CN1208746C

CN1208746C - 滤波设备和方法

Info

Publication number: CN1208746C
Application number: CNB008020795A
Authority: CN
Inventors: A·德罗奥特
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 1999-09-28
Filing date: 2000-09-21
Publication date: 2005-06-29
Anticipated expiration: 2020-09-21
Also published as: JP2003510932A; CN1322333A; EP1135749B1; KR100675498B1; EP1135749A1; US6999630B1; WO2001024115A1; KR20010080611A; DE60023837D1; DE60023837T2

Abstract

本发明涉及一种处理数据的方法，该数据可以是预先编码和译码的表示图象序列的象素P[i，j]。该方法至少顺序地包括检测图象内的边缘象素的第一步骤(ED)，后面跟着后续步骤(TEST)，从在前一步骤中未被检测为边缘的象素中对于是否对这些象素滤波作出选择。然后，该方法包括一个滤波步骤(SAF)，包括将至少要被滤波的象素替换为一个属于所述象素的相近邻域的象素，所述相近邻域包括所述象素和与所述象素相邻的象素。

Description

滤波设备和方法

技术领域

本发明涉及一种处理预先编码和译码的表示图象序列的数据的方法。

本发明还涉及一种用于实现这样一种方法的滤波设备。本发明尤其与对预先压缩和解压缩的低比特率视频信号的后处理有关。

背景技术

对一个图象序列编码包括不同的步骤。每个图象由二维阵列的图象元素或象素组成，每个象素具有亮度和色度分量。出于编码的目的，将图象细分成不重叠的象素块。对每个象素块运用离散余弦变换(DCT)。将从该DCT获得的系数四舍五入到由一个固定量化定律给出的最接近的值，然后进行量化，这取决于它们所表示的块内的空间频率。然后对因此获得的量化数据编码。在一个译码步骤中，将编码数据连续地进行译码，以反量化和反离散余弦变换进行处理，最后在显示之前进行滤波。

在数据传输中，量化是数据压缩的一个步骤，是包含损耗的一个处理。由编码中的DCT系数的量化引入的量化误差的一个主要结果是出现了振铃产物。这个振铃噪声是由在编码期间通过量化截去高频系数所引起的Gibb现象。因此，振铃产物(artifact)出现在高频区域附近，位于低活动区，在图象中可能会显示为“假边缘”。

去除这些振铃产物的一种可能的方法是由Park等在1999年2月的IEEE Transation on CSVT，vol.9，no.1，第161-171页中提出的。所公开的方法包括，对于一给定图象，第一步骤是边缘检测，随后是低通滤波。边缘检测步骤采用从编码阶段取得的量化因子QP。此外，所提出的滤波步骤包括通过亮度值的一个限定集合的加权装置的求导来对亮度分量进行低通滤波。因此，由现有技术提出的方法包括采用编码参数，但编码参数在边缘检测阶段不总是可用的，而低通滤波在图象的可以找到亮度极值的区域中会引入模糊效应。

发明内容

本发明的一个目的是提出一种处理图象数据的有效的方法，使得图象的质量更好，并高度去除由于图象的先前压缩所引起的人工产物。

为此，在引言中所述的方法至少包括如下连续步骤：

检测图象内的边缘象素，

从在前一步骤中未被检测为边缘的象素中确定出要滤波的象素，

将要滤波的至少一个象素替换为属于所述象素的相近邻域的一个象素，所述相近邻域包括所述象素和与所述象素相邻的象素。

在依据本发明的一个方法中，第一步骤是边缘检测，以便预测图象中可能出现振铃的区域。事实上，振铃效应主要出现在沿图象边缘的区域。可以在不破坏图象边缘的情况下对这些沿边缘的区域进行滤波。可以通过用相邻象素替换来对属于这些区域的象素进行校正。所提出的对要滤波的象素进行校正的优点是高的图象质量，因为滤波器不会象现有技术的低通滤波器一样引入令人烦恼的模糊效应。本发明的另一个优点是，与现有技术公开的方法不同的是，所提出的方法不需要来自运用到图象数据上的前一处理的任何信息。此外，在依据本发明的方法的第一步骤中未被检测为边缘象素的象素不需要进行滤波。执行第二步骤是为了根据标准集合来确定哪些象素可以被滤波。

在本发明的一个实施例中，将至少要滤波的象素用具有奇数个未被检测为边缘的象素的集合的中值象素来替代，所述集合包括至少一次所述象素和与所述象素相邻的象素。

在本发明的这个实施例中，为要被滤波的象素形成一个集合，该集合具有属于所述象素的相近邻域的奇数个象素。中值滤波器允许将未被检测为边缘的象素替换为与该象素相联系的这个集合的中央象素值。因此，通过这个中值滤波步骤，去除了象素邻域中的任何极值。在现有技术的文本中，在滤波中考虑象素邻域中的极值象素，在滤波后的象素上可能会有模糊影响。

在本发明的另一个实施例中，将该方法运用到一个图象的象素的亮度分量上。人眼对亮度分量是非常敏感的，因此对亮度分量的滤波给出了一个非常高的处理图象质量。

本发明还涉及用于实现依据本发明的方法的滤波设备。

附图说明

下面将参考后面所述的结合附图考虑的实施例来解释本发明的特定方面，在附图中：

图1是依据本发明的方法的各个步骤的方框图，

图2是一个象素邻域的示意图，

图3是依据本发明的边缘检测步骤的方框图，

图4给出了边缘检测所用的矩阵，

图5显示了五个相邻象素块，

图6是依据本发明的允许判定是否应该对一个象素滤波的步骤的方框图。

具体实施方式

图1中显示了依据本发明的处理数据的方法。在这个实施例中，该方法运用到连续象素P[i，j]上。在本发明的这个实施例中，所提供的象素P[i，j]属于空间域中的一帧，可能已经在前面的处理中进行了压缩和解压缩。在步骤ED中对每个所接收的象素P[i，j]执行边缘检测，并允许确定所接收的象素P[i，j]是否是边缘。这个边缘检测步骤将在下面的段落中详细说明。对于在边缘检测步骤中被检测为边缘的象素P[i，j]给出一个为1的相关值EDG[i，j]。对于在边缘检测步骤中未被检测为边缘的象素P[i，j]给出一个为0的相关值EDG[i，j]。如果象素P[i，j]未被检测为边缘，这意味着EDG[i，j]＝0，则可以在空间自适应滤波器SAF中对该象素P[i，j]滤波。事实上，当附加条件满足时，对未被检测为边缘的象素P[i，j]进行滤波。这些附加条件将在下面的段落中限定。对未被检测为边缘的象素P[i，j]进行滤波的判决是在下面参考图6说明的步骤TEST中进行的。如果象素P[i，j]被检测为边缘，不对其进行滤波和修改。事实上，只有沿边缘但不是边缘的象素被滤波，以便保留图象的轮廓。

图2显示了属于要处理的图象的一个象素P[i，j]。这个象素P[i，j]被位于象素P[i，j]的相近邻域中的八个相邻象素{P[i-1，j-1]，P[i-1，j]，P[i-1，j+1]，P[i，j+1]，P[i+1，j+1]，P[i+1，j]，P[i+1，j-1]，P[i，j-1]}所包围。象素P[i，j-1]，P[i-1，j]，P[i，j+1]，P[i+1，j]以后分别被称为P[i，j]的左象素、上象素、右象素和下象素。

图3显示了执行依据本发明的边缘检测步骤ED的一种可能方式。在本发明的这个实施例中，可以将每个图象分成不重叠的4×4象素块，每块具有N[bck]个检测到的边缘。依据本发明，所提出的这个边缘检测ED的步骤是基于每个象素P[i，j]的亮度分量Y[i，j]的。本发明并不限于这一点，在边缘检测这样的步骤所包含的计算中，任何象素分量都可以用作所谓的象素值。对于所提供的每个象素P[i，j]，估计梯度G[i，j]的水平分量GH[i，j]和垂直分量Gv[i，j]。导出梯度的一种可能方式是采用在图4中给出的Sobel矩阵SH和Sv。让我们考虑一个由如图4所示的由象素P[i，j]的亮度分量Y[i，j]和八个相邻象素{P[i-1，j-1]，…，P[i，j-1]}的亮度分量{Y[i-1，j-1]，…，Y[i，j-1]}组成的矩阵。然后从下面的卷积分别导出梯度G[i，j]的水平和垂直分量GH[i，j]，Gv[i，j]：

GH[i，j]＝Y*S_H

Gv[i，j]＝Y*S_v

梯度G[i，j]是两个分量的模，相当于

\sqrt{G_{H}^{2} [i, j] + G_{V}^{2} [i, j]} .

具有比它周围的象素大的梯度的象素更易被检测为边缘。

因此，如图3所示，在第一步骤1中，为图象中的每个象素P[i，j]导出梯度G[i，j]，并为整个图象导出所获得的各个梯度的平均值Gm。然后，在随后的步骤2中，对于所提供的每个象素P[i，j]，将象素P[i，j]的梯度G[i，j]与平均值Gm进行比较。如果梯度G[i，j]低于平均值Gm的一半，则相应的象素P[i，j]不会被检测为边缘，将EDG[i，j]设为0。如果梯度G[i，j]大于平均值Gm的一半，则象素P[i，j]可能被检测为边缘，随后比较水平和垂直分量GH[i，j]，Gv[i，j]，这将在下面的段落中说明。

如果在步骤3中水平分量GH[i，j]大于垂直分量Gv[i，j]，并且在步骤4中梯度G[i，j]大于左象素P[i，j-1]的梯度G[i，j-1]和右象素P[i，j+1]的梯度G[i，j+1]，则象素P[i，j]属于一个水平边缘。在这种情况下，将P[i，j]检测为一个边缘，将EDG[i，j]设为1，并且将P[i，j]所属的象素块中的检测到的边缘数N[bck]递增。

如果在步骤4中水平分量GH[i，j]大于垂直分量Gv[i，j]，并且梯度G[i，j]小于左象素P[i，j-1]的梯度G[i，j-1]或右象素P[i，j+1]的梯度G[i，j+1]中的一个，则P[i，j]未被检测为一个边缘，将EDG[i，j]设为0。

如果在步骤3中水平分量GH[i，j]小于垂直分量Gv[i，j]，并且在步骤5中梯度G[i，j]大于上象素P[i-1，j]的梯度G[i-1，j]和下象素P[i+1，j]的梯度G[i+1，j]，则象素P[i，j]属于一个垂直边缘。在这种情况下，将P[i，j]检测为一个边缘，将EDG[i，j]设为1，并且将P[i，j]所属的象素块的检测到的边缘数N[bck]递增。

如果在步骤5中水平分量GH[i，j]小于垂直分量Gv[i，j]，并且梯度G[i，j]大于上象素P[i-1，j]的梯度G[i-1，j]或下象素P[i+1，j]的梯度G[i+1，j]中的一个，则P[i，j]未被检测为一个边缘，将EDG[i，j]设为0。所提出的边缘检测步骤仅仅提供了至多一个象素宽度的边缘，因此可以执行细微的滤波。

在图5中，包括4×4象素P[i，j]的象素块A由四个不重叠的4×4块B，C，D，E包围。让我们考虑一个属于块A的象素P[i，j]，该象素P[i，j]在图3所示的边缘检测步骤中未被检测为边缘，可以被滤波。因此，当EDG[i，j]＝0时，象素P[i，j]可以被滤波。在本发明的一个实施例中，任何未被检测为边缘的象素P[i，j]都可以不必滤波。事实上，必须满足附加条件，如图6所示，其中图6显示了在TEST单元中执行的操作。因此，对于属于块A并且EDG[i，j]值为0的任何象素P[i，j]，考虑在象素P[i，j]的限定邻域中检测到的边缘的密度。因此，例如，为块A和相邻块B，C，D，E中的边缘总数设置一个条件。在步骤11中，测试第一条件：块A，B，C，D和E中的边缘总数必须低于一个预定的最大边缘数Nmax。因此，分别在每个块A，B，C，D，E中的边缘数N(A)，N(B)，N(C)，N(D)，N(E)的总和必须小于预定数Nmax。在该情况下，边缘总数大于Nmax：则在五个块A，B，C，D，E中总共的边缘数太多，不对象素P[i，j]滤波。如果五个块A，B，C，D，E中的边缘数不大于Nmax，则设置一些关于每块中的最小边缘数的附加条件，以便判定是否应该对象素P[i，j]滤波。在后续步骤12，13，14，15和16中，将每块中的边缘数与最小阈值Nmin进行比较。如果并且当满足所有这些条件时，作出向空间自适应滤波器SAF发送象素P[i，j]的选择，以进行滤波。如果不是，即五个块A，B，C，D，E中的边缘总数大于Nmax或没有一个块至少包含Nmin个边缘，则不对象素P[i，j]滤波。在这个实施例中，实现步骤12，13，14，15，16的顺序是不重要的；可以选择任何其他顺序。预定数Nmin和Nmax允许调节该方法的精度。Nmax用于防止对太复杂并且在滤波时会导致质量恶化的区域滤波。将Nmin选择得足够低，使得该方法的作用不会被降低。

在下面的段落中将详细给出空间自适应滤波步骤SAF的一个例子。应该注意的是，术语SAF可以表示滤波步骤，也可以表示滤波器。因此，一个可能的空间自适应滤波器SAF将象素P[i，j]的亮度值Y[i，j]替换为相应集合S[i，j]的中间值。与象素P[i，j]相联系的集合S[i，j]可能包括相邻象素P[i，j]，P[i-1，j]，P[i+1，j]，P[i，j-1]和P[i，j+1]的亮度分量Y[i，j]，Y[i-1，j]，Y[i+1，j]，Y[i，j-1]和Y[i，j+1]。当相关象素P[i，j]未被检测为边缘时，每个亮度分量Y[i-1，j]，Y[i+1，j]，Y[i，j-1]或Y[i，j+1]有效地属于集合S[i，j]。集合S[i，j]也包括值Y[i，j]，该值可以被重复，使得集合S[i，j]中包括奇数个值。集合S[i，j]的偶数个元素将需要导出集合S[i，j]的两个中间值的平均值，这将导致低通滤波。表1给出了对于要被滤波的一给定象素P[i，j]的可能集合S[i，j]的组成，这依赖于相邻象素P[i-1，j]，P[i+1，j]，P[i，j-1]和P[i，j+1]的状态、即这些是否是边缘象素。

Claims

1.处理预先编码和译码的表示图象序列的数据的方法，至少包括如下连续步骤：

-检测图象内的边缘象素，

-从在前一步骤中未被检测为边缘的象素中确定出要被滤波的象素，

-将要被滤波的至少一个象素替换为属于所述象素的相近邻域的一个象素，所述相近邻域包括所述象素和与所述象素相邻的象素。

2.如权利要求1所述的处理数据的方法，其中，将所述至少要被滤波的象素值替换为一个具有奇数个未被检测为边缘的象素的集合的象素的中值，所述集合包括至少一次所述要被滤波的象素值和与所述象素相邻的象素值。

3.如权利要求1所述的处理数据的方法，其中，将所述方法运用到所述图象的象素的亮度分量上。

4.如权利要求1所述的处理数据的方法，其中，如果一个表示象素梯度的幅度大于一个预定阈值，则将象素检测为一个边缘象素。

5.如权利要求4所述的处理数据的方法，其中，如果一个象素的梯度的水平分量大于所述梯度的垂直分量并且如果所述梯度大于左边相邻象素的梯度和右边相邻象素的梯度，则将该象素检测为一个边缘象素。

6.如权利要求4所述的处理数据的方法，其中，如果一个象素的梯度的垂直分量大于所述梯度的水平分量并且如果所述梯度大于下边相邻象素的梯度和上边相邻象素的梯度，则将该象素检测为一个边缘象素。

7.如权利要求1所述的处理数据的方法，其中，如果一个象素的所定义邻域中的边缘象素数位于一个定义的范围内，则对该象素滤波。

8.一种处理预先编码和译码的表示图象序列的数据的设备，所述设备包括：

-检测图象内的边缘象素的装置，

-从在前一步骤中未被检测为边缘的象素中确定出要被滤波的象素的装置，

-将要被滤波的至少一个象素替换为属于所述象素的相近邻域的一个象素的装置，所述相近邻域包括所述象素和与所述象素相邻的象素。