CN1180634C - 对活动视频信号进行主观噪声测量的设备、方法和电视机 - Google Patents

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Abstract

提出了一种用于测量和滤波一个活动视频信号内的噪声信号以便产生一个增强的视频信号的设备和方法，所述的增强的视频信号生成一个视频图像，该图像在主观感觉上优于现有技术的视频图像。本发明的设备包括(1)一个用于滤波一个视频信号的频率成分的滤波器，以及(2)一个用于计算在一个已滤波的视频信号内像素的绝对值的绝对值单元，以及(3)一个用于将像素的绝对值切割到一个与人类主观感觉能力相关的切割门限的切割单元，以及(4)一个用于对像素的已切割的信号值求和的求和电路，所述像素位于一个滑动窗口内，其中该滑动窗口顺序地定位在视频图像的一个帧内的不同区域，以及(5)一个用于检测像素的已切割绝对值的至少一个最小和值的检测器，该和值指示视频图像的视频信号中的噪声。该设备和方法提供了允许产生主观上较优的视频图像的视频信噪比。该设备和方法也测量视频信号中的块状非自然信号。

Description

对活动视频信号进行主观噪声测量的设备、方法和电视机
技术领域
本发明针对一种用于增强视频信号的设备和方法，更特别是，针对一种用于测量和滤波活动视频信号中的噪声信号从而产生增强的视频信号的设备和方法，所述增强的视频信号生成的视频图像主观感觉上优于现有技术的视频图像。
背景技术
当前电视机中的视频信号图像增强电路通过使用噪声测量算法来测量和滤除噪声信号以提供图像增强。在模拟信号的世界里，最普遍的噪声类型是高斯噪声。所以现有技术的大部分噪声测量算法被设计成只测量和滤除高斯噪声。
由于视频信号中的噪声可能由不止一个源产生，所以在视频信号中检测到的噪声可能由不止一种成分来组成。每种噪声信号成分可能有它自己的特征。甚至同种类型的噪声信号成分也有自己的特征。例如，即使在一个视频信号中的所有噪声信号成分都是高斯噪声类型，每种高斯噪声信号成分的频率特征也不同于其它任一种高斯噪声信号成分的频率特征。
随着环境中数字传输水平的持续提高，数字传输中的MPEG非自然信号更普遍地出现在视频信号中。为保持高质量的视频信号，希望消除MPEG非自然信号对视频信号的影响。因为在当前电视机中存在的噪声测量算法只能测量高斯噪声，所以需要在电视机电路中增加一个单独的MPEG非自然信号检测器以便检测、测量MPEG非自然信号并将它从视频信号中消除。
希望有一种设备和方法能够检测一个视频信号中不止一个高斯噪声信号成分。除此之外，还希望该设备和方法能够检测在一个视频信号中的MPEG非自然信号噪声信号成分。
要减少一个视频信号中的噪声，该视频信号中的噪声电平必须被识别，然后再从视频信号中减去。存在多项现有技术用于识别一个视频信号中的噪声电平。例如，一个视频信号中的均方根(“rms”)噪声的简单测量可从下面的等式中获得：
Figure C0180116400071
在等式(1)中，N估计是估计的噪声，s[i]是在第i时间间隔内的无噪声的信号，n[i]是在第i时间间隔内的噪声。因为接收到的信号是(s[i]+n[i])，所以N估计的测量只能当s[i]为已知时才能获得。这就建议在视频信号的水平消隐期间(或垂直消隐期间)测量噪声的可能性，其中s[i]已知与一个消隐电平Vb1相等。尽管不能确切知道消隐电平Vb1，它可以被估计为消隐期间的长期平均值(s[i]+n[i])。
不幸地，在消隐期间的噪声电平的估计并不是一个活动视频信号内噪声电平的可靠估计。这是因为消隐信号被盒式录像机和信号中继站频繁地重新插入以便减少钳位噪声和同步抖动。那就是说，新的有较少噪声的消隐信号被插入以替换有较多噪声的旧的消隐信号。因此被新插入的消隐信号中的噪声可能少于实际包含在活动视频信号中的噪声。认为新插入的消隐信号中的噪声电平与活动视频信号中的噪声电平相等会导致过低估计活动视频信号中实际的噪声电平。
因为这个原因，需要测量视频信号中活动视频信号部分的噪声电平。这样就引入了区分活动视频信号中信号和噪声的问题。解决这个问题的一种方法就是假设图像包含某一最小数量的具有恒定亮度的水平线条。对具有恒定亮度(或几乎恒定亮度)的L个像素的每个线条，都假定这些像素的线条中的变化是由噪声引起的。通过如下确定方差来估计这些本地噪声信号的电平是可能的：
在等式(2)中，一个像素的位置由坐标(x，y，f)来指定。对于某一特定像素，“x”值指定在一行内该像素的位置，以及“y”值指定在一帧内该行的位置，“f”值指定该帧的位置。在一个广播期间，像素被顺序发送。所以，在一个传输中任一特定像素的位置可以由一个单一(例如，一维)坐标来指定。单一坐标是指“i”和由
i＝x·Tx+y·TL+f·Tf          (3)
计算出“i”的值。
在等式(3)中，Tx是取样时间，TL是行周期，Tf是场周期。Tx、TL和Tf的值对某一特定标准(例如，PAL、NTSC)来说是固定的。在传输中一个像素的位置可以用这种方法来指定。
在等式(2)中，N估计(x，y，f)是估计的噪声，L是一个选定像素线条中的像素数，F[x，y，f]与(Y[i]+n[i])相等。Y[i]是第i时间间隔内的亮度值，n[i]是第i时间间隔内的噪声。在等式(2)中，Fx，y，f是(Y[i]+n[i])信号的本地平均值并由
F x , y , f = 1 L Σ k = x x + L - 1 F [ k , y , f ] - - - - ( 4 )
来计算。
要利用方差的方法来估计活动视频信号中的噪声电平，需要计算大量区域的方差。假定图像包含某一数量的具有恒定亮度的小区域。还假定产生最小方差的区域不包含图像细节而只包含噪声。问题是如果图像包含多个“平坦”区域(即图像中没有对比度或有非常小的对比度)，则该方差的方法会导致对噪声的过低估计。这使得了噪声测量依赖于图片内容。
解决这个问题的一种方法是对R个最小的噪声估值取它们的平均值，其中R是一个预先选定的非零的正整数。噪声估值的平均值减少了噪声测量对图片内容的依赖性。
一个噪声测量系统估计了一个视频信号内的噪声量之后，该噪声测量系统将噪声估值发送给视频系统的其它信号处理器件。这样的一个信号处理器件是一个减噪声器件，它能够从活动视频信号中减去信号的噪声成分。从活动视频信号中减去噪声成分提供了一个增强的活动视频信号，该信号能够生成有较少噪声内容的改善了的视频图像。
在一个视频信号中具有不同频率特征的噪声成分的存在可能导致一个噪声测量系统(以及它的相关的减噪声器件)对该视频信号进行修正，所述信号没提供从主观感觉的角度看的可能的最高质量的图像。由已修正的视频信号提供的视频图像，它的观看者的主观感觉可能并不总是与所希望的、基于一个噪声测量系统提供的修正的图像感觉一样好。这是因为目前存在的噪声测量方法并不是被设计成以一种使最终呈现给人眼的视频图像最优的方式从视频信号中除去噪声。
所以，需要能够以一种考虑人眼特性的方式测量和滤波视频信号中噪声信号的设备和方法。特别是，需要能够以一种提供给观察者一个主观上可察觉的增强视频图像的方式测量和滤波视频信号中噪声信号的设备和方法，该视频图像具有的图像质量与由以前技术的噪声测量算法生成的视频图像的图像质量相比更高。更特别是，需要能够确定一个视频信号中的噪声是否大到足以被人眼注意到的噪声测量设备和方法。
发明内容
本发明总地包括一种用于以一种考虑观看视频图像的人类视觉系统特性的方式来测量和滤波一个活动视频信号中噪声信号的设备和方法。
在本发明一个有利的实施方案中，本发明的设备包括(1)一个能够选定一个视频信号的频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号的滤波器，以及(2)一个能够形成一个信号的绝对值单元，该信号代表已滤波的视频信号中像素亮度的绝对值，以及(3)一个能够将代表像素亮度的绝对值的信号切割到一个与人类主观感觉能力相关的切割门限的切割单元，以及(4)一个能够对像素的已切割的信号值求和的求和电路，该像素位于一个滑动窗口内，其中当滑动窗口顺序地定位在视频图像的一个帧内的不同区域时，求和电路能够获得多个和值，以及(5)一个能够检测到至少一个和值以便获得一个指示该视频图像的视频信号中噪声的信号的检测器，该和值是多个和值中的最小值。
本发明的主要目的是提供一个能够以一种考虑观看视频图像的人类视觉系统特性的方式来测量和滤波视频信号中噪声信号的噪声测量设备。
本发明的另一个目的是提供一种能够以一种提供给观察者一个主观上可察觉的增强视频图像的方式来测量和滤波活动视频信号中噪声信号的设备和方法，该视频图像具有的图像质量与由以前技术的噪声测量设备和方法生成的视频图像的图像质量相比更高。
按照本发明的一个方面，提供了一种用于测量能够形成一个视频图像的视频信号中噪声的设备，该设备包括：一个能够选定该视频信号的频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号的滤波器；以及一个与所述的滤波器相耦合以接收所述的已滤波的视频信号的绝对值单元，其中该绝对值单元能够形成一个代表所述已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号；以及一个与所述的绝对值单元相耦合以接收代表所述像素亮度绝对值的信号的切割单元，其中该切割单元能够通过将所述信号中任一小于一个切割门限的部分删除来切割所述的代表已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号，其中该切割门限通过对一个乘积求积分来计算，这里所述乘积的一个因子是一个作为空间频率函数的感觉门限，而该乘积的另一个因子是所述滤波器的空间频谱响应；一个与所述的切割单元相耦合的、能够对已切割的信号值求和的求和电路，所述的已切割的信号代表位于一个滑动窗口内像素的已滤波视频信号中像素亮度的绝对值，其中当所述的滑动窗口顺序地定位在所述视频图像的一个帧内的不同区域时，所述的求和电路能够获得多个已切割信号值的和值；以及一个与所述的求和电路相耦合的、能够检测到至少一个已切割信号值的和值以便获得一个指示所述视频图像的视频信号中噪声的信号的检测器，该和值是多个所述已切割信号值的和值中的最小值。按照本发明的另一个方面，提供了一种用于测量能够形成一个视频图像的视频信号中噪声的设备，它包括多个信号处理支路，所述的多个信号处理支路中至少有一个能够测量所述视频信号中的块状非自然信号，其中接收所述视频信号的每个信号处理支路包括：一个能够选定所述视频信号的频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号的滤波器；一个与所述的滤波器相耦合以接收所述的已滤波的视频信号的绝对值单元，其中所述的绝对值单元能够形成一个代表所述已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号；一个与所述的绝对值单元相耦合以接收代表所述像素亮度绝对值的信号的切割单元，其中所述的切割单元能够通过将所述信号中任一小于每一切割单元的各自切割门限的部分删除来切割所述的代表已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号，其中所述各自切割门限通过对一个乘积求积分来计算，这里所述乘积的一个因子是一个作为空间频率函数的感觉门限，而该乘积的另一个因子是所述每一切割单元的各自滤波器的空间频谱响应；一个与所述的切割单元相耦合的、能够对已切割的信号值求和的求和电路，所述的已切割的信号代表位于一个滑动窗口内像素的已滤波视频信号中像素亮度的绝对值，其中当所述滑动窗口顺序地定位在所述视频图像的一个帧内的不同区域时，该求和电路能够获得多个已切割信号值的和值；以及一个与所述的求和电路相耦合的、能够检测到所述已切割信号值的R个和值以便获得一个指示所述视频图像的视频信号中噪声的信号的检测器，所述R个和值是多个所述已切割信号值的和值中最小的R个值，其中R是一个非零的正整数；该设备还包括一个判决设备，它能够计算来自所述多个信号处理支路中第一个信号处理支路的多个和值中的R个最小和值与来自所述多个信号处理支路中第二个信号处理支路的多个和值中的R个最小和值的比值；以及能够将该比值与用实验方法确定的、指示所述视频信号中存在块状非自然信号的块状非自然信号的门限数相比较。
按照本发明的又一方面，提供了一种用于测量能够形成一个视频图像的视频信号中噪声的方法，该方法包括的步骤有：用一个滤波器滤波所述的视频信号，该滤波器能够选定该视频信号的频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号；确定在所述已滤波的视频信号中像素亮度的绝对值；形成一个代表所述已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号；通过将所述信号中任一小于切割门限的部分删除来切割所述的代表已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号，其中所述切割门限通过对一个乘积求积分来计算，这里所述乘积的一个因子是一个作为空间频率函数的感觉门限，而该乘积的另一个因子是所述滤波器的空间频谱响应；对位于一个滑动窗口内像素的已切割的信号值求和，所述的滑动窗口定位于所述视频图像的一个帧内的一个区域中；当所述的滑动窗口顺序地定位在所述视频图像的所述帧内的不同区域时，获得多个位于所述滑动窗口内像素的已切割信号值的和值；以及检测已切割信号值的至少一个和值，该和值是多个所述已切割信号值的和值中的最小值，其中所述的至少一个已切割信号值的和值是所述视频图像的视频信号中噪声的指示。
按照本发明的再一方面，提供了一种电视接收机，包括用于测量能够形成一个视频图像的视频信号中噪声的设备，该设备包括：一个能够选定该视频信号的频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号的滤波器；以及一个与所述的滤波器相耦合以接收所述的已滤波的视频信号的绝对值单元，其中该绝对值单元能够形成一个代表所述已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号；以及一个与所述的绝对值单元相耦合以接收代表所述像素亮度绝对值的信号的切割单元，其中该切割单元能够通过将所述信号中任一小于一个切割门限的部分删除来切割所述的代表已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号，其中该切割门限通过对一个乘积求积分来计算，这里所述乘积的一个因子是一个作为空间频率函数的感觉门限，而该乘积的另一个因子是所述滤波器的空间频谱响应；一个与所述的切割单元相耦合的、能够对已切割的信号值求和的求和电路，所述的已切割的信号代表位于一个滑动窗口内像素的已滤波视频信号中像素亮度的绝对值，其中当所述的滑动窗口顺序地定位在所述视频图像的一个帧内的不同区域时，所述的求和电路能够获得多个已切割信号值的和值；以及一个与所述的求和电路相耦合的、能够检测到至少一个已切割信号值的和值以便获得一个指示所述视频图像的视频信号中噪声的信号的检测器，该和值是多个所述已切割信号值的和值中的最小值。
上面已经非常广地勾勒出了本发明的特征和技术优点以便本领域的技术人员能够更好的理解下面的发明详述。本发明其它的特征和优点将在下面被描述以形成本发明权利要求的主题。那些本领域的技术人员会理解他们能很容易地使用提出的概念和特定的实施方案作为基础来为实现本发明相同的目的而修改或设计其它结构。那些本领域的技术人员还会认识到这些同等意义的构造并不脱离本发明在最广形式下的精神和范围。
在提出发明详述之前，最好明确一下本专利文件内使用的某些单词和词组的定义：术语“包括”和“包含”以及它们的派生词，意思是无限制的包括；术语“或”，是包括性的，意思是和/或；词组“与...相关联”和“与之相关联”，以及它们的派生词，意思是包括、被包括在内、互相连接、包含、被包含在内、连接到或与...相连、耦合到或与...耦合、可传达到、与...合作、交错、把...并列、贴近、束缚于或用...束缚、具有、具有...的特性、或诸如此类的意思；术语“控制器”、“处理器”或“设备”意思是任一设备、系统或其控制至少一个操作的一部分，这样的一个设备可以用硬件、固件或软件、或至少它们中两个的某一组合来实现。应注意到与任一特定的控制器相关的功能，不论本地或远端，可被集中化或分布开。对某些单词或词组的定义在整个专利文件中被提供，那些本领域的技术人员应理解在如果不是大部分情况下，则在许多情况下，这样的定义适于这些已定义单词和词组的以前和将来的使用。
附图说明
为了更好的理解本发明，以及它的优点，现在结合附图参考下面的描述，其中相同的号码指明相同的对象，其中：
图-1是一个利用本发明设备和方法的一台电视机的方框图；
图-2是一个举例说明本发明设备和方法的方框图；以及
图-3是一个举例说明本发明设备操作的方法的流程图。
具体实施方式
下面将要讨论的图-1至图-3，以及本专利文件中提出的用于描述本发明设备和方法的原理的不同实施方案只是说明性的并且无论如何都不应解释为限制本发明的范围。本发明的设备和方法将被描述成一种用于增强一台电视机中的视频信号的设备和方法。意识到本发明的设备和方法并不局限于电视机是很重要的。那些本领域的技术人员将很容易地理解本发明的原理也可以被成功地应用于任一种类型的视频信号系统，包括，而不限于，电视接收机、电视摄像机、计算机视频显示系统、以及使用或处理视频信号的任一种类型的电子设备。在下面的描述中，一台电视机只用作举例。
图-1是一台使用本发明设备和方法的电视机100的方框图。电视机100包括电视接收机110和显示单元115。显示单元115可以是一个阴极射线管或一个平板显示器或用于显示视频图像的任一种类型的设备。电视接收机110包括用于接收电视信号的天线105。天线105与调谐器120相连。调谐器120与中频(“IF”)处理器125相连。IF处理器125与可选的MPEG解码器130相连。MPEG解码器130的输出与本发明的噪声测量电路135相连。MPEG解码器130的输出还与后处理电路140相连。噪声测量电路135接收与输入到后处理电路140相同的视频信号。后处理电路140的输出被输入到显示单元115。MPEG解码器130是“可选的”，因为电视接收机110可能是一个模拟电视接收机，它不包含MPEG解码器。在这样的一个实施方案中，IF处理器1 25的输出取代MPEG解码器130的输出用于噪声测量电路135和后处理电路140。
噪声测量电路135处理视频信号，它从MPEG解码器130接收该视频信号以测量和滤波该视频信号中存在的噪声信号。正如下面将要更全面地解释的，噪声测量电路135以一种考虑人类感觉特性的方式处理视频信号。噪声测量电路135的输出是该噪声测量电路135从MPEG解码器130处接收到的视频信号的信噪比。由噪声测量电路135确定的信噪比提供了一个与现有技术的噪声测量电路提供的视频图像相比主观上更精确以及视觉上更清楚的视频图像。
噪声测量电路135将该信噪比信息发送给后处理电路140。后处理电路140能够利用该信噪比信息将噪声信号从视频信号中除去从而增强了该视频信号生成的视频图像的质量。
后处理电路140能够实现几种不同类型的视频信号处理。例如，一些视频信号处理应用包括(a)噪声电平自适应减噪声算法，(b)噪声电平自适应锐度增强，(c)噪声电平自适应亮度-色度分离，(d)噪声电平自适应运动检测，(e)噪声电平自适应运动估计和补偿，(f)噪声电平自适应上变换，(g)噪声电平自适应特性增强，以及(h)噪声电平自适应基于对象的算法。应注意到本发明的设备和方法也可被用于图像预处理电路，例如在电视摄像机(未示出)中用于MPEG编码之前的噪声电平自适应滤波。
计算机磁盘145的一个示意性表示也在图-1中示出。在本发明一个可替换的优选实施方案中，计算机磁盘145可被插进电视接收机100中的一个计算机磁盘驱动器(未示出)中。该计算机磁盘驱动器能够直接从噪声测量电路135处(或非直接地从后处理电路140处)接收噪声测量信息并将该信息写入计算机磁盘145。
在本发明另一个可替换的优选实施方案中，计算机磁盘145包含用于实现本发明方法的计算机可执行的方法步骤。在这个有利的实施方案中，计算机磁盘145可被认为是能够存储和发送计算机化的数据和指令的任一种类型的媒体的代表(包括因特网)。在本发明的这个实施方案中，后处理电路140能够从计算机磁盘145(或从用于存储和发送计算机化的数据和指令的任一其它类型的媒体)处接收到本发明计算机化的方法步骤。按照本发明计算机化的方法步骤，后处理电路140能够测量来自MPEG解码器130的视频信号的噪声。
图-2是一个按照本发明的一个实施方案举例说明噪声测量电路135的设备和方法的方框图。一个输入视频信号线与每一个信号处理支路210、230、250和270相连。作为输入信号线上输入的任何视频信号同时被发送给每一信号处理支路的第一个器件。尽管图-2中示出4个作为例子的信号处理支路，但是本发明并不局限于使用4个信号处理支路。尽管本发明可以用一个信号处理支路来实现，但是当使用至少两个信号处理支路时会获得更好的结果。使用的信号处理支路的数量没有上限。这一点由图-2中的信号处理支路250和信号处理支路270间的省略号来表示。
信号处理支路210的第一个器件是信号滤波器211。滤波器211是一个用于选择并通过视频信号中一个指定的频率成分范围的高通或带通滤波器。滤波器211的输出连接到信号处理支路210的第二个器件的输入。信号处理支路210的第二个器件是绝对值单元212。绝对值单元212计算由滤波器211已滤波的视频信号像素亮度的绝对值。绝对值单元212也形成一个代表已滤波的视频信号中像素亮度的绝对值的信号。
绝对值单元212的输出连接到信号处理支路210的第三个器件的输入。信号处理支路210的第三个器件是切割单元213。切割单元213切割信号幅度，该信号代表由滤波器211已滤波的视频信号中像素亮度的绝对值。切割量由一个预选择的切割门限电平来确定。对切割单元213的合适的切割门限电平的选择将在下面更全面地描述。
切割单元213的输出连接到信号处理支路210的第四个器件的输入。信号处理支路210的第四个器件是求和电路214，用于对已切割的信号值求和，该信号代表位于一个帧或“窗口”内的像素亮度的绝对值。在一个有利的实施方案中，该窗口是一个尺寸为M像素乘以N像素(即为“M×N窗口”)的矩形。然而，该窗口有其它形状也是可能的(例如菱形或十字形)。作为例子，该窗口可被假定为一个M×N的矩形窗口。求和电路214将位于M×N窗口内像素的已切割的信号值加起来。之后求和电路214存储该和值用于稍后的分析。
M×N窗口在包含视频图像的帧内是可移动的。所以，有时将它称为“M×N滑动窗口”。求和电路214将M×N滑动窗口移到一个新的位置并使已切割的信号值相加，该信号代表位于M×N窗口新位置内的每一像素亮度的绝对值。之后求和电路214在前面提到的存储设备内存储新位置处的和值。
求和电路214继续在包含视频图像的帧内移动M×N窗口并继续使在每一位置处的M×N窗口内的像素的已切割的信号值相加。当求和电路214对包含视频图像的整个帧完成了这一处理时，求和电路214就获得了每一M×N窗口位置处像素的已切割信号值的和的全集。这个已切割信号值的和的全集就是求和电路214的输出。
求和电路214的输出连接到信号处理支路210的第五个器件的输入。信号处理支路210的第五个器件是检测器215用于检测在包含视频图像的帧内已切割信号值的R个最小的和值。那就是说，检测器215在来自求和电路214的已切割信号值的和的全集中搜寻并找到有最小值的R个和值。在检测器215中设置的预选定的数值R是一个非零的正整数。数值R可以取的最小值是1。
如果数字R的值被选定为1，那么检测器215检测到最小的和值(即，检测器215从求和电路214处接收到的和值的全集中所有和值的有最小值的和)。如果数字R被选定为一个大于1的值，那么由检测器215检测到的R个和值将合起来取平均以获得噪声信号的平均和值。无论使用噪声信号的一个最小和值或者使用噪声信号的平均和值，产生的噪声信号被用于获得视频信号的信噪比。
所以，检测器215的输出是噪声测量电路135在滤波器211已滤波视频信号之后从MPEG解码器130处接收到的视频信号的信噪比。检测器215的输出是信号处理分支210的输出。检测器215的输出是加法器单元280的输入。加法器单元280能够接收来自其它信号处理支路中的其它检测器的信号。加法器单元280的输出代表来自每一信号处理支路的信号的和值，所述的每个信号处理支路包含在噪声测量电路135中。加法器单元280的输出与后处理电路140的输入相耦合。
一个时域低通滤波器(未示出)可被用于提高噪声估值信号的输出质量。加法器单元280的输出直接与时域低通滤波器相耦合，该时域低通滤波器可以在时间上平滑噪声估值信号。这个特征通常会给噪声电平自适应信号处理带来更好的结果。作为时域低通滤波器输出的低通已滤波的噪声估值信号与后处理电路140的输入相耦合。
第二个信号处理支路230、第三个信号处理支路250和第四个信号处理支路270基于与第一个信号处理支路210相同的原理来工作。然而，一个信号处理支路内不同单元的特定参数可以不同于其它一个或多个信号处理支路内相应单元的特定参数。这个特征允许同时对不止一种类型的噪声信号进行测量。
例如，第一个信号处理支路210可被设计成测量一个特定频率范围内的高斯噪声信号。滤波器211和第一个信号处理支路210内的其它单元将把它们的参数设置成测量该特定的高斯噪声信号。同时，第二个信号处理支路230可被设计成测量一个不同频率范围内的第二个高斯噪声信号。滤波器231和第二个信号处理支路230内的其它单元将把它们的参数设置成测量该特定的第二高斯噪声信号。同时，其它信号处理支路250和270可被设计成测量其它类型的噪声信号如MPEG噪声信号。这个特征允许不止一种类型的噪声信号可以同时由噪声测量电路135来测量。
现在转向描述噪声测量电路135内分立的单元，应注意到信号处理支路230内的滤波器231、信号处理支路250内的滤波器251、以及信号处理支路270内的滤波器271都是高通或带通滤波器用于选择和通过视频信号的一个特定的频率成分范围。每一个滤波器211、231、251和271都可被设计成选择和通过同样的频率范围。正如先前提到的，可选地，每一个滤波器211、231、251和271可以被设计成选择和通过不同的频率范围。
滤波器211、231、251和271的各自的输出连接到绝对值单元212、232、252和272的各自的输入。绝对值单元212、232、252和272计算由各自的滤波器211、231、251和271已滤波的视频信号的像素的绝对值。绝对值单元212、232、252和272各自形成一个信号，代表在各自已滤波的视频信号中各自像素亮度的绝对值。
每一绝对值单元212、232、252和272可被选定使用同样的绝对值计算算法。可替换地，每一绝对值单元212、232、252和272可被选定使用不同的绝对值计算算法。绝对值计算算法的选择可以依靠信号的频率范围或由特定的信号处理支路处理的某一类型的噪声信号。
绝对值单元212、232、252和272各自的输出连接到切割单元213、233、253和273的各自的输入。切割单元213、233、253和273切割它们各自的信号，该信号代表已经由各自的绝对值计算单元212、232、252和272计算出的视频信号的像素亮度的绝对值。
每一切割单元213、233、253和273可被选定使用相同的门限值用于切割。可替换地，每一切割单元213、233、253和273可以选定使用不同的门限值用于切割。切割门限值的选定依靠信号的频率范围或由特定信号处理支路处理的某一类型的噪声信号。
切割单元213、233、253和273各自的输出连接到M×N滑动窗口求和电路214、234、254和274各自的输入。每一M×N滑动窗口求和电路214、234、254和274获得在各自每一视频图像帧中每一M×N窗口位置内各自像素的已切割信号值的和值的全集。各自的M×N滑动窗口求和电路214、234、254和274将它们各自的已切割信号值的和值的全集发送给它们各自的检测器215、235、255、275。
每一检测器215、235、255、275被设计成检测指定数量的最小和值，该和值是指由各自的M×N滑动窗口覆盖的视频图像帧内已切割信号值的和值。数字R可选成对所有检测器215、235、255、275来说是相同的数字。可替换地，不同的数字R可被选择用于每个检测器215、235、255、275。一个特定R值的选择依靠信号的频率范围或由特定信号处理支路处理的某一类型的噪声信号。
检测器215、235、255和275各自的输出连接到加法器单元280。加法器单元280接收来自检测器215、235、255和275的信号并将它们组合成一个统一的信号来输出。加法器单元280的输出代表来自每一信号处理支路210、230、250和270的信号的和值，所述的每个信号处理支路包含在噪声测量电路135中。加法器单元280的输出与后处理电路140的输入相耦合。
切割单元213、233、253和273的合适的切割门限电平的选择基于人眼对不同的空间频率具有不同的灵敏度的原理。对每一空间频率成分人类都有感觉门限。考虑，例如，信号A和信号B的情况，其中每个信号都具有相同的能量。信号A具有一个平坦频谱。信号B具有一个低通窄带频谱。很清楚尽管两个信号具有相同能量，信号B比信号A更明显。
如果具有一个特定空间频率的一个噪声信号低于人类对该特定空间频率的感觉门限，那么该噪声信号能够不被观看者察觉到。本发明的切割功能被设计成使得只有人类可察觉的噪声信号才被包括在噪声信号的分析内。
计算相对于空间频率的视觉门限的一个数学模型已经由AndrewB.Watson等人在一个标题为“Visual Thresholds for WaveletQuantization Error.(小波量化误差的视觉门限)”的论文中提出。该论文是Paper No.44 of Volume 2657 of the SPIE Proceedings，HumanVision and Electronic Imaging，The Society for Imaging Science andTechnology，1996。(1996年，图像科技协会，人类视觉和电子图像，SPIE学报的第2657卷第44号论文)。Watson论文针对用于一个“感觉上无损的”量化矩阵的设计，该矩阵用于基于分立小波变换的图像压缩。
Watson论文提出了一个模型，该模型具有一条感觉门限与空间频率相关的曲线。该曲线由下面的等式来描述：
    Y(x)＝10exp[0.466(log(x)+0.40)2-0.31]     (5)
在等式(5)中，Y(x)是感觉门限，x是空间频率。在本发明的一个实施方案中，这个模型用于获得本发明切割单元(231、233、253、273)的切割门限。
一个特定独立的切割单元(例如，切割单元231)的切割门限通过对感觉门限和特定独立的滤波器(例如，滤波器211)的空间频谱响应的乘积求积分来计算。
通常，要计算任一信号处理支路，假定为“第n个”支路，的切割门限，假设滤波器空间频谱响应由Sn(x)给出。则“第n个”支路的切割门限Thn由
Thn＝∫Y(x)Sn(x)dx    (6)
给出。
通过使用上面描述的切割门限来切割代表一个已滤波的视频信号内像素亮度的绝对值的信号从而产生一个改善的视频信噪比。改善的视频信噪比允许形成的视频图像主观感觉优于不使用切割或切割门限的视频图像。
噪声测量电路135能够测量一个MPEG已解码的视频信号内的噪声。在MPEG已解码的视频信号中有两种不同类型的噪声非自然信号。非自然信号的第一种类型指的是“蚊子”噪声。蚊子噪声是一个在图像锐边附近由于高频变换系数衰减导致的振铃噪声。非自然信号的第二种类型指的是“块状”非自然信号。一个块状非自然信号是在MPEG已解码的视频信号的一个平滑区域内在视觉上可察觉的像素“块”或“砖”，它是在平滑变换由量化过程引入的不连贯改变代替时发生的。“块”或“砖”的尺寸与在变换解码中使用的块尺寸相同。该尺寸典型取8乘以8(8×8)像素。
MPEG已解码序列的质量与编码过程的质量因子有密切的相关性。如果质量因子高，那么大部分非自然信号是“蚊子”噪声。如果质量因子低，那么大部分非自然信号是“块状”非自然信号。
本发明能够检测和测量“块状”非自然信号。为检测和测量“块状”非自然信号，噪声测量电路135计算第一个信号处理支路210的R个最小和值与第二个信号处理支路230的R个最小和值的比值。该比值是“块状”非自然信号存在的最好的指示器，因为“块状”非自然信号的空间频率主要落在第一个滤波器211的频率范围内。那就是说，选择第一个滤波器211的频率范围以包含“块状”非自然信号最普通的空间频率。
该比值与一个实验上确定的“块状”非自然信号的门限数相比较。如果该比值大于“块状”非自然信号的门限数，那么可确定在信号中存在很大数目的“块状”非自然信号。噪声测量电路135将该比值和在判决电路290中的“块状”非自然信号的门限数相比较。检测器215的输出与判决电路290相耦合，该检测器的输出包含来自第一个信号处理支路210的R个最小和值。检测器235的输出也与判决电路290相耦合，该检测器的输出包含来自第二个信号处理支路230的R个最小和值。判决电路290通过用来自第一个信号处理支路210的R个最小和值除以来自第二个信号处理支路230的R个最小和值来计算比值。之后计算出的比值再与实验上确定的“块状”非自然信号的门限数相比较。
如果该比值大于“块状”非自然信号的门限数，那么一个块状非自然信号标志就在标志设置电路291中被设置成1。如果该比值小于“块状”非自然信号的门限数，那么该块状非自然信号标志就在标志设置电路292中被重新设置成0。块状非自然信号标志指的是图-2中的“BA标志”。块状非自然信号标志的状态被持续地通过将标志设置电路291和标志设置电路292连接到后处理电路140的信号线(未示出)提供给后处理电路140。在这种方式下，后处理电路140被持续地通报给“块状”非自然信号是否很多地存在于视频信号中。
在这种安排下，一个只是由非常低的频率组成的视频信号在实际上并没有很大数目的“块状”非自然信号时引起块状非自然信号标志被设置，在理论上是可能的。尽管这在理论上是可能的，但是实际上，这样的视频信号却很少出现。所以，对几乎所有的实际上曾出现的视频信号，块状非自然信号标志都将被正确地设置。
图-3是一个举例说明本发明设备的操作方法的流程图。用于测量能形成一个视频图像的视频信号中噪声的方法总地用数字300来指示。第一步302是用一个滤波器滤波视频信号的步骤，该滤波器能够选定视频信号的一个频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号。第二步304是确定在已滤波的视频信号内像素亮度的绝对值的步骤。
第三步306是形成代表该已滤波的视频信号内像素亮度的绝对值的信号的步骤。第四步308是切割信号的步骤，所述的信号代表已滤波的视频信号内像素亮度的绝对值。第五步310是对像素的已切割信号值求和的步骤，所述像素位于一个尺寸为M像素乘以N像素的滑动窗口内，该滑动窗口位于所述的视频图像的一个帧内的某一区域中。
第六步312是获得多个和值的步骤，该和值是指当滑动窗口顺序地位于视频图像的帧内的不同区域时，位于该滑动窗口内像素的已切割信号值的和值。第七步314是检测至少一个已切割信号值的和值的步骤，该和值是已切割信号值的多个和值中的最小值。
第八步316是利用至少一个已切割信号值的和值来指示视频图像的视频信号中噪声的步骤。
尽管本发明已经以一台电视机作为例子来详细描述，但是那些本领域的技术人员应理解在不脱离本发明在最广形式下的精神和范围的情况下，他们可以对此作各种修改、替换和变更。

Claims (8)

1.一种用于测量能够形成一个视频图像的视频信号中噪声的设备(135)，该设备包括：
一个能够选定该视频信号的频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号的滤波器(211)；以及
一个与所述的滤波器(211)相耦合以接收所述的已滤波的视频信号的绝对值单元(212)，其中该绝对值单元(212)能够形成一个代表所述已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号；以及
一个与所述的绝对值单元(212)相耦合以接收代表所述像素亮度绝对值的信号的切割单元(213)，其中该切割单元(213)能够通过将所述信号中任一小于一个切割门限的部分删除来切割所述的代表已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号，其中该切割门限通过对一个乘积求积分来计算，这里所述乘积的一个因子是一个作为空间频率函数的感觉门限，而该乘积的另一个因子是所述滤波器的空间频谱响应；
一个与所述的切割单元(213)相耦合的、能够对已切割的信号值求和的求和电路(214)，所述的已切割的信号代表位于一个滑动窗口内像素的已滤波视频信号中像素亮度的绝对值，其中当所述的滑动窗口顺序地定位在所述视频图像的一个帧内的不同区域时，所述的求和电路(214)能够获得多个已切割信号值的和值；以及
一个与所述的求和电路(214)相耦合的、能够检测到至少一个已切割信号值的和值以便获得一个指示所述视频图像的视频信号中噪声的信号的检测器，该和值是多个所述已切割信号值的和值中的最小值。
2.权利要求1中要求的设备，其中所述的作为一个空间频率函数的感觉门限由
y＝10exp[0.466(log(f)+0.40)2-0.31]来计算。
3.权利要求1中要求的设备(135)，其中所述的检测器(215)能够检测到R个所述已切割信号值的和值，该R个和值是多个所述已切割信号值的和值中最小的R个值，其中R是一个非零的正整数。
4.权利要求1中要求的设备(135)，其中所述的滤波器(211)能够选定一个视频信号的频率成分范围以测量一个高斯噪声信号。
5.权利要求1中要求的设备(135)，其中所述的滤波器(211)能够选定一个视频信号的频率成分范围以测量一个MPEG信号中的蚊子噪声非自然信号。
6.一种用于测量能够形成一个视频图像的视频信号中噪声的设备(135)，它包括多个信号处理支路(210，230，250，…，270)，所述的多个信号处理支路(210，230，250，…，270)中至少有一个能够测量所述视频信号中的块状非自然信号，其中接收所述视频信号的每个信号处理支路包括：
一个能够选定所述视频信号的频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号的滤波器(211，231，251，…，271)；
一个与所述的滤波器(211，231，251，…，271)相耦合以接收所述的已滤波的视频信号的绝对值单元(212，232，252，…，272)，其中所述的绝对值单元(212，232，252，…，272)能够形成一个代表所述已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号；
一个与所述的绝对值单元(212，232，252，…，272)相耦合以接收代表所述像素亮度绝对值的信号的切割单元(213，233，253，…，273)，其中所述的切割单元(213，233，253，…，273)能够通过将所述信号中任一小于每一切割单元(213，233，253，…，273)的各自切割门限的部分删除来切割所述的代表已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号，其中所述各自切割门限通过对一个乘积求积分来计算，这里所述乘积的一个因子是一个作为空间频率函数的感觉门限，而该乘积的另一个因子是所述每一切割单元(213，233，253，…，273)的各自滤波器(211，231，251，…，271)的空间频谱响应；
一个与所述的切割单元(213，233，253，…，273)相耦合的、能够对已切割的信号值求和的求和电路(214，234，254，…，274)，所述的已切割的信号代表位于一个滑动窗口内像素的已滤波视频信号中像素亮度的绝对值，其中当所述滑动窗口顺序地定位在所述视频图像的一个帧内的不同区域时，该求和电路(214，234，254，…，274)能够获得多个已切割信号值的和值；以及
一个与所述的求和电路(214，234，254，…，274)相耦合的、能够检测到所述已切割信号值的R个和值以便获得一个指示所述视频图像的视频信号中噪声的信号的检测器，所述R个和值是多个所述已切割信号值的和值中最小的R个值，其中R是一个非零的正整数；
该设备还包括一个判决电路(290)，它能够计算来自所述多个信号处理支路(210，230，250，…，270)中第一个信号处理支路(210)的多个和值中的R个最小和值与来自所述多个信号处理支路(210，230，250，…，270)中第二个信号处理支路(230)的多个和值中的R个最小和值的比值；以及能够将该比值与用实验方法确定的、指示所述视频信号中存在块状非自然信号的块状非自然信号的门限数相比较。
7.一种用于测量能够形成一个视频图像的视频信号中噪声的方法，该方法包括的步骤有：
用一个滤波器(211)滤波所述的视频信号，该滤波器能够选定该视频信号的频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号；
确定在所述已滤波的视频信号中像素亮度的绝对值；
形成一个代表所述已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号；
通过将所述信号中任一小于切割门限的部分删除来切割所述的代表已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号，其中所述切割门限通过对一个乘积求积分来计算，这里所述乘积的一个因子是一个作为空间频率函数的感觉门限，而该乘积的另一个因子是所述滤波器的空间频谱响应；
对位于一个滑动窗口内像素的已切割的信号值求和，所述的滑动窗口定位于所述视频图像的一个帧内的一个区域中；
当所述的滑动窗口顺序地定位在所述视频图像的所述帧内的不同区域时，获得多个位于所述滑动窗口内像素的已切割信号值的和值；以及
检测已切割信号值的至少一个和值，该和值是多个所述已切割信号值的和值中的最小值，
其中所述的至少一个已切割信号值的和值是所述视频图像的视频信号中噪声的指示。
8.一种电视接收机(110)，包括用于测量能够形成一个视频图像的视频信号中噪声的设备(135)，该设备包括：
一个能够选定该视频信号的频率成分范围以形成一个已滤波的视频信号的滤波器(211)；以及
一个与所述的滤波器(211)相耦合以接收所述的已滤波的视频信号的绝对值单元(212)，其中该绝对值单元(212)能够形成一个代表所述已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号；以及
一个与所述的绝对值单元(212)相耦合以接收代表所述像素亮度绝对值的信号的切割单元(213)，其中该切割单元(213)能够通过将所述信号中任一小于一个切割门限的部分删除来切割所述的代表已滤波的视频信号中像素亮度绝对值的信号，其中该切割门限通过对一个乘积求积分来计算，这里所述乘积的一个因子是一个作为空间频率函数的感觉门限，而该乘积的另一个因子是所述滤波器的空间频谱响应；
一个与所述的切割单元(213)相耦合的、能够对已切割的信号值求和的求和电路(214)，所述的已切割的信号代表位于一个滑动窗口内像素的已滤波视频信号中像素亮度的绝对值，其中当所述的滑动窗口顺序地定位在所述视频图像的一个帧内的不同区域时，所述的求和电路(214)能够获得多个已切割信号值的和值；以及
一个与所述的求和电路(214)相耦合的、能够检测到至少一个已切割信号值的和值以便获得一个指示所述视频图像的视频信号中噪声的信号的检测器，该和值是多个所述已切割信号值的和值中的最小值。
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