一种基于运动补偿的时域自适应视频降噪算法

视频信号内的噪声是信号中不希望出现的干扰部分,如果不加以有效的去除,会严重影响视频图像的质量.提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法.该方法通过运动补偿技术,在时域上跟踪并提取噪声.滤波的强度是根据物体运动轨迹上的运动强度自适应变化的.利用该算法,有效地去除了视频序列中的噪声,同时很好地保护了图像的细节.实验结果表明,采用本文的降噪算法处理后的视频图像质量明显优于采用空域的降噪方法的结果.     

基于运动补偿时域滤波的视频编码算法研究

深入研究了自适应图像组结构算法,提出了一种改进方案,新方案增加了图像分组的选择范围,根据视频序列的时域变化特性,分别选择[2,2,2,2,2,2,2,2],[4,4,4,4],[8,8]和[16]四种分组模式。实验结果表明:与改进的自适应图像组结构算法相比,新方案的编码性能有所提高,而计算复杂度不变。     

一种基于运动检测的智能视频序列降噪算法

提出了基于运动检测的视频图像自适应滤波降噪算法,该算法能够智能地区分图像的静止部分和运动部分,并针对性地使用不同的滤波算法。实验结果表明,由于本算法充分利用了视频的空域、时域信息,能够显著提高图像的信噪比和图像的主观质量,比单纯的空域或时域滤波取得更好的效果。     

一种基于运动估计的视频降噪算法

为了有效地去除视频序列中的噪声,提高视频图像质量,提出了一种基于运动估计的视频降噪算法。该算法在由视频序列中的当前帧和前后多帧图像构建的图像层中,通过运动估计技术,沿着物体的运动轨迹进行时域帧间滤波。实验结果显示,本文提出的算法充分利用了视频序列的时域信息,可以有效去除视频序列中的噪声,同时可以很好地保持视频图像的细节。     

基于运动补偿的视频自适应去隔行算法

针对传统的去隔行算法存在的问题,提出了一种新的基于运动补偿的视频自适应去隔行算法,主要内容包括双向块匹配运动估计、自适应参考域值设置.测试结果表明本算法能够高质量地去除视频图像的隔行效应.     

运动补偿时域滤波残差图像的特性研究

视频压缩效率的提高很大程度上取决于用于传输残差图像的信息量的减少,而残差图像的特性对分析和讨论视频残差图像编码有重大的意义.对可伸缩视频编码中的运动补偿时域滤波残差图像特性从能量非平稳特性、时空相关特性和频率特性进行了研究,并给出了实验结果和分析.     

运动自适应去隔行算法的研究

分析三点中间滤波和沿自适应滤波两种去隔行算法各自特点，将两者相结合，提出了一种新的自适应去隔行算法。该算法通过检测图像运动信息，对动态和静态图像分别采用不同的滤波方法：动态图像用沿自适应滤波。静态图像用三点中间滤波。算法在处理动态和静态视频信号时，都能达到较好的效果。由于对动态信息的检测精度不敏感，该算法比较稳定。并且能节省硬件资源。此算法用CPLD作为主控芯片得以实现。     

基于时域的视频去噪算法研究

论述了两种基于时域的视频去噪算法。首先介绍基于菱形运动估计的时域滤波,先进行菱形运动估计计算寻找最佳匹配块,之后在两个块之间进行均值滤波,整合匹配块输出滤波过的图像;其次介绍了BM3D视频去噪技术,详细地描述了BM3D去噪技术的去噪主要过程,分别解释了去噪过程中块匹配、三维变换域滤波、权值计算、重构四个主要步骤的原理与过程。最后通过实验,证明了这两种方法在去噪方面均能取得良好的效果。     

基于时域定区间记忆补偿的视频对象分割算法

提出了一种新的基于时域定区间记忆补偿的视频对象分割算法。首先,使用对称帧帧差累计法及帧差图像的四阶矩检测出初始运动变化区域;然后,对检测出的初始运动变化区域通过时域定区间记忆补偿法进行补偿,并进一步整合形成全局运动记忆母板,在空域使用Sobel边缘检测算子较为精确地检测得到当前帧中所有边缘;最后,进行时空融合,从而提取出完整精细的运动对象轮廓并通过填充得到运动对象模板。实验证明了本文算法的正确性和快速性。     

一种新型基于运动补偿的自适应去隔行算法

去隔行是电视图像增强处理和视频格式转换的一项关键技术，传统的去隔行算法存在着难以克服的缺陷。文章提出了一种基于运动补偿的自适应去隔行算法，其中包括双向块匹配运动估计，消除块效应和自适应插值三个处理模块，实验证明本算法能够高质量且鲁棒地将场图像重建为帧。     

基于边缘检测的自适应降噪处理方法

提出了一种分区处理的降噪方法,对图像边缘和非边缘区域分别采用自适应中值滤波和均值滤波的方法进行处理.论及的噪声区分高斯噪声和椒盐噪声两种,对含有混合噪声的图像首先滤除椒盐噪声,然后标定图像的边缘细节,在保留图像细节的前提下充分降低噪声.测试结果表明本算法有效降低噪声,改善了图像视觉效果,提高视频编码中压缩效率.     

基于自适应滤波的噪声抵消法

语音降噪就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。文中介绍了一种基于自适应滤波的噪声抵消法，采用归一化最小均方误差算法，采集实际噪声环境下各种不同信噪比的带噪语音样本进行降噪处理，实验结果表明，处理后信号的信噪比得到了较大程度的提高，大大改善了听音效果，具有很高的可懂度，且语音自然度好，没有失真；并与谱减法进行了比较，自适应噪声抵消法的降噪幅度比谱减法有一定提高，在听音效果上，用自适应噪声抵消法处理后的语音在清晰度、自然度方面优于谱减法。     

基于灰色关联度的图像混合噪声的自适应滤波算法

利用中值滤波和灰色关联度的特点,提出基于中值滤波和灰色关联度相结合的混合噪声图像滤波算法.算法选取加窗混合噪声图像的中值,采用灰色关联度自适应地计算各像素的加权系数,通过加权得到结果.实验结果表明,该算法有较好的自适应性,不但能够有效去除含有高斯噪声和脉冲噪声的图像噪声,而且能较好地保护图像的细节信息,提高图像的去噪效果和清晰度.     

基于神经网络噪声检测的自适应中值滤波器

针对椒盐噪声污染图像的滤波问题,提出了一种基于前馈神经网络的噪声检测器。基于这种噪声检测方法,采用自适应中值滤波算法,依据像素点的不同属性采用不同的滤波策略。实验结果表明,该算法在有效去除椒盐噪声的同时更好地保留了图像的边缘和细节,是一种有效的图像去噪方法。     

Adaptive Threshold Median Filter for Multiple-Impulse Noise

Attenuating the noises plays an essential role in the image processing. Almost all the traditional median filters concern the removal of impulse noise having a single layer, whose noise gray level value is constant. In this paper, a new adaptive median filter is proposed to handle those images corrupted not only by single layer noise. The adaptive threshold median filter （ATMF） has been developed by combining the adaptive median filter （AMF） and two dynamic thresholds. Because of the dynamic threshold being used, the ATMF is able to balance the removal of the multiple-impulse noise and the quality of image. Comparison of the proposed method with traditional median filters is provided. Some visual examples are given to demonstrate the performance of the proposed filter.     

三维小波变换结合运动补偿的视频编码器

对三雏小波变换结合运动补偿的视频压缩算法提出了改进方案。针对运动补偿提升（MCLIFT）框架的弱点,结合MPEG的特点,采用新的帧结构对视频序列进行帧间滤波去除时间冗余,再对每个帧在空间上进行小波分解并用SPIHT算法对小波系数进行编码。实验表明,此方法继承了MCLIFT框架的优点,同时又减少了时延和所需的帧缓存,而且这种与MPEG相似的帧结构能进一步降低码率,提高压缩比。     

基于自适应形态滤波算法的斑点噪声抑制

文章提出了一种应用于斑点噪声抑制的自适应权重形态滤波算法,实验证明此算法优于传统的形态滤波算法和权重形态滤波算法。     

Enhanced Block‐Based Adaptive Loop Filter with Multiple Symmetric Structures for Video Coding

In this letter, we present an enhanced block‐based adaptive loop filter (E‐BALF) with multiple filter symmetric structures. The E‐BALF adapts various filter symmetric structures in a rate‐distortion optimization sense, reflecting the statistical properties of each image in a video sequence. Experimental results show that the proposed method achieves a reduction in the Bjøntegaard delta (BD)‐bitrate by an average of 9.60% compared with Joint Model 11.0 of H.264/AVC. Compared to the state‐of‐the‐art BALF, a reduction of up to 1.13% in BD‐bitrate is achieved.