一种有效的自适应均值滤波算法

本文结合离散余弦变换（DCT）以及均值滤波算法,提出了一种有效的图像去噪方法。第一步,首先将含噪图像进行分块,并对每一个图像块做DCT变换,将其转换至离散频域;然后通过判断变换块的交流系数,将当前块归类为平坦块或非平坦块。第二步,针对上一步不同类型的块分类,采用不同的均值滤波器进行滤波。在本文算法中,假设图像中包含的噪声为独立同分布的高斯白噪声,其均值为0,且标准差为σ。     

一种基于颜色空间最短距离的编码误差修正新方法

在视频编码的过程中, 编码后的数据不可避免地会发生一定程度的失真。在这些失真的色点中会有一部分的色点跃出颜色空间的范围, 因此在视频编码框架的重建部分使用了误差修正(clip)来修正这些误差点。现有的误差修正方法仅仅是对YUV数据中各个分量进行了简单的超出0~255范围的修正, 而忽略了颜色空间变换后YUV的颜色空间模型的变化。针对该问题, 提出了一种基于颜色空间最短距离的编码误差修正（minimum distance clip）新方法。该方法利用YUV颜色空间模型以及空间几何的理论, 通过寻找这些误差点在该模型上的最短距离点来修正上述误差。采用H. 264参考软件JM13. 0进行实验验证, 测试结果表明, 该方法较传统的修正方法在主观质量和客观性能上均有一定的提高, 对有较高色彩质量需求的先进视频编码应用, 如超高清视频、3DTV等有一定的贡献。