視頻圖像降噪算法研究.pdf

1、近年來，數(shù)字視頻的應用表現(xiàn)出迅猛的發(fā)展趨勢。在數(shù)字視頻系統(tǒng)中，數(shù)字視頻的采集、編碼、傳輸、解碼等過程中會不可避免地引入各種噪聲，噪聲的存在不但嚴重影響了視頻的主觀視覺質(zhì)量，而且會影響數(shù)字視頻后處理，例如編碼、目標識別和跟蹤等。因此，伴隨著數(shù)字視頻的廣泛應用，就迫切需要有高效的視頻降噪算法。
　　 在視頻圖像降噪中，時域濾波比空域濾波在保護視頻圖像邊緣和細節(jié)方面更具優(yōu)勢，但需要借助運動估計來更好地利用時域上的相關(guān)性。目前基于運動估

2、計視頻降噪時域濾波算法受運算量的限制較大，容易產(chǎn)生由于匹配塊搜索不準確引起的塊效應。
　　 在系統(tǒng)地闡述了視頻圖像降噪的基本理論與發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上，對運動估計進行了深入學習和探討，提出了一種基于運動估計的視頻圖像3D(時空聯(lián)合)降噪算法。首先，對當前幀和參考幀進行下采樣；然后，在時域上以塊為單位對當前幀進行運動估計，在當前幀的前一幀和后一幀中同時搜索匹配塊；對搜索到的匹配塊與當前塊進行運動強度檢測，通過設計的噪聲標準差估計單元、

3、實時確定出當前幀運動強度檢測的閾值，以準確判斷塊的運動強度；若匹配塊運動強度較小，就對當前塊進行時域濾波；若匹配塊運動強度過大，就對當前塊進行空域濾波，另外，噪聲標準差估計單元測定的噪聲標準差也用作空域濾波器的參數(shù)。
　　 該視頻圖像3D降噪算法，分別結(jié)合了基于下采樣的三步法、基于下采樣的菱形搜索算法進行了仿真分析，并與一種時域濾波算法的仿真結(jié)果進行了比較。通過對多個視頻測試序列在不同噪聲強度下進行降噪測試，對該算法與時域濾波算