CN1306457C - 估计编码图像的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于估计编码图像质量的方法，其特征在于，a)对图像的信号表示进行处理以获得处理的信号；b)根据编码图像的信号表示构建根据源序列的运动图像分区的信号表示；c)建立分段的运动区域的信号表示，并在构建运动区域的步骤中估算的有关速度矢量确定的地址上存储具有不同运动区段的每个区域的图像像素表示，以便确定具有不同速度向量的像素；d)确定或计算将被应用的人类心理视觉滤波器作为估算的区域速度的函数；e)对处理信号进行滤波；以及f)构建滤波步骤之后获得的图像的信号表示与滤波步骤之后获得的解码图像的信号表示之间不等性映射。

Description

估计编码图像的方法及装置
技术领域
本发明涉及用于估计编码图像质量的方法和装置以及该方法和装置的应用。
现有技术
在对数字视频序列进行编码的系统中，公知的做法是通过与原始图像进行比较利用信噪比对过程输出的图像质量进行估计。
通常将此信噪比称为PSNR(峰值信号对噪声的比)并通过累加最终图像像素与原始图像像素之间的平方差获得此信噪比。
然而，此测量未考虑人视觉(HVS：人类视觉系统)的心理视觉特征。的确，人的眼睛对特定空间频率更敏感，并且其对对象细节的感觉强烈地与对象的相对运动以及对亮度和对比度的感觉联系在一起。
因此，根据传统质量估计方法，如果序列呈现良好编码结果，则被假定为具有良好图像质量，但由于观察者的心理视觉特征，他并不以这种方式感觉该序列。
因此，本发明的主题是使得对图像质量的估计尽可能地接近观察者本身的感觉。
在传统MPEG2型编码器中，部分考虑了人的因素(HVS)对通过利用8×8图像块高频加权矩阵解码图像的空间频率的感觉的影响，但是绝对没有考虑有关运动对象细节的感觉。
估量两个图像之间不等性的大多数研究实质上均基于缺陷的静态分析而没有考虑运动，要么就是对空间频率的分析。
此外，少数现有研究利用当前宏块与先前图像内相同位置的宏块之间的差别考虑了瞬时问题，但是未适当考虑运动。
所有这些研究均没有将人视觉的影响与图像的运动问题一起进行研究。
发明内容
本发明的目的是减小现有技术的这些缺陷。
为实现上述目的，对图像质量进行估计的方法包括步骤：
a)处理表示图像的信号以获得处理信号；
b)根据编码图像的信号表示构建根据源序列的运动图像区域的信号表示；
c)建立分段的运动区域的信号表示，并在构建运动区域的步骤中估算的有关速度矢量确定的地址上存储具有不同运动区段的每个区域的图像像素表示，以便确定具有不同速度向量的像素；
d)确定或计算将被应用的人类心理视觉滤波器作为估算的区域速度的函数；
e)对处理信号进行滤波；以及
f)构建滤波步骤之后获得的图像的信号表示与滤波步骤之后获得的解码图像的信号表示之间非等性的映射。
根据另一个特定特征，估计图像质量的方法包括对源图像和解码图像应用各步骤的步骤。
根据另一个特定特征，估计解码图像质量的方法包括在进行滤波步骤之前进行的图像频率分解步骤，图像(FFT、子带等)的频率分解步骤包括考虑了估计速度和频带的曲线推断出的系数进行的加权，因此考虑了速度和空间频率对运动图像感觉的相对影响。
根据另一个特定特征，一方面，通过表示有关像素的频率的局部影响，在加权之后，心理视觉滤波步骤被应用到处理的源图像的拉普拉斯锥体与处理的解码图像的拉普拉斯锥体之间的锥间差值的矩阵，另一方面，通过基于不同速度的各区域的图像构建的锥体获得的多分辨率锥体中，从考虑了估计速度和频带的滤波曲线推断的滤波系数对应该像素所属的拉普拉斯锥体的色阶。
根据另一个特定特征，心理视觉滤波曲线是根据数据库形式排列并存储在系统内的连续曲线，以及对这些曲线进行可能的内插建立的，或者利用由可以计算各曲线的计算装置实现的分析表示获得心理视觉滤波曲线。
根据另一个特定特征，通过重新组合在先前步骤获得的滤波多分辨率锥体可以实现构建不等性映射的步骤。
根据另一个特定特征，处理图像的步骤包括将源图像和解码图像分解为n个色阶的拉普拉斯锥体的步骤和构建锥间差值的步骤。
根据另一个特定特征，通过在应用构建的滤波器之前或在应用中间滤波器之前构建可能的滤波器可以获得运动的速度或局部值。
根据另一个特定特征，该方法包括通过进行伽玛校正和根据韦伯定律的校正对图像进行预校正的步骤
根据另一个特定特征，伽玛校正是由实现如下公式的装置实现的：
                      y＝KSVγ
其中V＝kaEγa
其中y为亮度、V为亮度电压、E为所分析图像的照度、γ为指数，对于黑白图像显象管约为2.2以及γa的值为0.45，通常与彩色电视机一致。
根据另一个特定特征，通过对应基于滤波器数据库估计的速度构建心理视觉滤波器和对应已经估计的最靠近该区域速度的这些区域的两个滤波器之间的内差获得滤波。
根据另一个特定特征，通过对表示有关像素的相同色阶的源锥体与解码锥体之间的锥间色阶差的q次幂的值En进行计算，可以获得有关像素pi的相对局部影响(In)。
根据另一个特定特征，利用如下公式计算In：
I n = E n &Sigma; k < n m ( E k )
其中En＝(Diffn(pij))q，
如果Ek＞S，则m(Ek)＝Ek
并且如果Ek＜S，则m(Ek)＝S，例如S＝0.5％(Ek的最大可能值)。
根据另一个特定特征，滤波包括以确定的方向而非以另一个方向对图像进行定向滤波。
根据另一个特定特征，利用实现如下等式的计算装置实现伽玛校正：
Figure C0080472800091
e为像素的栅格电平值，emax为最大值，例如，如果以8位进行编码则为256，Lmax为对应于emax的光强，单位为cd/m2。
根据另一个特定特征，利用实现如下等式的计算装置实现韦伯定律：
Figure C0080472800092
根据另一个特定特征，利用实现如下等式的计算装置实现心理视觉滤波器的计算过程：
G(α，v)＝[6.1+7.3(log(v/3)3)]×vα2exp[-2α(v+2)/45.9]
其中α＝2πf，f＝空间频率，v＝速度。
本发明的另一个目的是提出使用本发明的方法。
通过在编码装置中使用本发明的方法获得这个目的，根据对编码装置在编码过程中使用的参数之一进行计算的计算装置计算的心理视觉不等性的动态反馈。
根据另一个特定特征，将计算的不等性与阈值进行比较以对编码装置的编码参数进行调整直到超过要求的阈值。
根据另一个特定特征，编码参数之一或者是量化间隔，或者是图像大小，或者是图像组GOP的形式。
根据另一个特定特征，本发明方法用于对计算的不等性的均匀性进行分析以用作编码参数。
根据另一个特定特征，使用本发明方法调整图像的不同对象的编码参数，该图像的编码是作为固定要求的非等性函数的定向对象。
根据另一个特定特征，本发明方法用于对分配的位速率进行动态重新分配。
本发明的最后一个目的是建议一种实现该方法的装置。
利用估计装置实现此目的，估计装置包括：
●装置(1a、1b)，用于对源图像(10a)和解码图像(10b)的信号表示进行处理，以获得处理的源图像信号和处理的解码图像信号；
●装置(2a、2b)，用于根据各图像的信号表示构建基于源序列和解码序列的各图像的运动区段的估计的信号表示；
●装置(3a、3b)，用于建立分段的运动区域的信号表示，并在构建运动区域的步骤中估算的有关速度矢量确定的地址上存储具有不同运动区段的每个区域的图像像素表示，以便确定具有不同速度向量的像素；
●装置(4、5)，确定或计算将被应用的人类心理视觉滤波器作为估算的区域速度的函数；
●装置(6a、6b)，用于对处理的源图像和处理的解码图像进行滤波；以及
●装置(7)，用于构建在滤波步骤之后获得的处理的源图像的信号表示与滤波步骤之后获得的处理的解码图像的信号表示之间的不等性映射。
根据另一个特定特征，根据另一个特定特征，一方面，通过表示有关像素的频率的局部影响，在加权之后，心理视觉滤波步骤被应用到处理的源图像的拉普拉斯锥体与处理的解码图像的拉普拉斯锥体之间的锥间差值的矩阵，另一方面，通过基于不同速度的各区域的图像构建的锥体获得的多分辨率锥体中，从考虑了估计速度和频带的滤波曲线推断的滤波系数对应该像素所属的拉普拉斯锥体的色阶。
根据另一个特定特征，构建不等性映射的装置可以实现对滤波多分辨率锥体进行重新组合。
根据另一个特定特征，处理装置、建立装置、确定装置、构建装置、滤波装置至少包括一个连接足够存储程序的存储器有关的微处理器，以便可以连接各种装置和存储数据库以及计算所需的中间信息并获得不等性映射。
通过以下参考附图对本发明进行说明，本发明的其它特定特征和优势将变得更加明显，附图包括：
图1a示出该方法的第一实施例的原理图；
图1b示出预处理步骤的处理结果的图形表示；
图1c示出源图像矩阵简图；
图1d示出对运动分区进行分段后获得的矩阵的简图；
图2示出该方法的第二实施例的各步骤的原理图；
图3示出对应人视觉的心理视觉的滤波曲线族，这些曲线存储到用于确定速度的数据库；
图4示出多分辨率锥体；
图5示出拉普拉斯锥体；
以下将参考图1a对本发明的第一实施例进行说明，利用允许在编码过程的输出端对图形质量进行估计的装置所实现的图1a所示的各步骤可以通过一方面对源图像(10a)的信号进行处理另一方面又对解码图像(10b)的信号表示进行处理的各种装置实现。如图1c所示，各图像均由以矩阵排列的多个像素pij表示，矩阵的大小依赖于图像要求的清晰度。对于给定的像素pij，对应于特征细节的大小，一方面利用循环中的频率另一方面利用速度(每秒的度数)，将特征细节大小表示为定义图像内多个像素的矩阵大小的函数。根据第一实施例，每个处理步骤应用到源图像和解码图像。可以认为表达的解码图像是指在允许根据诸如MPEG的标准进行传输的编码解码装置的输出端获得的任何视频图像。为了更好地理解，读者还可以参考附录1，附录1表示了根据第一实例例实施的方法中从1到7编号的各步骤进行了说明。
第一装置(1a，1b)用于对源图像(10a)和解码图像(10b)进行预处理，它可以实现被称为预处理步骤的第一处理步骤，完成对图像的信号表示的伽玛校正和根据韦伯定律的对比度校正。韦伯定律考虑了人眼对对比度敏感以及当盯着光强为I的背景上、光强为I+dI的光点时，被称为韦伯比的比值dI/I实质上在宽光强阈值范围上约是2％的常数，非常低的光强和非常高的光强除外。对对比度进行的校正考虑了人眼的饱和形式，例如，靠着高光强区域的平均光强区域比靠着平均光强区域的低光强区域更难区别。
为了考虑此影响，对控制由阴极射线管实现的显示器光强的电压信号由下式表示的所谓韦伯定律进行校正：
其中Lmax表示最大光强，它接近等于每平米100坎德拉(Lmax≈100cd/m2)，L显示器表示要求的光强。
此数学定律由可以执行这些计算的电子装置实现。作为实例，这种装置可以由存储对应计算算法的程序的存储器相连的微处理器实现。
在这方面，伽玛校正可以排除电视机的响应，即允许显示阴极射线管的特征。的确，阴极射线管显示装置为非线性装置，并且，在缺乏校正时，在阴极射线监视器的屏幕上再现的光强不与输入电压成正比。伽玛校正是对此非线性进行补偿，以便获得在输入电压的对应光强的成正比的校正和再现。屏幕输出的图像被细分为以矩阵排列的像素，在矩阵中，像素pij的位置由矩阵的复数i和j定义。像素值pij表示要求的光强。为了校正与阴极射线管连接的现象，对旨在获得要求光强的电压值应用对应下述方程的校正定律，
Figure C0080472800122
伽玛(γ)值在2.3与2.6之间，这要根据阴极射线管的特定特征而定。在该等式中，e是像素pij的栅格电平，emax是e的最大可能值，例如如果以8位表示控制信号，则为256，Lmax对应于emax的光强(cd/m2)，Lmax接近等于100cd/m2。
如下是伽玛定律的另一个等式：
                            y＝KsVγ
其中V＝kaEγa
其中y为亮度、V为亮度电压、E为所分析图像的照度、γ为指数，对于黑白图像显象管约为2.2、γa的值为0.45，通常与彩色电视机一致，Ks和Ka为比例系数。
此伽玛校正过程和韦伯运算过程可以将作为预处理电路(1a)的输入接收的图像值变换为终值P`ij＝Ig(Pij)PijIg，此终值满足对应于图1b所示的曲线1的定律。各源图像(10a)产生多个预处理像素p`ij，各解码图像(10b)同样产生另一种多个预处理像素p`bij。
在进行此处理运算的同时，根据各图像序列，实现允许对各源图像和解码图像构建运动图像分区的所谓运动估计的第二步骤(如图1所示的2a、2b)。利用传统计算方法在t与t-1之间实现运动分区的构建过程，例如在Don Pearson，MacGraw Hill Book Company出版的、标题为“Image processing”“The Essex series in telecommunication andinformation systems”的书籍的第47页以及以下内容说明的方法要求的传统计算方法。可以利用微分法，或块匹配方法，或傅里叶方法，或者在3维空间内进行估计的方法实现对图像序列的运动估计。对于各图像获得特定数目的运动向量，并且可以根据运动信息将图像划分为区域(R1，…，Rivi，…，Rnvn，如图1d所示)，因此各区域(Rivi)的特征在于此区域内的所有像素具有唯一相关速度向量(vi)。将图像划分为恒定速度区域即对源图像和解码图像应用的所谓将运动分区分段的第三步骤(3a、3b)。因此利用分段技术，使运动分区均一化，因此将靠近的运动像素组织为同一个区域。这样分段的此运动分区更接近图像所表示的景物对象的真实运动。这样进行均一化可以消除少量噪声并可以对应少量速度vi减少不同运动的数目，从而减少了在下一步骤待计算和存储的滤波器的数目，这样对于包括255*255个像素pij的图像情况，就可以避免计算和存储(255)2个运动。运动估计过程还可以采用抽取景物中的特定对象的技术，例如从一个图像到另一个图像的这些特定单元运动之后所存在的对象的边或角。这样可以提供位于图像不同位置的运动信息，然后利用内插过程对余下的图像区域分配运动向量。测量单元的角运动或边运动的一种方法在于对图像应用高通滤波器以隔离边，之后采用根据微分方法的技术测量运动值。可以利用低通滤波器对形成的边界进行衰减以降低噪声的影响并允许对大运动进行测量。例如，利用如下矩阵可以建立尺寸3×3的矩阵空间的低通滤波器：
  1   1   1
  1   1   1
  1   1   1
例如，利用下列矩阵可以实现尺寸3×3矩阵空间的高通滤波器：
  -0.125   -0.125   -0.125
  -0.125   1   -0.125
  -0.125   -0.125   -0.125
因此，表格给出了属于具有估计速度v的区域的图像像素pij的每度周数的估计速度v以图1d所示的矩阵形式被存储到用于将运动分区分段的装置的存储装置内，以便以后使用。
继续此过程，同时执行第四步骤，各源图像(10a)和解码图像(10b)包括构建心理视觉滤波器(4a、4b)。例如，利用包括多条诸如图3所示的、表示作为运动速度vi和空间频率fi的函数的人为因素H的影响的曲线的滤波器曲线数据库实现第四步骤。对于这些值vi、fi，存在对应的滤波值H。如果速度Vi在两条曲线(Hv1、Hv2)的速度v1和速度v2之间，则装置进行内插以确定相应的值H。例如，此内插过程可以是线性的。还可以通过根据心理视觉影响的分析模型对给定速度直接计算值H实现此步骤。例如，滤波器的分析模型可以表示为如下方程式：
G(α，v)＝[6.1+7.3|log(v/3)|3]×vα2exp[-2α(v+2)/45.9]其中α＝2πf。
在第五步骤，对于频域内与速度v和频率fs有关的各滤波值H(fs，v)，通过对频域内的滤波值H(fs，v)应用快速傅里叶反变换(FFT-1)，装置合成空间域内的滤波值h(s，v)，快速傅里叶反变换被表示为表达式h(s，v)＝FFT-1[H(fs，v)]，其中，fs表示每度周数的细节的特征大小，v表示每秒时长内显示的运动，s表示分辨率。
在第五步骤在空间域内对源图像(5a)和解码图像(5b)确定的值h被应用于第六步骤(分别是6a、6b)，对通过预处理获得的源图像的预处理像素p`aij和通过预处理获得的解码图像的预处理像素p`bij分别进行处理的过程。
在每次进行处理时，此第六滤波步骤(6a，6b)均获得一对滤波像素值p`afij和p`bfij，之后将它们用于最后步骤(7)，以通过计算各对像素值之间的平方差构建不等性矩阵(Disp)。
                Disp＝(p`afij-p`bfij)n
其中n＝2或其它值
此矩阵给出通过人们希望估计的编码解码过程引入的人眼感觉失真的对象估计。
现在结合图2说明本发明的第二实施例，图2示出用于实现根据此第二实施例方法的各种装置。
为了更好地理解，读者还可以参考附录2，附录2对在根据第二实施例实现的方法中从1到7编号的各步骤进行了说明，附录2也表示通过构建拉普拉斯锥体的运算过程获得的尺寸的减小。
在此实施例中，将第一实施例的前4个步骤应用于源图像(10a)，即预校正(1a)、构建运动分区(2a)、分段(3a)以及构建心理视觉滤波器(4a)。对通过对源图像(10a)进行处理并经过预处理步骤获得的像素paij以及对解码图像(10b)进行预处理步骤获得的像素pbij都属于步骤(分别在5.1a步骤和5.1b步骤)，以便进行1/2抽取滤波(F1/2)。此滤波过程是低通滤波过程，它可以根据表示给定第n-1个色阶的图像Pn-1的像素矩阵获得下一个色阶n的图像Pn。可以用如下关系式表示此过程：
                    Pn＝F1/2(Pn-1)
其中n＞0，P0为原始图像。
利用此例，利用如下矩阵可以建立3×3矩阵空间的抽取滤波器：
  1   2   1
  2   4   2
  1   2   1
利用计算装置进行1/2抽取滤波运算过程会导致将表示源图像Ps0的大小为m×n的像素矩阵减小到大小为m/2×n/2的色阶1的像素矩阵Ps1，色阶n的像素矩阵Psn的大小为m/2n×n/2n。同样，1/2抽取滤波运算过程的结果是将表示解码图像或被变坏图像Pd0的大小为m×n的像素矩阵减小到大小为m/2×n/n2的色阶1像素矩阵Pd1，色阶n的像素矩阵Pdn的大小为m/2n×n/2n。因此，对于各源图像和解码图像，计算装置将色阶n和下一个色阶n-1存储到其存储器内。
之后，在下一步骤(分别在步骤5.2a和步骤5.2b)，根据下式，计算装置将从各n色阶图像Pn扣除乘以2(E2)的紧接着的连续色阶的图像Pn+1，以便获得构成与适当的拉普拉斯锥体Ln一样的连续矩阵：
                    Ln＝Pn-E2(Pn+1)
其中n＜N，LN＝PN。
利用E2进行的此展开运算过程构成了内插图像Pn+1(大小为m/2×n/2)，以便获得大小为m×n的图像。
此展开运算过程或内插运算过程包括作为待内插像素位置的函数的几个内插矩阵。
这样就可以对源图像建立所存储矩阵的锥体LSn，并对解码图像或被变坏图像建立所存储矩阵的第二锥体LDn。根据选择的滤波器F1/2，在上述步骤结束时获得的图像LSn是包括在以fn＝1/(n+1)为中心的频带内的能量的良好近似。关于拉普拉斯锥体、或所谓高斯锥体以及展开矩阵的进一步细节问题，读者可以参考“the Laplacian pyramid as acompact code image”published in the journal IEEE transactions oncommunications VOL.COM.31，No.4，April 1983，pages 532 to 540authors P.J.Burt and Ed.H.Adelson。
利用步骤(5.2a和5.2b)可以获得拉普拉斯锥体(LSn、LDn)。
在下一步骤，根据以相同速度向量(vi)为特征并在对源图像应用的运动分区分段步骤(3)的输出端定义的区域(Rivi)，该装置构建以原始区域图像R0开始的区域图像的多分辨率锥体Rn，然后根据下式，对原始区域图像R0应用1/2抽取中值滤波器G1/2：
                            Rn＝G1/2(Rn-1)
R0＝初始区域图像
关于本技术领域内的熟练技术人员公众的中值滤波器的进一步内容请参考“nonlinear digital filters，principles and applications”published in 1990 by Kluwer Academic Publishers，by I.Pitas andA.N.Venetsapoulos这本书的第四章。
仅对源图像(10a)产生(多分辨率)运动锥体，LSn和LDn的像素值表示存在于其中经过Rn具有运动能量的频带内的能量。
在此步骤，计算装置不执行根据步骤5.2的计算过程，即不进行将对应于各色阶n的图像Rn从紧接着的连续色阶n+1的图像Rn+1乘以2后所得的值中减去。在此计算步骤，构成多分辨率锥体的矩阵被存储并可以对Rn的各色阶n的各像素获得局部运动值。通过排列像素值并通过保持具有中值的像素，获得N×m像素窗口的中值滤波器。
对m×n大小的像素矩阵Rn应用中值滤波器G1/2可以获得m/2×n/2大小的像素矩阵Rn+1。抽取运算包括在中值滤波器运算中。中值滤波器对图像Rn的作用与滤波器F1/2对图像Pn的作用相同：它可以在横向和纵向将图像矩阵的大小减小2倍，除了不是传统矩阵滤波器之外，这是一个“中值”滤波器，也就是说，它是一个基于局部统计分析的滤波器。
之后在步骤7使用在步骤5.2计算的拉普拉斯锥体(LSn、LDn)，在步骤7根据下式计算锥间色阶差值：
                    Diffn＝LSn-LDn
这样就可以获得矩阵Diffn，其各系数分别表示对于相同色阶n源拉普拉斯锥体(LSn)矩阵系数与解码拉普拉斯锥体(LDn)矩阵系数的差值并对从0到n的各色阶进行此计算过程。在拉普拉斯锥体LSn中，像素值表示存在于频带内的能量。对于给定频带通过计算锥间差值LSn-LDn，可以获得两个图像之间的频率不等性。
事实上，对频率fn的活动范围的相对影响关系表示的此频率，这个结果由眼睛的敏感度进行了加权。频率fn的活动范围的相对影响可以被更高频率的大活动范围所掩蔽。为了在掩蔽步骤(8)确定并考虑活动范围的此相对影响，计算装置首先估计像素pij的局部影响En，利用对像素pij施加锥间差值所计算的结果定义像素pij的局部影响En，此结果被自乘q次幂：
                En＝(Diffn(pij))q
此局部影响值可以使计算装置通过实现下式的电路确定表示活动范围相对影响的矩阵：
I n = E n &Sigma; k < n m ( E k )
如果Ek＞S，则m(Ek)＝Ek
并且如果Ek＜S，则m(Ek)＝S，例如S＝0.5％(Ek的最大可能值)。
正如在先前的实施例中那样，利用含有多个表示人为因素对图像的视觉感受影响的滤波曲线的数据库(BD)，计算装置进行滤波步骤(4)。根据频率值和对应像素pij的速度值，这些滤波曲线可以确定此像素的加权系数H。因此，对于对应于速度区域Rn的矩阵Ln的各像素pij，计算装置确定对相对影响In进行加权的H值。通过利用计算装置实现下式可以实现加权步骤(9)：
                   Tn(pij)＝In(pij)×H
此等式的实现过程可以获得矩阵锥体。当计算装置的程序从n色阶拉普拉斯锥体矩阵中选择像素时，对于此色阶n存在对应的空间频率fn，并且计算装置可以将图像Rn的像素与存在相应速度值v的像素相关。通过利用数据库以及记录在这些数据库内的曲线，计算装置直接确定或通过在两条曲线之间进行内插确定增益系数H。在此第二种方法中，对与频率数对应的对象(拉普拉斯锥体)直接进行处理。因此，不需要转换到空间域，因为所有的计算过程均在频域内实现。此H值对活动范围的相对影响(In)进行加权。此加权步骤(9)可以获得矩阵锥体，该矩阵锥体应用在定向滤波的选择步骤(10)，以便考虑人眼注视偏爱的心理视觉方向。
因此，利用相对于其它滤波器偏爱一个方向的定向滤波器可以对矩阵Tn构建的图像进行滤波，这些滤波器由对应于图像因数Tn的大小的n×n大小的系数矩阵构成。例如以下给出5/5大小的0°定向滤波器矩阵。
  0   0   0   0   0
  0   0   0   0   0
  0.094   0.141   0.28   0.141   0.094
  0   0   0   0   0
  0   0   0   0   0
例如，以下给出90°定向滤波器矩阵。
  0   0   0.125   0   0
  0   0   0.188   0   0
  0   0   0.375   0   0
  0   0   0.188   0   0
  0   0   0.125   0   0
例如，以下给出45°定向滤波器矩阵。
  0.016   0   0   0   0
  0   0.023   0   0   0
  0   0   0.047   0   0
  0   0   0   0.023   0
  0   0   0   0   0.016
将此定向滤波步骤(10)的结果送到加法电路，以在步骤(11)通过等式对多分辨率锥体P`n进行重新组合：
P`n＝E2(P`n+1)+Tn    (n＜N)
其中P`N＝TN
这样就会产生
                   P`N-1＝E2(TN)+TN-1
用迭代方法重复此过程以获得P`n，P`n表示构成不等性映射的矩阵。
本发明的这两个实施例的这些步骤由执行适当程序的微处理器电路实现。此外，这些电路还包括用于存储待执行的程序、像素矩阵或区域矩阵以及中间结果的存储装置，这样就可以希望对中间结果或最终结果应用下一个计算步骤以及滤波器。
这可以用于对各种编码器装置的主观性能进行比较并对各种编码算法的主观性能进行比较和/或对由于图像处理过程产生的赝象进行测量。根据此性能，例如，通过对在编码过程的全部参数和/或部分参数实现的编码图像的主观质量回逆进行测量，实现本发明两个实施例之一的计算电路可以对编码过程进行调节。例如，可以进行回逆测量的全部参数可以是平均速率，例如，可以进行回逆测量的局部参数可以是编码期间使用的局部量化间隔。在编码过程中此回逆过程是动态的，误差可以回逆到局部量化间隔、图像的大小、GOP(图像组)的形式等。当对视盘(DVD)或CD-ROM进行编码时，可以用迭代方法实现此回逆过程。在这种情况下，只要误差超过阈值和/或误差在整个图像上是不均匀的，则计算电路的回逆过程会在全局和/或局部降低编码参数的严格度。所以，只要误差低于阈值，通过计算电路实现的图像的主观质量的测量过程可以提高编码参数的严格度。
最后，对从编码器获得的图像序列的主观质量进行估计或进行测量的方法的倒数第二个应用涉及到定向对象的编码过程。在这种情况下，使用此装置实现的方法之一的计算装置可以保证获得各种景物对象的固定主观质量或保证获得对象间相对主观质量。最后，利用统计复用过程，估计方法和估计装置可以对已对各广播信道分配的位速率进行动态重新分配的情况进行调节，这样可以保证广播节目的给定、均匀主观质量。
本技术领域内的熟练技术人员所做的其它调整也属于本发明的实质范围。
本发明的变化的实施例在于，例如在MPEG型编码期间，使用作为运动区域估计的信号表示的、根据对解码图像进行编码/解码获得的基于宏块的运动向量。
本发明的另一个变化的实施例在于，利用噪声源图像替代解码图像。例如，利用被(在所有空间频带内随机变量均匀地)添加白噪声的源图像可以构建噪声源图像。可以将所获得的不等性映射看作在“事先”，即在进行正确编码之前最容易感觉到编码错误的图像区域的预测。
然后，可以利用这些不等性映射实现为了在之后的编码过程避免产生赝象或编码瑕疵对源图像进行预处理的装置。例如，预处理装置包括用于进行预滤波和/或降低在其编码赝象可见度最低的图像区域内以及在由不等性映射提供的区域内的高频能量的电路。
这些“事先”不等性映射被用于进一步降低在“事先”预测编码赝象可见度较低的区域内进行编码所需的位速率。
这些“事先”不等性映射还被用于局部测量可以被插入源图像或解码图像而不被感觉到的“隐含”信息量(水印)。
                        附录1
                        方法1
步骤1预校正图像：对屏幕进行的伽玛校正和对比度校正(韦伯定律)。
步骤2根据源序列对各图像构建运动图像分区。
步骤3对运动分区进行分段。对于各图像，可以根据运动信息分段为区域。
因此，各区域(v)以速度向量v为特征。
各图像(源图像或解码图像)的各像素属于与估计速度v(每度周数)对应的区域。
步骤4利用BDD滤波器{H(fs，vi)i＝1，…N}以及此滤波器的内插过程可以对各区域(v)构建相应的心理视觉滤波器。
步骤5利用反FFT对各区域(v)合成空间滤波器：
                   h(s，v)＝FFT-1[H(fs，v)]
步骤6对源图像和解码图像进行滤波以获得两个其它图像：
SouceF和DecodedF
根据P所属的以P为中心并应用于源图像/解码图像的区域(v)，利用滤波器h(s，v)对源图像/解码图像的各像素P进行滤波。
步骤7构建不等性映射或构建心理视觉误差
               Err＝(SourceF-DecodedF)n    (n＝2，等)
                        附录2
                        方法2
步骤1(参考方法1)
步骤2(参考方法1)
步骤3(参考方法1)
步骤4(参考方法1)
步骤5将源图像和解码图像分解为N色度的拉普拉斯锥体，步骤5包括两个步骤：
●首先，利用对紧接在先前的色度(多分辨率锥体，如图4所示)进行1/2抽取滤波(低通滤波)获得各色度的Pn。
Pn＝F1/2(Pn-1)    n＞0
P0＝初始图像
●然后，从各色度的Pn中将被2乘之后的紧接着的后续色度减去以获得Ln(拉普拉斯锥体，如图5所示)。
Ln＝Pn-E2(Pn+1)n＜N
LN＝PN
此计算过程根据图4可以获得多分辨率锥体Pn的表示、根据图5可以获得拉普拉斯锥体Ln的表示。
如果选择滤波器F1/2，则图像Ln是包括在以fn为中心的频带内的能量的良好近似：
fn＝1/(n+1)
最后，获得两个拉普拉斯锥体：LSn(源图像)和LDn(解码图像)。
步骤6根据相同的原理，通过用G1/21/2抽取/中值滤波器替换F1/2，可以构建区域图像多分辨率锥体Rn。因此，对于拉普拉斯锥体(步骤5)的各色阶的各像素，可以获得运动的局部值。
步骤7锥间的色阶色阶差值：
Diffn＝LSn-LDn
步骤8应用频率掩蔽原理(纹理/掩蔽)：
利用更高频率(fk＜n)的显著的获得范围，掩蔽频率fn的活动范围的相对影响。
然后，利用下式定义像素Pi的相对局部影响In(pi)：
I n = E n &Sigma; k < n m ( E k )
其中En＝(Diffn(pi))q，其中例如q＝2。
步骤9对源拉普拉斯锥体和解码拉普拉斯锥体进行滤波
利用对应于在Rn内pi所属的区域(v)的值H(fn，v)以及相对影响In对Ln的各像素pi进行加权。
Tn(pi)＝In(pi)×H
步骤10进行定向滤波以考虑人眼注视产生的心理视觉方向，利用相对于其它滤波器适于一个方向的定向滤波器可以对图像Tn进行滤波。
步骤11构建不等性映射或心理视觉误差：重新组合多分辨率锥体P`n：
P`n＝E2(P`n+1)+Tn    (n＜N)
P`N＝TN
不等性映射对应于P`0。

Claims (27)

1.一种估计编码图像质量的方法，其特征在于，该方法包括步骤：
a)对图像的信号表示进行处理以获得处理的信号；
b)根据编码图像的信号表示构建根据源序列的运动图像分区的信号表示；
c)建立分段的运动区域的信号表示，并在构建运动区域的步骤中估算的有关速度矢量确定的地址上存储具有不同运动区段的每个区域的图像像素表示，以便确定具有不同速度向量的像素；
d)确定或计算将被应用的人类心理视觉滤波器作为估算的区域速度的函数；
e)对处理信号进行滤波；以及
f)构建滤波步骤之后获得的图像的信号表示与滤波步骤之后获得的解码图像的信号表示之间不等性映射。
2.根据权利要求1所述的估计编码图像质量的方法，其特征在于，该方法包括的步骤在于对源图像和解码图像应用各先前步骤。
3.根据权利要求1所述的估计编码图像质量的方法，其特征在于，该方法包括在滤波步骤之前的图像的频率分解步骤，并且该方法包括利用由考虑估计速度和频带的曲线推断的系数进行加权，这样就考虑速度和空间频率对运动图像的感觉的相对影响。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过表示有关像素的频率的局部影响，在加权之后，心理视觉滤波步骤被应用到处理的源图像的拉普拉斯锥体与处理的解码图像的拉普拉斯锥体之间的锥间差值的矩阵，通过基于不同速度的各区域的图像构建的锥体获得的多分辨率锥体中，从考虑了估计速度和频带的滤波曲线推断的滤波系数对应该像素所属的拉普拉斯锥体的色阶。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，或者由以数据库形式排列的、存储在系统内的连续曲线并通过对这些曲线进行合理内插建立心理视觉滤波曲线，或者利用可以计算各曲线的计算装置实现的分析表示获得心理视觉滤波曲线。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过重新组合在先前步骤获得的滤波多分辨率锥体实现构建不等性映射的步骤。
7.根据权利要求4或6所述的方法，其特征在于，对处理图像的步骤包括将源图像和解码图像分解为n色阶的拉普拉斯锥体的步骤和构建锥间差值的步骤。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过合理构建滤波器以及之后应用构建的滤波器或通过应用中值滤波器可以获得运动的速度和局部值。
9.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，该方法包括通过进行伽玛校正和根据韦伯定律的校正对图像进行预处理的步骤。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过对应基于滤波器数据库估计的速度构建心理视觉滤波器和对应已经估计的最靠近该区域速度的这些区域的两个滤波器之间的内插获得滤波。
11.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过对表示有关像素的相同色阶的源锥体与解码锥体之间的锥间色阶差值的q次幂的值En进行计算，可以获得有关像素pi的相对局部影响In。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，利用如下公式计算In：
I n = E n &Sigma; k < n m ( E k )
其中En＝(Diffn(pij))q，
当Ek＞S，则m(Ek)＝Ek
当Ek＜S，则m(Ek)＝S，例如S＝0.5％，这是Ek的最大可能值。
13.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，滤波过程包括以确定方向而非以另一个方向对图像进行定向滤波的过程。
14.根据权利要求1所述的方法的应用，其特征在于，作为由计算装置计算的心理视觉不等性函数的动态回逆根据由编码装置在编码过程中使用的参数之一执行该方法。
15.根据权利要求14所述的方法的应用，其特征在于，将计算的不等性与阈值进行比较以对编码装置的编码参数进行调整直到超过要求的阈值。
16.根据权利要求15所述的方法的应用，其特征在于，所述编码参数是量化间隔，或图像大小，或图像组GOP的形式。
17.根据权利要求14所述的方法的应用，其特征在于，利用计算装置对计算的不等性的均匀性进行分析以用作编码装置的编码参数。
18.根据权利要求1所述的方法的应用，其特征在于，图像编码是定向对象的不同对象的编码参数由固定要求的不等性函数进行调整。
19.根据权利要求1所述的方法，根据MPEG标准对图像进行编码，其特征在于，构建运动图像分区的信号表示的步骤采用在根据MPEG标准对图像进行编码期间计算的每个宏块的运动向量。
20.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，解码图像是根据添加白噪声的源图像构建的噪声源图像。
21.根据权利要求20所述的方法的应用，其特征在于，根据不等性映射，预测对编码误差“先验”的最敏感区域，并对作为此预测的函数的区域进行编码。
22.根据权利要求20所述的方法的应用，其特征在于，执行作为不等性映射的函数的源图像预滤波。
23.根据权利要求20所述的方法的应用，其特征在于，局部地确定可以插入图像而不会被感觉到的信息量。
24.一种用于估计编码图像质量的装置，其特征在于，该装置包括：
●装置(1a、1b)，用于对源图像(10a)和解码图像(10b)的信号表示进行处理，以获得处理的源图像信号和处理的解码图像信号；
●装置(2a、2b)，用于根据各图像的信号表示构建基于源序列和解码序列的各图像的运动分域的估计的信号表示；
●装置(3a、3b)，用于建立分段的运动区域的信号表示，并在构建运动区域的步骤中估算的有关速度矢量确定的地址上存储具有不同运动区段的每个区域的图像像素表示，以便确定具有不同速度向量的像素；
●装置(4、5)，用于确定或计算将被应用的人类心理视觉滤波器作为估算的区域速度的函数；
●装置(6a、6b)，用于对处理的源图像和处理的解码图像进行滤波；以及
●装置(7)，用于构建在滤波步骤之后获得的处理的源图像的信号表示与滤波步骤之后获得的处理的解码图像的信号表示之间的不等性映射。
25.根据权利要求24所述的装置，其特征在于，通过表示有关像素的频率的局部影响，在加权之后，心理视觉滤波步骤被应用到处理的源图像的拉普拉斯锥体与处理的解码图像的拉普拉斯锥体之间的锥间差值的矩阵，通过基于不同速度的各区域的图像构建的锥体获得的多分辨率锥体中，从考虑了估计速度和频带的滤波曲线推断的滤波系数对应该像素所属的拉普拉斯锥体的色阶。
26.根据权利要求24所述的装置，其特征在于，构建不等性映射的装置可以实现对滤波多分辨率锥体进行重新组合。
27.根据权利要求24至26之一所述的装置，其特征在于，处理装置、建立装置、确定装置、构建装置、滤波装置至少包括一个与足够存储程序的存储器相关的微处理器，以便可以连接各种装置和存储计算所需的数据库和中间信息，并获得不等性映射。
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