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視頻通信中的圖像處理技術(shù)

2017-07-05 13:21楊培楨
電子技術(shù)與軟件工程 2017年12期
關(guān)鍵詞:圖像增強(qiáng)圖像處理

楊培楨

摘 要隨著信息化戰(zhàn)爭中對信息準(zhǔn)確性的要求越來越高,在部隊(duì)的日常工作部署以及演習(xí)訓(xùn)練中對視頻通信中圖像清晰度的要求也不斷提高,但受限于視頻通信的傳輸速率,視頻圖像經(jīng)壓縮傳輸后分辨率大大降低,為了提高視頻通信的圖像質(zhì)量,通常采用圖像處理技術(shù)對其在接收端對其進(jìn)行進(jìn)一步的處理。本文就主要針對視頻通信中的圖像處理技術(shù)進(jìn)行了分析與研究,并對其進(jìn)行了簡要的闡述。

【關(guān)鍵詞】視頻通信 圖像處理 圖像增強(qiáng)

1 引言

隨著通信技術(shù)的不斷完善,視頻通信早已成為現(xiàn)實(shí),但由于收到傳輸信道帶寬及碼率的影響,為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時的圖像傳輸,仍需要對圖像進(jìn)行壓縮。當(dāng)前基于DCT變換的圖像編碼方式已經(jīng)成為國際主流的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn),但其分塊處理的思想使其在傳輸碼率較高時容易出現(xiàn)顯著的塊效應(yīng),影響視頻通信的圖像清晰度與圖像質(zhì)量。針對視頻通信中存在的問題,本文主要針對視頻通信中的圖像恢復(fù)與圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行了簡要的分析與闡述。

2 視頻通信中的圖像恢復(fù)技術(shù)

圖像恢復(fù)技術(shù)是從一系列低質(zhì)圖像中恢復(fù)出高質(zhì)圖像,從而提高圖像分辨率,增強(qiáng)圖像質(zhì)量的圖像處理技術(shù)。一般來說,圖像恢復(fù)是在圖像退化過程已知的情況下,通過犧牲時間分辨率換取更高空間分辨率的處理方法。在視頻通信中,圖像的壓縮方式已知,因此可以在視覺暫留機(jī)制的限制下利用多幀圖像進(jìn)行視頻高質(zhì)圖像的恢復(fù)。

2.1 凸集投影方法

凸集投影方法是一種消除視頻通信中的塊效應(yīng),同時較好的保持圖像細(xì)節(jié)的有效方法,其一般假定待重建的高質(zhì)圖像為希爾伯特空間h中的一個元素,通過對圖像壓縮、圖像傳輸?shù)瓤赡墚a(chǎn)生圖像退化的視頻通信過程的建模,將先驗(yàn)信息約束在希爾伯特空間中不同的封閉凸集之中,并給出凸集相應(yīng)的投影算法P。得到圖像退化的約束凸集后,首先在希爾伯特空間中任意選取一個元素作為初始高質(zhì)圖像,之后根據(jù)相應(yīng)的投影算法按順序分別向約束凸集進(jìn)行投影,并根據(jù)在約束凸集上的投影不斷對初始高質(zhì)圖像進(jìn)行迭代調(diào)整,直至最后收斂得到最終的恢復(fù)圖像。

通常情況下,在凸集投影方法的實(shí)施過程中,量化限制約束凸集C1以及平滑限制約束凸集C2是最常用的兩個約束凸集。視頻通信作為一種數(shù)字化的通信方式,在利用DCT變換對圖像進(jìn)行編碼后,需要將其量化到相應(yīng)的量化間隔中去,量化限制約束凸集C1及相應(yīng)的投影算子P1即起到了這樣的約束作用。另一方面,考慮到圖像的緩變性,認(rèn)為圖像在空域內(nèi)應(yīng)當(dāng)保持圖像的平滑特性,限制圖像的劇變。為了實(shí)現(xiàn)圖像平滑性的約束,人們提出了許多投影算子及對應(yīng)的約束凸集,其中帶寬約束凸集C2得到了較為廣泛的應(yīng)用,相應(yīng)的投影算子P2實(shí)現(xiàn)了對圖像像素級別的濾波運(yùn)算。

凸集投影方法能夠在有效消除圖像塊效應(yīng)的同時較好地保留圖像的細(xì)節(jié),其在迭代的過程中沿梯度下降的方向不斷尋找最優(yōu)解直至收斂,這種迭代算法的復(fù)雜程度較高,實(shí)時性較差,一般難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時的處理。另一方面,凸集投影方法帶來的平滑效果在消除圖像塊效應(yīng)的同時,破壞了圖像中各頻率分量的比例關(guān)系,可能會導(dǎo)致圖像的退化。在實(shí)施過程中,當(dāng)約束凸集C1與C2選擇不當(dāng)時可能造成二者的交集為空集,導(dǎo)致算法不收斂的問題。如圖1所示。

2.2 貝葉斯方法

貝葉斯方法作為一種圖像恢復(fù)的概率方法,其目標(biāo)是找到恢復(fù)后的圖像使其退化后為原圖像的概率最高。令接收到的低質(zhì)圖像為Y,原始高質(zhì)圖像為X,則貝葉斯方法的優(yōu)化目標(biāo)為=max(p(X|Y)),其中Y=D(X),D為原始高質(zhì)圖像的退化過程。貝葉斯方法從概率的角度看待和解決了圖像的恢復(fù)問題,利用最大后驗(yàn)概率估計(jì)在得到退化低質(zhì)圖像的基礎(chǔ)上求得了最大概率的原始高質(zhì)圖像,綜合考慮了圖像的分布模型及先驗(yàn)信息,能夠更好地從整體效果上實(shí)現(xiàn)圖像的恢復(fù)。如圖2所示。

馬爾科夫隨機(jī)場作為一種典型的貝葉斯方法,在圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,其能夠較好的反映圖像局部及整體的潛在關(guān)聯(lián)信息,能夠更準(zhǔn)確地體現(xiàn)圖像的本質(zhì)信息。在圖像恢復(fù)處理中,馬爾科夫隨機(jī)場方法一般又可以分為條件馬爾科夫隨機(jī)場與生產(chǎn)馬爾科夫隨機(jī)場兩類方法,其中條件馬爾科夫隨機(jī)場基于得到的低質(zhì)圖像Y直接估計(jì)原始高質(zhì)圖像X,而生成馬爾科夫隨機(jī)場利用貝葉斯準(zhǔn)則

將后驗(yàn)概率的建模過程轉(zhuǎn)化為圖像似然模型P(Y|X)與先驗(yàn)?zāi)P蚉(X)的建模。除了常用的條件馬爾科夫隨機(jī)場以及生成馬爾科夫隨機(jī)場外,隱馬爾科夫隨機(jī)場在圖像恢復(fù)中也得到了較為廣泛的應(yīng)用,通過引入隱含層進(jìn)一步豐富了對圖像的表示方法,深化了圖像的表征程度。

3 視頻通信中的圖像增強(qiáng)技術(shù)

視頻通信中的圖像恢復(fù)與圖像增強(qiáng)不同于其他場景,由于視頻會議中的傳輸圖像內(nèi)容往往以人為主,且圖像的使用者也多為其他用戶,因此人們更關(guān)注圖像的主觀質(zhì)量,尤其是人臉的面部細(xì)節(jié)。低質(zhì)圖像經(jīng)圖像恢復(fù)后,需要進(jìn)一步對其進(jìn)行圖像的增強(qiáng),不同于圖像恢復(fù)客觀地將高質(zhì)圖像從低質(zhì)圖像中恢復(fù)出來,圖像增強(qiáng)更著重于圖像的平滑與視覺效果的提升。視頻通信中有多種圖像增強(qiáng)方法,本節(jié)主要對環(huán)路濾波與后續(xù)濾波兩種圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行分析。

3.1 環(huán)路濾波

H.263+與MPEG-4作為圖像編碼壓縮的常用編碼方式,由于其編碼方式的影響,容易產(chǎn)生圖像塊效應(yīng),針對這一問題環(huán)路濾波得到了廣泛的應(yīng)用,環(huán)路濾波需要在圖像的編碼與解碼端分別對偶配置,并且保證二者結(jié)構(gòu)完全一致。在編碼器端,環(huán)路濾波器在保證濾波前后能量不發(fā)生變化的前提下,通過減少圖像塊間的像素臺階來消除量化編碼帶來的圖像塊效應(yīng),在解碼端,相同結(jié)構(gòu)的環(huán)路濾波器對損失的細(xì)節(jié)信息進(jìn)行進(jìn)一步的豐富,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。環(huán)路濾波方法既能夠有效消除塊效應(yīng),同時也能夠較好地保留圖像中的邊緣信息,其主觀效果一般較好,運(yùn)算量也相對較少。

3.2 后續(xù)濾波

后續(xù)濾波與環(huán)路濾波方式的實(shí)現(xiàn)過程有所不同,其不需要在編碼過程中進(jìn)行配置,只需要在解碼端根據(jù)圖像的特點(diǎn)進(jìn)行配置,濾波器的配置相對簡便。由于圖像的塊效應(yīng)在頻域中表現(xiàn)為高頻噪聲,如果對全圖進(jìn)行低頻濾波雖然能夠較好地去除圖像塊效應(yīng),但圖像中邊緣等高頻信息也會發(fā)生模糊,不利于圖像的增強(qiáng),為此人們提出了許多自適應(yīng)的濾波方法,針對圖像中平坦區(qū)域、邊緣區(qū)域以及紋理區(qū)域等不用區(qū)域分別選擇使用不同的濾波器結(jié)構(gòu)進(jìn)行濾波,從而在去除塊效應(yīng)的同時更好地保留圖像細(xì)節(jié)信息。后續(xù)濾波就是這樣一種自適應(yīng)地濾波方法。

一般在后續(xù)濾波中,通常采用離散余弦變化將圖像轉(zhuǎn)化到DCT域中,進(jìn)而利用Walsh變換將原始圖像變?yōu)橛?*4字塊構(gòu)成的新圖像,并設(shè)置自適應(yīng)地閾值對其進(jìn)行分割,將圖像中的邊緣與非邊緣區(qū)域進(jìn)行分離,之后分別在邊緣區(qū)域與非邊緣區(qū)域采用不同的濾波器結(jié)構(gòu)進(jìn)行濾波,在消除塊效應(yīng)的同時避免對圖像信息的丟失,最后通過自適應(yīng)的補(bǔ)償?shù)玫阶罱K的濾波圖像。

4 結(jié)束語

隨著信息技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,視頻通信的應(yīng)用越來越廣泛,人們對視頻通信的要求也越來越高。由于受到實(shí)時性及信道的限制,視頻圖像在進(jìn)行傳輸時往往會產(chǎn)生一定程度的退化,本文就主要針對視頻通信中的圖像恢復(fù)與圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行了簡要的分析與闡述。一般來說圖像增強(qiáng)的實(shí)現(xiàn)較為簡便但圖像恢復(fù)的效果更好,因此在實(shí)際應(yīng)用中需要進(jìn)一步根據(jù)人們的需求具體選擇相應(yīng)的圖像處理技術(shù)。相信隨著相關(guān)技術(shù)的不斷完善,視頻通信的質(zhì)量與效率必將得到進(jìn)一步的提高。

參考文獻(xiàn)

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[3]劉在英,李建華,曾嘯天等.視頻通信中的圖像后處理算法[J].中國新通信,2012(08):29-32.

作者單位

91917部隊(duì) 北京市 100841

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