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去除块效应的图像后处理算法下载
weixin_39820535
2019-08-07 05:00:26
去除块效应的图像后处理算法.pdf
去除块效应的图像后处理算法.pdf
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去除
块
效应
的
图像
后处理
算法
去除
块
效应
的
图像
后处理
算法
.pdf
去除
块
效应
的
图像
后处理
算法
.pdf
一种通过曲线拟合
去除
图像
块
效应
的
算法
基于DCT域的
图像
处理方法具有广泛的应用,但是由于需要对
图像
的DCT
块
单独进行处理,导致
块
效应
的产生。本文提出了一种通过曲线拟合
去除
彩色
图像
中
块
效应
的
算法
。首先获得原始
图像
与
块
效应
图像
的对应亮度点云映射关系,进而用曲线拟合的方法计算出最佳拟合曲线,最后使用拟合曲线对原始
图像
的亮度进行非线性处理,将处理后的亮度与
块
效应
图像
的色度分量进行组合。实验表明本文
算法
不仅能够能够有效地
去除
块
效应
、降低了计算量,而且还能够较好保持原
块
效应
图像
的色彩。
论文研究-全变分引导
图像
去噪.pdf
引导滤波要求具有良好结构的引导
图像
进行辅助滤波。当噪声较多时,引导
图像
中的结构、边缘等遭到破坏,无法提供有效的引导信息,严重影响去噪效果。经典的全变分模型可以得到分片常数
图像
,具有良好的保持边界和结构的性能,可为引导滤波提供鲁棒的引导信息。为此,结合全变分模型和引导滤波,以噪声
图像
作为输入,利用全变分模型处理后的
图像
作为引导
图像
,而后进行引导滤波,并对上述过程进行迭代处理,以消除全变分模型带来的阶梯
效应
。实验结果表明,该
算法
在
去除
噪声的同时保持更多的细节,同时减轻全变分模型的阶梯
效应
。
一种新的分
块
压缩传感
图像
重建
算法
(2011年)
针对传统压缩传感一次性随机测量整幅
图像
所导致的存储量大、重建时间长等问题,提出 了一种新的分
块
压缩传感重建
算法
.首先,将
图像
分割成一系列子
块
,分别将每个子
块
的所有列 向量首尾连接起来构成原始信号;其次,将该信号经过稀疏变换后投影到观测矩阵上得到对应的 观测值,再利用优化方法从这些观测中重建出信号;然后,分类每个重构子
块
的活动性,采用不同 的后滤波方法处理不同活动性指数的子
块
边界.最后,以 MRI
图像
为实验对象对
算法
进行了验 证.实验结果表明,所提
算法
不仅降低了压缩传感的重建时间,而且有效
去除
块
效应
,并在一
单片机与DSP中的基于ADSP-BF533处理器的去方
块
滤波器的实现
引言 在已有的基于
块
的视频编解码系统中,当码率较低时都存在方
块
效应
,新的视频编码标准H.264中亦是如此。产生这种方
块
效应
的主要原因有两个:一是由于对变换后的残差系数进行的基于
块
的整数变换后,以大的量化步长对变换系数进行量化会使得解码后的重建
图像
的方
块
边缘出现不连续;二是在运动补偿中插值运算引起的误差使得编解码器反变换后的重建
图像
会出现方
块
效应
。如果不进行处理,方
块
效应
还会随着重构帧积累下去,从而严重地影响
图像
的质量和压缩效率。为了解决这一问题,H.264中的去方
块
滤波技术采用较为复杂的自适应滤波器来有效地
去除
这种方
块
效应
。因此,如何在实时视频解码中优化去方
块
滤波
算法
,降低计算复杂度,
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