塊效應

塊效應

塊效應(Blocking Artifact)基於塊的變換編碼在圖像壓縮編碼中得到廣泛套用,隨著碼率的降低,量化變得粗糙,在塊的邊界會出現不連續,形成重建圖像的明顯缺陷,稱為塊效應。

基本介紹

  • 中文名:塊效應
  • 外文名:Blocking Artifact
  • 主要學者魯業頻黃席樾李強
  • 套用範圍:圖像壓縮編碼
定義,表現形式,度量,消除,其他,

定義

塊效應的英文名稱是:Blocking Artifact。
"塊效應" 在學術文獻中的解釋:基於塊的變換編碼在圖像壓縮編碼中得到廣泛套用,隨著碼率的降低,量化變得粗糙,在塊的邊界會出現不連續,形成重建圖像的明顯缺陷,稱為塊效應。
為了減少塊效應, 在視頻編解碼標準中, 通常會增加去塊效應的模組. 去塊效應有兩種方法: 環內去塊效應和環外去塊效應. 在Mpeg-4, H.264, VC-1等視頻標準中採用環內濾波去除塊效應. 而Mpeg-1, Mpeg-2, Jpeg等標準則沒有定義環內去塊效應模組。
在基於DCT的壓縮編碼系統中,如果對整幅圖象做DCT,由於變換後的DCT係數和圖象中的每個像素都相關,使得運算量會相當大。因此,現在採用的DCT變換都是基於塊的,即首先將圖象分成8 ×8 的象素塊,然後對每塊進行DCT 變換得到64 個DCT係數,這樣就大大減少了運算量。但是,由於是分別對每塊進行DCT變換,塊與塊之間的相關性被忽略了。在對每塊的DCT 係數進行量化時,是將DCT係數除以量化係數後取整,丟棄一些對圖象影響不大的高頻分量,達到降低碼率的目的。但是,如果量化比較粗糙,會丟失塊邊緣的大量高頻信息,造成重建圖象中塊的邊界處出現不連續的跳變,這就是塊效應。

表現形式

塊效應的出現主要是由分塊量化後的量化誤差所引起的, 但在圖象域內隨著圖象內容的不同, 塊效應也有不同的表現形式, 主要有以下兩種:
梯形噪聲:在圖象的強邊緣處出現。在低碼率下,DC T 的很多高頻係數被量化為零,結果與強邊緣有關的高頻分量在變換域內不能完全被體現。又因為圖象塊的分別處理,不能保證穿過塊邊界的強邊緣的連續性,導致在圖象邊緣處出現鋸齒狀噪聲,稱之為“梯形噪聲” ;
格形噪聲:多在圖象的平坦區域出現。在變換域內,直流分量DC係數體現了圖象塊的平均亮度,所以這個係數包含了圖象塊的大部分能量。在平坦區域,亮度的變化很小,但是如果有亮度的遞增或遞減,在量化取整時進行了四捨五入,可能會導致DC 係數越過相鄰量化級的判決門限,造成在重建圖象中塊邊界處出現亮度突變,在視覺效果上表現為在平坦區域內出現的片狀輪廓,這種噪聲稱之為“格形噪聲” 。

度量

對於壓縮圖象質量的客觀評價,以往用得較多的是峰值信噪比,其計算公式如下:
其中
為原始圖象,
為重建圖象通過計算兩個圖象之間的均方誤差,進而得到圖象的峰值信噪比,來反映圖象的受損程度。而對於塊效應而言,圖象的均方誤差比峰值信噪比更能反映圖象質量的好壞。
但是, 從塊效應產生的原因來看,均方誤差和峰值信噪比並不能完全真實反映塊效應的大小。因為塊效應主要是由於圖象塊與塊之間的不連續產生的,而不是圖象中所有象素的失真產生的。針對這一點, 有兩種度量塊效應的方法可以使用。
塊間相鄰象素差值法
這是一種比較傳統和簡單的度量塊效應的方法。針對塊與塊之間的不連續性,假定
是位於不同塊的相鄰象素,由於壓縮前的圖象中,
有很大的相關性,但經過壓縮後由於量化誤差的原因,它們之間的相關性大大減弱。於是,我們可以用所有這些象素的差值的平方和來表示塊效應的嚴重程度,如下式:
我們可以用同樣的方法來計算同一塊內的象素,得到
,將
分別求均值,然後再做差值,差值越大,塊效應就越嚴重。
這種方法的優點是計算簡單,而且和主觀評價得出的結果相關性比較好。但是,如果原圖象中兩塊之間本身就存在著很強的不連續性,這種方法得出的結論就不夠準確了。
邊緣檢測法
對於塊效應來說,這是一種更有針對性的方法。從圖象效果上來看,塊效應的出現意味著出現了水平和垂直方向的新的邊緣,我們可以把圖象的邊緣信息作為特徵值,對圖象進行特徵值提取,將編碼前和解碼後圖象的邊緣信息進行比較,從而反應圖象壓縮造成的塊效應的強弱。
運用邊緣檢測理論,可以將圖象邊緣信息提取出來,這一邊緣信息不僅有大小(幅度或能量),而且有方向(幅角)。我們將方向接近水平或垂直的邊緣信息的能量相加為H′,其餘方向的邊緣信息的能量相加為H ,二者相除得到一個係數Q ,即Q =H′/H 。這個Q 就體現了圖象邊緣分布的情況:Q 值越大,水平和垂直方向的邊緣信息就越多。將重建圖象的Q 值與原始圖象的Q 值相比較則可以估算出重建圖象中塊效應的強弱。
這種方法的優點在於,完全從塊效應的視覺效果出發,真實反映圖象的塊效應,而且還能去除不同圖象內容對塊效應度量的影響,客觀的反映壓縮系統的性能。同時,Q 值定義為水平、垂直方向與非水平、垂直方向的邊緣能量之比,也能排除邊緣模糊的影響,因為如果重建圖象出現了模糊,水平、垂直方向與非水平、垂直方向的邊緣能量都會下降,而它們的比值則不會受大的影響。但是其難點也是顯而易見的,即對邊緣信息的檢測目前沒有完全準確和可靠的方法。

消除

現在一般對塊效應的消除大都採用了圖象後處理技術,其最大好處是可以不改變編碼過程,並保持壓縮碼率。
一般說來,後處理技術可以分為兩種,一種是基於圖象增強的方法,一種是基於圖象恢復的方法。基於圖象增強的方法目的是提高主觀質量,需要考慮人眼的視覺特性和塊效應的結構,其典型例子是對圖象進行塊邊緣濾波;基於圖象恢復的方法是考慮解碼端接收的數據和失真模型的先驗知識的圖象恢復算法,包括最大後驗機率、最小均方誤差等。

其他

研究"塊效應" 相關問題的主要學者
魯業頻黃席樾李強李博、謝勝利、劉曉雲、王躍生孫平

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