1、信息与通信工程专业优秀论文 图像与视频编码中消除编码效应的后处理算法研究关键词：图像编码 视频编码 后处理算法 DCT 变换 块效应消除 振铃效应消除摘要：图像和视频压缩技术在很大程度上减小了图像和视频的存储容量和传输带宽，促进了图像和视频业务的广泛应用。但压缩也导致图像和视频中出现了编码效应，如块效应、振铃、蚊子效应等。这些编码效应的存在破坏了原有图像的空域平滑性，降低了解码后图像的主观和客观质量。图像和视频的后处理可以显著地消除编码效应，提高图像的主观和客观质量。 本文的主要工作是针对消除“DCT+量化”过程所导致的编码效应，提出了一些后处理算法：本文首先研究了 DCT 域块效应消除算法；
2、然后提出了空域块效应消除算法；接着提出了振铃效应的消除算法；最后提出了与解码器相结合的后处理方案，用于消除视频编码中出现的块效应和振铃效应等编码效应。本文的主要创新成果包括：提出了一种 DCT 域渐进块效应消除算法(PDCT-BAR)。该算法根据解码 DCT 系数块的频率特征参数来对偏移 DCT 系数块中的系数进行限制，以消除块效应。偏移的 DCT 块中可能存在由块效应引起的高频系数，通过不断构造偏移的 DCT块，并且自适应地约束偏移块中的这些高频分量，从而达到了消除块效应的目的。此外，在完成块偏移和系数收缩后，使用量化约束来修剪处理后的 DCT 系数。与其他使用偏移块的块效应消除算法不同的是
3、，PDCT-BAR 算法的每一次偏移过程都构造了具有不同偏移位置的偏移块。实验表明，通过对多个偏移位置块的处理，PDCT-BAR 算法不仅可以有效的去除块效应，而且能很好的保存图像本身的纹理细节，处理后图像无论 PSNR 质量还是视觉质量都令人满意。 提出了一种基于 DCT 域自适应滤波的块效应消除算法(DCT-AFBAR)。在 DCT-AFBAR算法中，首先推导出四组用于 DCT 域滤波的系数矩阵，然后根据解码块的频率特征参数来选取当前 DCT 块滤波所使用系数矩阵，最后将相应的 DCT 系数块与选好的系数矩阵进行相乘，即得到消除了块效应的 DCT 系数块。该算法的优点在于避免了计算复杂度非
4、常高的偏移 DCT 系数块计算。为了进一步减小计算复杂度，文中还测试了只对部分 DCT 系数进行处理的情况，DCT-AFBAR 算法的性能仍令人满意。实验表明：DCT-AFBAR 算法无论是在图像主观、客观质量、还是计算复杂度上都比同类算法有显著的改进。提出了一种基于空域自适应滤波的块效应消除算法(SAFBAR)。SAFBAR 通过对 DCT-AFBAR 算法进行推导和改进，将 DCT 域滤波转化为空域滤波。SAFBAR 算法根据解码块的频率特征参数自适应地选取滤波器参数来进行滤波。为了避免真实边缘被模糊，该块效应消除算法还联合多个块边界的梯度信息来区分块效应与真实边缘。随后文中又对 SAFB
5、AR算法进行简化得到 MSAFBAR 算法。MSAFBAR 算法对 SAFBAR 算法中的滤波器参数进行了简化，并将浮点型滤波运算变为整数型滤波运算。为了避免在 DCT 域计算解码块的频率特征参数，文中进一步提出使用近似变换或梯度变化信息来计算解码块的频率特征参数。实验表明：在不同比特率下，MSAFBAR 算法在 PSNR性能均优于其他算法。特别值得注意的是，MSAFBAR 算法不但在比特率非常低的时候能提升解码图像的 PSNR，而且当比特率较高的时候也能提升解码图像的PSNR 质量。 结合灰度变换和低通滤波提出了一种新的振铃效应消除算法。该算法首先根据解码块的频率特征参数来选取需要进行振铃效
6、应消除的候选块；然后对块内象素的灰度值进行分析，为该块的处理计算出相应的块级参数，包括一个加权系数和两个目标灰度值；接着通过灰度变换将块内每个象素的狄度值向相应的目标灰度值逼近，并同时采用低通滤波得到平滑结果，最后通过块级加权系数将灰度变换和低通滤波的结果进行加权。为了防止象素被过度处理，还对处理后象素的取值范围进行了限制。实验表明：对于振铃效应明显的图像，经过算法处理后，图像的 PNSR 质量和视觉效果得到了很大的提升。 针对视频压缩码流解码后视频序列中的编码效应，本文提出了与解码器相结合的后处理方案。该方案利用了解码过程中的一些信息，并针对不同帧类型来计算解码块的频率特征参数，然后利用该参
7、数来指导块效应消除和振铃效应消除。与同类算法相比，本文的算法对 I、P、B 帧类型都取得了令人满意的效果。正文内容图像和视频压缩技术在很大程度上减小了图像和视频的存储容量和传输带宽，促进了图像和视频业务的广泛应用。但压缩也导致图像和视频中出现了编码效应，如块效应、振铃、蚊子效应等。这些编码效应的存在破坏了原有图像的空域平滑性，降低了解码后图像的主观和客观质量。图像和视频的后处理可以显著地消除编码效应，提高图像的主观和客观质量。 本文的主要工作是针对消除“DCT+量化”过程所导致的编码效应，提出了一些后处理算法：本文首先研究了 DCT 域块效应消除算法；然后提出了空域块效应消除算法；接着提出了振
8、铃效应的消除算法；最后提出了与解码器相结合的后处理方案，用于消除视频编码中出现的块效应和振铃效应等编码效应。本文的主要创新成果包括： 提出了一种 DCT 域渐进块效应消除算法(PDCT-BAR)。该算法根据解码 DCT 系数块的频率特征参数来对偏移 DCT 系数块中的系数进行限制，以消除块效应。偏移的 DCT 块中可能存在由块效应引起的高频系数，通过不断构造偏移的 DCT 块，并且自适应地约束偏移块中的这些高频分量，从而达到了消除块效应的目的。此外，在完成块偏移和系数收缩后，使用量化约束来修剪处理后的 DCT 系数。与其他使用偏移块的块效应消除算法不同的是，PDCT-BAR 算法的每一次偏移过
9、程都构造了具有不同偏移位置的偏移块。实验表明，通过对多个偏移位置块的处理，PDCT-BAR 算法不仅可以有效的去除块效应，而且能很好的保存图像本身的纹理细节，处理后图像无论 PSNR 质量还是视觉质量都令人满意。 提出了一种基于 DCT 域自适应滤波的块效应消除算法(DCT-AFBAR)。在 DCT-AFBAR 算法中，首先推导出四组用于 DCT 域滤波的系数矩阵，然后根据解码块的频率特征参数来选取当前 DCT 块滤波所使用系数矩阵，最后将相应的 DCT 系数块与选好的系数矩阵进行相乘，即得到消除了块效应的 DCT 系数块。该算法的优点在于避免了计算复杂度非常高的偏移 DCT 系数块计算。为了
10、进一步减小计算复杂度，文中还测试了只对部分 DCT 系数进行处理的情况，DCT-AFBAR 算法的性能仍令人满意。实验表明：DCT-AFBAR 算法无论是在图像主观、客观质量、还是计算复杂度上都比同类算法有显著的改进。提出了一种基于空域自适应滤波的块效应消除算法(SAFBAR)。SAFBAR 通过对 DCT-AFBAR 算法进行推导和改进，将 DCT域滤波转化为空域滤波。SAFBAR 算法根据解码块的频率特征参数自适应地选取滤波器参数来进行滤波。为了避免真实边缘被模糊，该块效应消除算法还联合多个块边界的梯度信息来区分块效应与真实边缘。随后文中又对 SAFBAR 算法进行简化得到 MSAFBAR
11、 算法。MSAFBAR 算法对 SAFBAR 算法中的滤波器参数进行了简化，并将浮点型滤波运算变为整数型滤波运算。为了避免在 DCT 域计算解码块的频率特征参数，文中进一步提出使用近似变换或梯度变化信息来计算解码块的频率特征参数。实验表明：在不同比特率下，MSAFBAR 算法在 PSNR 性能均优于其他算法。特别值得注意的是，MSAFBAR 算法不但在比特率非常低的时候能提升解码图像的 PSNR，而且当比特率较高的时候也能提升解码图像的 PSNR质量。 结合灰度变换和低通滤波提出了一种新的振铃效应消除算法。该算法首先根据解码块的频率特征参数来选取需要进行振铃效应消除的候选块；然后对块内象素的灰
12、度值进行分析，为该块的处理计算出相应的块级参数，包括一个加权系数和两个目标灰度值；接着通过灰度变换将块内每个象素的狄度值向相应的目标灰度值逼近，并同时采用低通滤波得到平滑结果，最后通过块级加权系数将灰度变换和低通滤波的结果进行加权。为了防止象素被过度处理，还对处理后象素的取值范围进行了限制。实验表明：对于振铃效应明显的图像，经过算法处理后，图像的 PNSR 质量和视觉效果得到了很大的提升。 针对视频压缩码流解码后视频序列中的编码效应，本文提出了与解码器相结合的后处理方案。该方案利用了解码过程中的一些信息，并针对不同帧类型来计算解码块的频率特征参数，然后利用该参数来指导块效应消除和振铃效应消除。
13、与同类算法相比，本文的算法对 I、P、B 帧类型都取得了令人满意的效果。图像和视频压缩技术在很大程度上减小了图像和视频的存储容量和传输带宽，促进了图像和视频业务的广泛应用。但压缩也导致图像和视频中出现了编码效应，如块效应、振铃、蚊子效应等。这些编码效应的存在破坏了原有图像的空域平滑性，降低了解码后图像的主观和客观质量。图像和视频的后处理可以显著地消除编码效应，提高图像的主观和客观质量。 本文的主要工作是针对消除“DCT+量化”过程所导致的编码效应，提出了一些后处理算法：本文首先研究了 DCT 域块效应消除算法；然后提出了空域块效应消除算法；接着提出了振铃效应的消除算法；最后提出了与解码器相结合
14、的后处理方案，用于消除视频编码中出现的块效应和振铃效应等编码效应。本文的主要创新成果包括： 提出了一种 DCT 域渐进块效应消除算法(PDCT-BAR)。该算法根据解码 DCT 系数块的频率特征参数来对偏移 DCT 系数块中的系数进行限制，以消除块效应。偏移的 DCT 块中可能存在由块效应引起的高频系数，通过不断构造偏移的 DCT 块，并且自适应地约束偏移块中的这些高频分量，从而达到了消除块效应的目的。此外，在完成块偏移和系数收缩后，使用量化约束来修剪处理后的 DCT 系数。与其他使用偏移块的块效应消除算法不同的是，PDCT-BAR 算法的每一次偏移过程都构造了具有不同偏移位置的偏移块。实验表
15、明，通过对多个偏移位置块的处理，PDCT-BAR 算法不仅可以有效的去除块效应，而且能很好的保存图像本身的纹理细节，处理后图像无论 PSNR 质量还是视觉质量都令人满意。 提出了一种基于 DCT 域自适应滤波的块效应消除算法(DCT-AFBAR)。在 DCT-AFBAR 算法中，首先推导出四组用于 DCT 域滤波的系数矩阵，然后根据解码块的频率特征参数来选取当前 DCT 块滤波所使用系数矩阵，最后将相应的 DCT 系数块与选好的系数矩阵进行相乘，即得到消除了块效应的 DCT 系数块。该算法的优点在于避免了计算复杂度非常高的偏移 DCT 系数块计算。为了进一步减小计算复杂度，文中还测试了只对部分
16、 DCT 系数进行处理的情况，DCT-AFBAR 算法的性能仍令人满意。实验表明：DCT-AFBAR 算法无论是在图像主观、客观质量、还是计算复杂度上都比同类算法有显著的改进。提出了一种基于空域自适应滤波的块效应消除算法(SAFBAR)。SAFBAR 通过对 DCT-AFBAR 算法进行推导和改进，将 DCT域滤波转化为空域滤波。SAFBAR 算法根据解码块的频率特征参数自适应地选取滤波器参数来进行滤波。为了避免真实边缘被模糊，该块效应消除算法还联合多个块边界的梯度信息来区分块效应与真实边缘。随后文中又对 SAFBAR 算法进行简化得到 MSAFBAR 算法。MSAFBAR 算法对 SAFBA
17、R 算法中的滤波器参数进行了简化，并将浮点型滤波运算变为整数型滤波运算。为了避免在 DCT 域计算解码块的频率特征参数，文中进一步提出使用近似变换或梯度变化信息来计算解码块的频率特征参数。实验表明：在不同比特率下，MSAFBAR 算法在 PSNR 性能均优于其他算法。特别值得注意的是，MSAFBAR 算法不但在比特率非常低的时候能提升解码图像的 PSNR，而且当比特率较高的时候也能提升解码图像的 PSNR质量。 结合灰度变换和低通滤波提出了一种新的振铃效应消除算法。该算法首先根据解码块的频率特征参数来选取需要进行振铃效应消除的候选块；然后对块内象素的灰度值进行分析，为该块的处理计算出相应的块级
18、参数，包括一个加权系数和两个目标灰度值；接着通过灰度变换将块内每个象素的狄度值向相应的目标灰度值逼近，并同时采用低通滤波得到平滑结果，最后通过块级加权系数将灰度变换和低通滤波的结果进行加权。为了防止象素被过度处理，还对处理后象素的取值范围进行了限制。实验表明：对于振铃效应明显的图像，经过算法处理后，图像的 PNSR 质量和视觉效果得到了很大的提升。 针对视频压缩码流解码后视频序列中的编码效应，本文提出了与解码器相结合的后处理方案。该方案利用了解码过程中的一些信息，并针对不同帧类型来计算解码块的频率特征参数，然后利用该参数来指导块效应消除和振铃效应消除。与同类算法相比，本文的算法对 I、P、B
19、帧类型都取得了令人满意的效果。图像和视频压缩技术在很大程度上减小了图像和视频的存储容量和传输带宽，促进了图像和视频业务的广泛应用。但压缩也导致图像和视频中出现了编码效应，如块效应、振铃、蚊子效应等。这些编码效应的存在破坏了原有图像的空域平滑性，降低了解码后图像的主观和客观质量。图像和视频的后处理可以显著地消除编码效应，提高图像的主观和客观质量。 本文的主要工作是针对消除“DCT+量化”过程所导致的编码效应，提出了一些后处理算法：本文首先研究了 DCT 域块效应消除算法；然后提出了空域块效应消除算法；接着提出了振铃效应的消除算法；最后提出了与解码器相结合的后处理方案，用于消除视频编码中出现的块效
20、应和振铃效应等编码效应。本文的主要创新成果包括： 提出了一种 DCT 域渐进块效应消除算法(PDCT-BAR)。该算法根据解码 DCT 系数块的频率特征参数来对偏移 DCT 系数块中的系数进行限制，以消除块效应。偏移的 DCT 块中可能存在由块效应引起的高频系数，通过不断构造偏移的 DCT 块，并且自适应地约束偏移块中的这些高频分量，从而达到了消除块效应的目的。此外，在完成块偏移和系数收缩后，使用量化约束来修剪处理后的 DCT 系数。与其他使用偏移块的块效应消除算法不同的是，PDCT-BAR 算法的每一次偏移过程都构造了具有不同偏移位置的偏移块。实验表明，通过对多个偏移位置块的处理，PDCT-
21、BAR 算法不仅可以有效的去除块效应，而且能很好的保存图像本身的纹理细节，处理后图像无论 PSNR 质量还是视觉质量都令人满意。 提出了一种基于 DCT 域自适应滤波的块效应消除算法(DCT-AFBAR)。在 DCT-AFBAR 算法中，首先推导出四组用于 DCT 域滤波的系数矩阵，然后根据解码块的频率特征参数来选取当前 DCT 块滤波所使用系数矩阵，最后将相应的 DCT 系数块与选好的系数矩阵进行相乘，即得到消除了块效应的 DCT 系数块。该算法的优点在于避免了计算复杂度非常高的偏移 DCT 系数块计算。为了进一步减小计算复杂度，文中还测试了只对部分 DCT 系数进行处理的情况，DCT-AF
22、BAR 算法的性能仍令人满意。实验表明：DCT-AFBAR 算法无论是在图像主观、客观质量、还是计算复杂度上都比同类算法有显著的改进。提出了一种基于空域自适应滤波的块效应消除算法(SAFBAR)。SAFBAR 通过对 DCT-AFBAR 算法进行推导和改进，将 DCT域滤波转化为空域滤波。SAFBAR 算法根据解码块的频率特征参数自适应地选取滤波器参数来进行滤波。为了避免真实边缘被模糊，该块效应消除算法还联合多个块边界的梯度信息来区分块效应与真实边缘。随后文中又对 SAFBAR 算法进行简化得到 MSAFBAR 算法。MSAFBAR 算法对 SAFBAR 算法中的滤波器参数进行了简化，并将浮点
23、型滤波运算变为整数型滤波运算。为了避免在 DCT 域计算解码块的频率特征参数，文中进一步提出使用近似变换或梯度变化信息来计算解码块的频率特征参数。实验表明：在不同比特率下，MSAFBAR 算法在 PSNR 性能均优于其他算法。特别值得注意的是，MSAFBAR 算法不但在比特率非常低的时候能提升解码图像的 PSNR，而且当比特率较高的时候也能提升解码图像的 PSNR质量。 结合灰度变换和低通滤波提出了一种新的振铃效应消除算法。该算法首先根据解码块的频率特征参数来选取需要进行振铃效应消除的候选块；然后对块内象素的灰度值进行分析，为该块的处理计算出相应的块级参数，包括一个加权系数和两个目标灰度值；接
24、着通过灰度变换将块内每个象素的狄度值向相应的目标灰度值逼近，并同时采用低通滤波得到平滑结果，最后通过块级加权系数将灰度变换和低通滤波的结果进行加权。为了防止象素被过度处理，还对处理后象素的取值范围进行了限制。实验表明：对于振铃效应明显的图像，经过算法处理后，图像的 PNSR 质量和视觉效果得到了很大的提升。 针对视频压缩码流解码后视频序列中的编码效应，本文提出了与解码器相结合的后处理方案。该方案利用了解码过程中的一些信息，并针对不同帧类型来计算解码块的频率特征参数，然后利用该参数来指导块效应消除和振铃效应消除。与同类算法相比，本文的算法对 I、P、B 帧类型都取得了令人满意的效果。图像和视频压
25、缩技术在很大程度上减小了图像和视频的存储容量和传输带宽，促进了图像和视频业务的广泛应用。但压缩也导致图像和视频中出现了编码效应，如块效应、振铃、蚊子效应等。这些编码效应的存在破坏了原有图像的空域平滑性，降低了解码后图像的主观和客观质量。图像和视频的后处理可以显著地消除编码效应，提高图像的主观和客观质量。 本文的主要工作是针对消除“DCT+量化”过程所导致的编码效应，提出了一些后处理算法：本文首先研究了 DCT 域块效应消除算法；然后提出了空域块效应消除算法；接着提出了振铃效应的消除算法；最后提出了与解码器相结合的后处理方案，用于消除视频编码中出现的块效应和振铃效应等编码效应。本文的主要创新成果
26、包括： 提出了一种 DCT 域渐进块效应消除算法(PDCT-BAR)。该算法根据解码 DCT 系数块的频率特征参数来对偏移 DCT 系数块中的系数进行限制，以消除块效应。偏移的 DCT 块中可能存在由块效应引起的高频系数，通过不断构造偏移的 DCT 块，并且自适应地约束偏移块中的这些高频分量，从而达到了消除块效应的目的。此外，在完成块偏移和系数收缩后，使用量化约束来修剪处理后的 DCT 系数。与其他使用偏移块的块效应消除算法不同的是，PDCT-BAR 算法的每一次偏移过程都构造了具有不同偏移位置的偏移块。实验表明，通过对多个偏移位置块的处理，PDCT-BAR 算法不仅可以有效的去除块效应，而且
27、能很好的保存图像本身的纹理细节，处理后图像无论 PSNR 质量还是视觉质量都令人满意。 提出了一种基于 DCT 域自适应滤波的块效应消除算法(DCT-AFBAR)。在 DCT-AFBAR 算法中，首先推导出四组用于 DCT 域滤波的系数矩阵，然后根据解码块的频率特征参数来选取当前 DCT 块滤波所使用系数矩阵，最后将相应的 DCT 系数块与选好的系数矩阵进行相乘，即得到消除了块效应的 DCT 系数块。该算法的优点在于避免了计算复杂度非常高的偏移 DCT 系数块计算。为了进一步减小计算复杂度，文中还测试了只对部分 DCT 系数进行处理的情况，DCT-AFBAR 算法的性能仍令人满意。实验表明：D
28、CT-AFBAR 算法无论是在图像主观、客观质量、还是计算复杂度上都比同类算法有显著的改进。提出了一种基于空域自适应滤波的块效应消除算法(SAFBAR)。SAFBAR 通过对 DCT-AFBAR 算法进行推导和改进，将 DCT域滤波转化为空域滤波。SAFBAR 算法根据解码块的频率特征参数自适应地选取滤波器参数来进行滤波。为了避免真实边缘被模糊，该块效应消除算法还联合多个块边界的梯度信息来区分块效应与真实边缘。随后文中又对 SAFBAR 算法进行简化得到 MSAFBAR 算法。MSAFBAR 算法对 SAFBAR 算法中的滤波器参数进行了简化，并将浮点型滤波运算变为整数型滤波运算。为了避免在
29、DCT 域计算解码块的频率特征参数，文中进一步提出使用近似变换或梯度变化信息来计算解码块的频率特征参数。实验表明：在不同比特率下，MSAFBAR 算法在 PSNR 性能均优于其他算法。特别值得注意的是，MSAFBAR 算法不但在比特率非常低的时候能提升解码图像的 PSNR，而且当比特率较高的时候也能提升解码图像的 PSNR质量。 结合灰度变换和低通滤波提出了一种新的振铃效应消除算法。该算法首先根据解码块的频率特征参数来选取需要进行振铃效应消除的候选块；然后对块内象素的灰度值进行分析，为该块的处理计算出相应的块级参数，包括一个加权系数和两个目标灰度值；接着通过灰度变换将块内每个象素的狄度值向相应
30、的目标灰度值逼近，并同时采用低通滤波得到平滑结果，最后通过块级加权系数将灰度变换和低通滤波的结果进行加权。为了防止象素被过度处理，还对处理后象素的取值范围进行了限制。实验表明：对于振铃效应明显的图像，经过算法处理后，图像的 PNSR 质量和视觉效果得到了很大的提升。 针对视频压缩码流解码后视频序列中的编码效应，本文提出了与解码器相结合的后处理方案。该方案利用了解码过程中的一些信息，并针对不同帧类型来计算解码块的频率特征参数，然后利用该参数来指导块效应消除和振铃效应消除。与同类算法相比，本文的算法对 I、P、B 帧类型都取得了令人满意的效果。图像和视频压缩技术在很大程度上减小了图像和视频的存储容
31、量和传输带宽，促进了图像和视频业务的广泛应用。但压缩也导致图像和视频中出现了编码效应，如块效应、振铃、蚊子效应等。这些编码效应的存在破坏了原有图像的空域平滑性，降低了解码后图像的主观和客观质量。图像和视频的后处理可以显著地消除编码效应，提高图像的主观和客观质量。 本文的主要工作是针对消除“DCT+量化”过程所导致的编码效应，提出了一些后处理算法：本文首先研究了 DCT 域块效应消除算法；然后提出了空域块效应消除算法；接着提出了振铃效应的消除算法；最后提出了与解码器相结合的后处理方案，用于消除视频编码中出现的块效应和振铃效应等编码效应。本文的主要创新成果包括： 提出了一种 DCT 域渐进块效应消
32、除算法(PDCT-BAR)。该算法根据解码 DCT 系数块的频率特征参数来对偏移 DCT 系数块中的系数进行限制，以消除块效应。偏移的 DCT 块中可能存在由块效应引起的高频系数，通过不断构造偏移的 DCT 块，并且自适应地约束偏移块中的这些高频分量，从而达到了消除块效应的目的。此外，在完成块偏移和系数收缩后，使用量化约束来修剪处理后的 DCT 系数。与其他使用偏移块的块效应消除算法不同的是，PDCT-BAR 算法的每一次偏移过程都构造了具有不同偏移位置的偏移块。实验表明，通过对多个偏移位置块的处理，PDCT-BAR 算法不仅可以有效的去除块效应，而且能很好的保存图像本身的纹理细节，处理后图像
33、无论 PSNR 质量还是视觉质量都令人满意。 提出了一种基于 DCT 域自适应滤波的块效应消除算法(DCT-AFBAR)。在 DCT-AFBAR 算法中，首先推导出四组用于 DCT 域滤波的系数矩阵，然后根据解码块的频率特征参数来选取当前 DCT 块滤波所使用系数矩阵，最后将相应的 DCT 系数块与选好的系数矩阵进行相乘，即得到消除了块效应的 DCT 系数块。该算法的优点在于避免了计算复杂度非常高的偏移 DCT 系数块计算。为了进一步减小计算复杂度，文中还测试了只对部分 DCT 系数进行处理的情况，DCT-AFBAR 算法的性能仍令人满意。实验表明：DCT-AFBAR 算法无论是在图像主观、客
34、观质量、还是计算复杂度上都比同类算法有显著的改进。提出了一种基于空域自适应滤波的块效应消除算法(SAFBAR)。SAFBAR 通过对 DCT-AFBAR 算法进行推导和改进，将 DCT域滤波转化为空域滤波。SAFBAR 算法根据解码块的频率特征参数自适应地选取滤波器参数来进行滤波。为了避免真实边缘被模糊，该块效应消除算法还联合多个块边界的梯度信息来区分块效应与真实边缘。随后文中又对 SAFBAR 算法进行简化得到 MSAFBAR 算法。MSAFBAR 算法对 SAFBAR 算法中的滤波器参数进行了简化，并将浮点型滤波运算变为整数型滤波运算。为了避免在 DCT 域计算解码块的频率特征参数，文中进
35、一步提出使用近似变换或梯度变化信息来计算解码块的频率特征参数。实验表明：在不同比特率下，MSAFBAR 算法在 PSNR 性能均优于其他算法。特别值得注意的是，MSAFBAR 算法不但在比特率非常低的时候能提升解码图像的 PSNR，而且当比特率较高的时候也能提升解码图像的 PSNR质量。 结合灰度变换和低通滤波提出了一种新的振铃效应消除算法。该算法首先根据解码块的频率特征参数来选取需要进行振铃效应消除的候选块；然后对块内象素的灰度值进行分析，为该块的处理计算出相应的块级参数，包括一个加权系数和两个目标灰度值；接着通过灰度变换将块内每个象素的狄度值向相应的目标灰度值逼近，并同时采用低通滤波得到平
36、滑结果，最后通过块级加权系数将灰度变换和低通滤波的结果进行加权。为了防止象素被过度处理，还对处理后象素的取值范围进行了限制。实验表明：对于振铃效应明显的图像，经过算法处理后，图像的 PNSR 质量和视觉效果得到了很大的提升。 针对视频压缩码流解码后视频序列中的编码效应，本文提出了与解码器相结合的后处理方案。该方案利用了解码过程中的一些信息，并针对不同帧类型来计算解码块的频率特征参数，然后利用该参数来指导块效应消除和振铃效应消除。与同类算法相比，本文的算法对 I、P、B 帧类型都取得了令人满意的效果。图像和视频压缩技术在很大程度上减小了图像和视频的存储容量和传输带宽，促进了图像和视频业务的广泛应
37、用。但压缩也导致图像和视频中出现了编码效应，如块效应、振铃、蚊子效应等。这些编码效应的存在破坏了原有图像的空域平滑性，降低了解码后图像的主观和客观质量。图像和视频的后处理可以显著地消除编码效应，提高图像的主观和客观质量。 本文的主要工作是针对消除“DCT+量化”过程所导致的编码效应，提出了一些后处理算法：本文首先研究了 DCT 域块效应消除算法；然后提出了空域块效应消除算法；接着提出了振铃效应的消除算法；最后提出了与解码器相结合的后处理方案，用于消除视频编码中出现的块效应和振铃效应等编码效应。本文的主要创新成果包括： 提出了一种 DCT 域渐进块效应消除算法(PDCT-BAR)。该算法根据解码
38、 DCT 系数块的频率特征参数来对偏移 DCT 系数块中的系数进行限制，以消除块效应。偏移的 DCT 块中可能存在由块效应引起的高频系数，通过不断构造偏移的 DCT 块，并且自适应地约束偏移块中的这些高频分量，从而达到了消除块效应的目的。此外，在完成块偏移和系数收缩后，使用量化约束来修剪处理后的 DCT 系数。与其他使用偏移块的块效应消除算法不同的是，PDCT-BAR 算法的每一次偏移过程都构造了具有不同偏移位置的偏移块。实验表明，通过对多个偏移位置块的处理，PDCT-BAR 算法不仅可以有效的去除块效应，而且能很好的保存图像本身的纹理细节，处理后图像无论 PSNR 质量还是视觉质量都令人满意
39、。 提出了一种基于 DCT 域自适应滤波的块效应消除算法(DCT-AFBAR)。在 DCT-AFBAR 算法中，首先推导出四组用于 DCT 域滤波的系数矩阵，然后根据解码块的频率特征参数来选取当前 DCT 块滤波所使用系数矩阵，最后将相应的 DCT 系数块与选好的系数矩阵进行相乘，即得到消除了块效应的 DCT 系数块。该算法的优点在于避免了计算复杂度非常高的偏移 DCT 系数块计算。为了进一步减小计算复杂度，文中还测试了只对部分 DCT 系数进行处理的情况，DCT-AFBAR 算法的性能仍令人满意。实验表明：DCT-AFBAR 算法无论是在图像主观、客观质量、还是计算复杂度上都比同类算法有显著
40、的改进。提出了一种基于空域自适应滤波的块效应消除算法(SAFBAR)。SAFBAR 通过对 DCT-AFBAR 算法进行推导和改进，将 DCT域滤波转化为空域滤波。SAFBAR 算法根据解码块的频率特征参数自适应地选取滤波器参数来进行滤波。为了避免真实边缘被模糊，该块效应消除算法还联合多个块边界的梯度信息来区分块效应与真实边缘。随后文中又对 SAFBAR 算法进行简化得到 MSAFBAR 算法。MSAFBAR 算法对 SAFBAR 算法中的滤波器参数进行了简化，并将浮点型滤波运算变为整数型滤波运算。为了避免在 DCT 域计算解码块的频率特征参数，文中进一步提出使用近似变换或梯度变化信息来计算解
41、码块的频率特征参数。实验表明：在不同比特率下，MSAFBAR 算法在 PSNR 性能均优于其他算法。特别值得注意的是，MSAFBAR 算法不但在比特率非常低的时候能提升解码图像的 PSNR，而且当比特率较高的时候也能提升解码图像的 PSNR质量。 结合灰度变换和低通滤波提出了一种新的振铃效应消除算法。该算法首先根据解码块的频率特征参数来选取需要进行振铃效应消除的候选块；然后对块内象素的灰度值进行分析，为该块的处理计算出相应的块级参数，包括一个加权系数和两个目标灰度值；接着通过灰度变换将块内每个象素的狄度值向相应的目标灰度值逼近，并同时采用低通滤波得到平滑结果，最后通过块级加权系数将灰度变换和低
42、通滤波的结果进行加权。为了防止象素被过度处理，还对处理后象素的取值范围进行了限制。实验表明：对于振铃效应明显的图像，经过算法处理后，图像的 PNSR 质量和视觉效果得到了很大的提升。 针对视频压缩码流解码后视频序列中的编码效应，本文提出了与解码器相结合的后处理方案。该方案利用了解码过程中的一些信息，并针对不同帧类型来计算解码块的频率特征参数，然后利用该参数来指导块效应消除和振铃效应消除。与同类算法相比，本文的算法对 I、P、B 帧类型都取得了令人满意的效果。图像和视频压缩技术在很大程度上减小了图像和视频的存储容量和传输带宽，促进了图像和视频业务的广泛应用。但压缩也导致图像和视频中出现了编码效应
43、，如块效应、振铃、蚊子效应等。这些编码效应的存在破坏了原有图像的空域平滑性，降低了解码后图像的主观和客观质量。图像和视频的后处理可以显著地消除编码效应，提高图像的主观和客观质量。 本文的主要工作是针对消除“DCT+量化”过程所导致的编码效应，提出了一些后处理算法：本文首先研究了 DCT 域块效应消除算法；然后提出了空域块效应消除算法；接着提出了振铃效应的消除算法；最后提出了与解码器相结合的后处理方案，用于消除视频编码中出现的块效应和振铃效应等编码效应。本文的主要创新成果包括： 提出了一种 DCT 域渐进块效应消除算法(PDCT-BAR)。该算法根据解码 DCT 系数块的频率特征参数来对偏移 D
44、CT 系数块中的系数进行限制，以消除块效应。偏移的 DCT 块中可能存在由块效应引起的高频系数，通过不断构造偏移的 DCT 块，并且自适应地约束偏移块中的这些高频分量，从而达到了消除块效应的目的。此外，在完成块偏移和系数收缩后，使用量化约束来修剪处理后的 DCT 系数。与其他使用偏移块的块效应消除算法不同的是，PDCT-BAR 算法的每一次偏移过程都构造了具有不同偏移位置的偏移块。实验表明，通过对多个偏移位置块的处理，PDCT-BAR 算法不仅可以有效的去除块效应，而且能很好的保存图像本身的纹理细节，处理后图像无论 PSNR 质量还是视觉质量都令人满意。 提出了一种基于 DCT 域自适应滤波的
45、块效应消除算法(DCT-AFBAR)。在 DCT-AFBAR 算法中，首先推导出四组用于 DCT 域滤波的系数矩阵，然后根据解码块的频率特征参数来选取当前 DCT 块滤波所使用系数矩阵，最后将相应的 DCT 系数块与选好的系数矩阵进行相乘，即得到消除了块效应的 DCT 系数块。该算法的优点在于避免了计算复杂度非常高的偏移 DCT 系数块计算。为了进一步减小计算复杂度，文中还测试了只对部分 DCT 系数进行处理的情况，DCT-AFBAR 算法的性能仍令人满意。实验表明：DCT-AFBAR 算法无论是在图像主观、客观质量、还是计算复杂度上都比同类算法有显著的改进。提出了一种基于空域自适应滤波的块效
46、应消除算法(SAFBAR)。SAFBAR 通过对 DCT-AFBAR 算法进行推导和改进，将 DCT域滤波转化为空域滤波。SAFBAR 算法根据解码块的频率特征参数自适应地选取滤波器参数来进行滤波。为了避免真实边缘被模糊，该块效应消除算法还联合多个块边界的梯度信息来区分块效应与真实边缘。随后文中又对 SAFBAR 算法进行简化得到 MSAFBAR 算法。MSAFBAR 算法对 SAFBAR 算法中的滤波器参数进行了简化，并将浮点型滤波运算变为整数型滤波运算。为了避免在 DCT 域计算解码块的频率特征参数，文中进一步提出使用近似变换或梯度变化信息来计算解码块的频率特征参数。实验表明：在不同比特率
47、下，MSAFBAR 算法在 PSNR 性能均优于其他算法。特别值得注意的是，MSAFBAR 算法不但在比特率非常低的时候能提升解码图像的 PSNR，而且当比特率较高的时候也能提升解码图像的 PSNR质量。 结合灰度变换和低通滤波提出了一种新的振铃效应消除算法。该算法首先根据解码块的频率特征参数来选取需要进行振铃效应消除的候选块；然后对块内象素的灰度值进行分析，为该块的处理计算出相应的块级参数，包括一个加权系数和两个目标灰度值；接着通过灰度变换将块内每个象素的狄度值向相应的目标灰度值逼近，并同时采用低通滤波得到平滑结果，最后通过块级加权系数将灰度变换和低通滤波的结果进行加权。为了防止象素被过度处
48、理，还对处理后象素的取值范围进行了限制。实验表明：对于振铃效应明显的图像，经过算法处理后，图像的 PNSR 质量和视觉效果得到了很大的提升。 针对视频压缩码流解码后视频序列中的编码效应，本文提出了与解码器相结合的后处理方案。该方案利用了解码过程中的一些信息，并针对不同帧类型来计算解码块的频率特征参数，然后利用该参数来指导块效应消除和振铃效应消除。与同类算法相比，本文的算法对 I、P、B 帧类型都取得了令人满意的效果。图像和视频压缩技术在很大程度上减小了图像和视频的存储容量和传输带宽，促进了图像和视频业务的广泛应用。但压缩也导致图像和视频中出现了编码效应，如块效应、振铃、蚊子效应等。这些编码效应
49、的存在破坏了原有图像的空域平滑性，降低了解码后图像的主观和客观质量。图像和视频的后处理可以显著地消除编码效应，提高图像的主观和客观质量。 本文的主要工作是针对消除“DCT+量化”过程所导致的编码效应，提出了一些后处理算法：本文首先研究了 DCT 域块效应消除算法；然后提出了空域块效应消除算法；接着提出了振铃效应的消除算法；最后提出了与解码器相结合的后处理方案，用于消除视频编码中出现的块效应和振铃效应等编码效应。本文的主要创新成果包括： 提出了一种 DCT 域渐进块效应消除算法(PDCT-BAR)。该算法根据解码 DCT 系数块的频率特征参数来对偏移 DCT 系数块中的系数进行限制，以消除块效应。偏移的 DCT 块中可能存在由块效应引起的高频系数，通过不断构造偏移的 DCT 块，并且自适应地约束偏移块中的这些高频分量，从而达到了消除块效应的目的。此外，在完成块偏移和系数收缩后，使用量化约束来修剪处理后的 DCT 系数。与其他使用偏移块的块效应消除算法不同的是，PDCT-BAR 算法的每一次偏移过程都构造了具有不同偏移位置的偏移块。实验表明，通过对多个偏移位置块的处理，PDCT-BAR 算法不仅可以有效的去除块效应，而且能很好的保存图像本身的纹理细节，处理后图像无论 PSNR 质量还是视觉质量都令人满意。
