靜態(tài)壓縮圖像后處理技術的研究.pdf

1、壓縮圖像的后處理技術就是指對壓縮后的圖像進行處理，從而消除由于壓縮而導致的各種失真，達到改善圖像質(zhì)量的目的。本文主要研究了靜態(tài)壓縮圖像的后處理技術?，F(xiàn)有的后處理技術，不論是采用圖像增強還是圖像復原的方法，在低比特率情況下都不能取得良好的效果，所以本文的重點在于對低比特率壓縮圖像的后處理方法的研究。 本文對最常見的兩種變換編碼壓縮圖像，即基于BDCT的壓縮圖像和基于DWT的壓縮圖像，分別進行了后處理技術的研究。 對于BDC

2、T壓縮圖像，本文采用了一種混合后處理的方案。首先根據(jù)頻域DCT系數(shù)的統(tǒng)計特點，在頻域上依次對DCT系數(shù)進行矯正、去噪和投影。經(jīng)過預處理后，壓縮圖像再在空域上增強。三種不同的窗口模式用來去除“塊”失真，用邊緣指導下的中值濾波器來消除波及范圍大的“振鈴”失真，同時用邊緣自適應的低通濾波器來消除小的“振鈴”。對相同圖像在不同壓縮比情況下和對不同圖像在不同壓縮比情況下做了大量的試驗，并與其它算法進行了比較。試驗結(jié)果表明，本算法可以明顯提高壓縮圖

3、像的主觀視覺效果，同時PSNR值也有一定地提高。 對于DWT壓縮圖像，分別從圖像增強和圖像復原的角度提出了兩種解決方案。從圖像增強的角度，本文提出了一種多尺度、基于局部方向的自適應2D低通濾波的方法。首先將壓縮圖像分為大小相同的子塊，然后采用Radon變換檢測局部主方向，最后采用方向自適應的2D低通濾波器來濾除壓縮導致的高頻噪聲。為了保證方向檢測的魯棒性和避免分割子塊引入的邊界不連續(xù)性，本文采用了循環(huán)移位和邊界重疊的策略。試驗結(jié)

4、果表明，本算法明顯提高了壓縮圖像的視覺效果，但由于采用了低通濾波技術，后處理的圖像呈現(xiàn)出了一定的模糊現(xiàn)象。 為了克服上述低比特率壓縮圖像的模糊現(xiàn)象，從圖像復原的角度提出了一種貝葉斯理論框架下的迭代后處理算法。首先將壓縮量化過程等效為模糊加偏差的過程，并基于這一等效提出了新的后處理模型。在這一模型中，用“模糊核”的辨識來去除壓縮圖像的模糊現(xiàn)象，用中值濾波器檢測高頻噪聲來抑制“振鈴”。最后采用交替優(yōu)化的迭代方法來進行求解，并討論了各