基于超分辨率重建的视频图像压缩方法的研究 第13页
1)用高斯滤波器来对图像滤波，可以去除图像中的噪声。
2)用高斯算子的一阶微分对图像进行滤波，得到每个像素梯度的大小IG陌口方
G阿荽)z+(娑)z尊
傲 们
口=tan…[
(4．3)
(4．4)
f为滤波后的图像。
3)对梯度精选“非极大抑制”。梯度的方向可以被定义为属于4个区之一，
如表4．1所示，各个区用不同的邻近像素用来进行比较，以绝对局部极大值。例
如，如果中心享受X的梯度方向属于第4区，则把X的梯度值与它的左上和右下
相邻像素的梯度值比较，看X的梯度值是否是局部极大值。如果不是，就把像素X
的灰度设为0，这个过程称为“非极大抑制。
表4．1 4个区及其相应的比较方向
Tab．4．1．Four region and their colresponding compared direction
4)对梯度取两次阈值得到两个阂值巧和疋，巧=0．4术瓦。我们把梯度值小于五
的像素的灰度设为0，得到图像a。然后把梯度小于E的像素的灰度设为0，得到
图像b。由于图像b的阈值很高，去除了大部分噪声，但同时也损失了有用的边缘
信息。而图像a的阈值较低，保留了较多的信启、。我们可以以图像b为基础，以
第4章基于区域分割的降采样技术
图像a为补充来连接图像的边缘。
本文首先利用Canny算子生成每一帧图像的边缘矩阵(只有0、l两个像素值
的矩阵)，再确定数量阈值，数量阈值可以根据视频纹理区域和平滑区域的差异
程度决定，经过大量实验本文选取数量阈值为20，然后计算边缘矩阵的每一宏块
中像素值为1的数量，如果大于像素数量阈值，判定此宏块为纹理块，否则为平
滑块。纹理块与平滑块分类流程图如图4．6所示。
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图4．6纹理块分类流程
Fig．4．6 111e flow chart Of texture block classi6caIion
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4．3不同分割区域下的降采样方法
常用的图像降采样方法是图像插值法，也是最简单的一种方法。插值是利用
If}1线拟合的方法，通过离敞的采样点建市一个连续函数来逼近真实曲线，用这个
重建的函数便可求出任意位置的函数值。设已知函数值为w1，W2，…，则未知点的函
数猪可以表示为：
f(x)=∑w，厶(z一一) (4．5)
其中血(．)为插值核函数，w．为权系数。
插值法的数值精度及计算量与插值核函数有关，插值核函数的设计是插值算
法的核心。主要有三种插值方法：最近邻插值、双线性插值和双三次插值。
(1)最近邻插值
最近邻插值是最简单的插值，在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是
在输入图像中与其最邻近的采样点的值。如果l／2(以一。十_)<z<l／2(_+_+。)，陔
算法的数学表示为：I厂(z)=厂(_)。图4．7中b)表示利用最近邻插值对图像a)进行
缩小的结果图。
这种插值方法的运算量非常小，不过．最近邻插法的值核频域特性不好，从
它的傅立叶谱上可以看出来，当图像含有精细内容，也就是高频分量时，会有块
效应。
(2)双线性插值
双线性插值的输出像素值是它在输入图像中的2×2的邻域采样点的平均值，
它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。图4．7中
c)表示利用双线性插值对图像a)进行缩小的结果图。
(3)双三次插值
双三次插值的捅值核为三次函数，其插值邻域的大小为4×4。它的插值效果
比较好，但相应的计算了也较大。图4．7中d)表示利用双三次捅值对图像a)进行
缩小的结果图。
第4章基于区域分割的降采样技术
图4．7二种不同插值方法对图像进行缩小的结果幽
Fig．4．7 Results ofdownsample by three different interpolation means
从图中结果可以看出在进行小倍数缩小时，最近邻插值方法的效果还可以，
双线性插值方法的结果一般，双三次插值的效果最好。
本文对平滑块(F)、纹理块(T)和运动块(M)分别采用不同的降采样方法，设降
采样因子Q=2(即将图像缩小4倍)，降采样过程依赖于宏块的类型(M、T、F)和
宏块所在图像的类型(I、P、B)。
4．3．1无运动平滑块的降采样方法
平滑块(F块)的降采样方式，每2×2像素中的4个像素耿左上角的一个像素，
如图4．7所示。F块的降采样方式具体数学上的描述如式4．8所示。
g?[bm，6甩]=(∥((bm—1)p+2f—l，(6胛一1)g+2／一1)I f=l，…，暑／=l，…，；)(4．6)
bm：l，．．．，丝，锄：1，．．．，坐。
p q
g尸表示第，帧低分辨率图像序列的宏块(bm，6甩)；Z表示第，帧高分辨率图像
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