以下步骤步骤(31)，由去块处理后的各层重构出新图像。
全文摘要
本发明公开了一种基于曲波变换的图像去块效应方法，包括以下步骤步骤一，对目标图像进行曲波变换，得到尺度层次以及各层次曲波系数；步骤二，找到块效应影响最大的层并对其进行处理；步骤三，复原图像。本发明利用曲波变换对图像进行分层处理，通过新的系数矩阵重构出复原图像，较传统的去块效应方法在主观与客观评价上均获得更好的复原效果。
文档编号G06T5/00GK102521796SQ20111033663
公开日2012年6月27日 申请日期2011年10月31日 优先权日2011年10月31日
发明者何雨兰, 朱毅, 袁杰, 邵真天, 顾人舒 申请人:南京大学