| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 161 | 以回路滤波来移除图像画面的区块效应的方法与装置 | CN200410028297.9 | 2004-03-09 | CN1668106A | 2005-09-14 | 金昌成; 施宣辉; 郭宗杰 |
| 本发明提供一种以回路滤波来移除图像画面的区块效应的图像处理方法及相关装置，用来通过回路滤波处理一图像画面中两区块之间的区块效应。本发明根据至少一感觉阈值比较该两区块的边界两侧的两边界像素来决定是否调整该两边界像素的像素数据以减少该两边界像素的像素数据所对应的差异。 | ||||||
| 162 | 用于去除运动画面解码器中成块效应的装置及方法 | CN97104266.7 | 1997-05-14 | CN1179575C | 2004-12-08 | 金相昊 |
| 去除一运动画面解码器中成块效应的方法和装置。抽取一当前块和对应相邻块的象素值；计算这些象素值间的差值的一平均值；将该平均值限定在-1/2和1/2量化步长之间；并加至该当前块的各象素值上以产生一最后的输出值。另一方面，计算上述差值的绝对值；将该绝对值与各差值及阈电平相比较以确定当前块是否包括一边缘；选择、过滤并输出没有边缘的当前块，其中不使原始数据畸变而去除了由量化误差所致的成块效应。 | ||||||
| 163 | 用于消除区块效应和/或铃振噪声的滤波方法和装置 | CN03800902.1 | 2003-01-15 | CN1547853A | 2004-11-17 | 朴正煇; 金容帝; 李英烈; 辛一洪 |
| 提供一种用于消除区块效应和/或铃振噪声的滤波方法和装置。该滤波方法包括：(a)以逐块为基础，在水平或垂直方向上对视频数据进行一维离散余弦变换(1D DCT)；(b)在(a)的另一个方向上对关于像素的至少一个1DDCT系数进行1D DCT和量化，所述至少一个1D DCT系数是通过对视频数据进行1D DCT而得到的，所述像素是根据像素位置而选择的；和(c)基于从(b)得到的量化的像素系数而产生滤波信息。根据该滤波方法和装置，可以减少获取滤波信息以消除区块效应和/或铃振噪声时的计算量。 | ||||||
| 164 | 一种基于最小可觉差和块效应的视频质量评价方法 | CN202111092977.7 | 2021-09-17 | CN113810555B | 2025-02-18 | 林在宁 |
| 本发明提出一种基于最小可觉差和块效应的视频质量评价方法，包括以下步骤；步骤S1：根据视频帧相邻块之间像素值的变化和人类视觉系统对不同的背景亮度值的可见性阈值，计算得到像素点的最小可觉差；所述可觉差以视频像素点变化是否能被人眼察知为判定阈值；步骤S2：通过计算得到的最小可觉差判断每个像素点的可察知编码效应，并将判断结果应用于块效应的检测；步骤S3：以帧差法检测并提取视频的显著性区域，将显著性区域作为评价视频质量的基准样本；本发明能实现对视频实时且精准的客观质量评价。 | ||||||
| 165 | 一种基于尺度压缩的轻量神经网络的去块效应方法 | CN202411268673.5 | 2024-09-11 | CN118799212A | 2024-10-18 | 莫乔; 舒晖; 朱树元 |
| 本发明属于图像压缩和质量增强领域，具体提供一种基于尺度压缩的轻量神经网络的去块效应方法，以更低的计算成本、更高的效率去除压缩图像的块效应，实现图像质量增强。本发明创造性的提出用于获取局部信息的基于窗口划分的自注意力模块(WSAB)以及用于获取非局部信息的基于尺度压缩的自注意力模块(CSAB)，进而构建基于多种注意力机制的Transformer结构模块(MATL)，并采用四个MATL构成特征增强模块，最终与特征提取模块、图像重建模块共同构成轻量级去块效应增强神经网络，实现了RGB图像和灰度图像的低成本增强。 | ||||||
| 166 | 去块效应滤波自适应的编码器、解码器及对应方法 | CN202311708470.9 | 2020-01-16 | CN118368415A | 2024-07-19 | 王彪; 阿南德·梅赫·科特拉; 塞米赫·艾森力克; 陈建乐; 高晗 |
| 本发明提供一种去块效应滤波自适应的编码器、译码器及对应方法。通过所述编码器和译码器，对应的译码或编码方法包括：确定是否使用组合帧间‑帧内预测(combined inter‑intra prediction，CIIP)对当前译码单元进行预测；在确定使用CIIP预测所述当前译码单元后，将所述当前译码单元的边界的边界强度设置为第一值。 | ||||||
| 167 | 视频编解码中的去块效应滤波方法、装置、设备及介质 | CN202010578961.6 | 2020-06-23 | CN111711825B | 2024-04-30 | 范志兴 |
| 本申请提供了一种视频编解码中的去块效应滤波方法、装置、设备及存储介质，涉及视频编解码技术领域。所述方法包括：获取当前帧的纹理复杂度；根据纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，该强度系数用于区分当前帧对应的重建帧中的边界是否为块效应边界；基于强度系数对重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。本申请实施例实现了基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，从而采用与纹理复杂度相适配的强度系数对重建帧进行去块滤波处理，这有助于提升滤波后的图像质量，且减少码率浪费。 | ||||||
| 168 | 一种基于多任务学习与边缘导向重参数网络的图像去块效应方法 | CN202311693447.7 | 2023-12-11 | CN117853367A | 2024-04-09 | 陈丽君; 王革委; 时慕华; 陈志勇; 齐冯伟; 陆娇娇; 张亚丽 |
| 本发明公开了一种基于多任务学习与边缘导向重参数网络的图像去块效应方法，其涉及数字图像处理与深度学习模型轻量化技术领域，旨在解决数字图像处理领域常见编码方式会造成图像出现块效应、模糊等失真，这类编码方式一般会通过质量因子来控制图片压缩后的质量，一些社交、电商平台会在图像质量与文件大小之间进行平衡，直播场景下低码率会导致视频画面有着较明显的块效应，CDN可能会进行多次转码从而加重失真的问题，其技术方案要点是包括生成数据集，搭建双分支网络，实现多任务学习，选定损失函数，进行两步训练，对边缘导向块重参数化，精简推理模型。达到了利用边缘导向模块可以较好提取、消除量化产生伪边缘与模糊以及加速运算的效果。 | ||||||
| 169 | 一种基于通道分解的轻量神经网络的去块效应方法 | CN202311588102.5 | 2023-11-27 | CN117291962B | 2024-02-02 | 莫乔; 舒晖; 朱树元 |
| 本发明属于图像压缩和质量增强领域，具体提供一种基于通道分解的轻量神经网络的去块效应方法，用以快速、高效的去除压缩图像的块效应，实现图像质量增强。本发明首先，将Y通道拆解为纹理图像Yt和结构图像Ys，用以更完好地保留和利用纹理信息，并设计分路模块分别对Yt和YCbCr通道进行特征提取；然后，设计基于通道注意力机制和频域卷积的残差模块，并利用堆叠方式构建轻量级去块效应增强神经网络；最后，基于轻量级去块效应增强神经网络实现YCbCr图像的增强，再转换得到增强RGB图像。综上，本发明提出的轻量级去块效应增强神经网络具有结构精简、参数量和计算复杂度极小的优点，并能够保证良好的图像去块修复效果。 | ||||||
| 170 | 一种基于稀疏与低秩近似的JPEG图像去块效应方法 | CN202310359681.X | 2023-04-06 | CN116385299A | 2023-07-04 | 刘书君; 田仕勋; 曹建鑫; 雷茂林; 张奎 |
| 本发明公开了一种基于稀疏与低秩近似的JPEG图像去块效应方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用聚类图像块稀疏表示和非局部相似图像块低秩近似的图像去块效应方法。首先对JPEG图像进行图像块的聚类与非局部相似图像块的提取，然后对聚类后属于同一类的图像块集合分别训练字典，接着利用lp范数作为正则化项对每一个字典下的系数进行稀疏表示，同时利用非整形函数作为正则化项对非局部相似图像块进行低秩近似，最终消除JPEG图像的块状伪影并恢复图像边缘的纹理细节。本发明针对提出的基于稀疏与低秩近似的JPEG图像去块效应模型采用交替方向迭代法求解，最终得到的图像明显消除了块状伪影并提供了大量的边缘纹理细节信息，因此可用于JPEG图像去块效应。 | ||||||
| 171 | 一种图像块效应检测方法、系统、设备及存储介质 | CN202310019966.9 | 2023-01-06 | CN116132697A | 2023-05-16 | 麻莉雅 |
| 本申请实施例公开了一种图像块效应检测方法、系统、设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案，通过读取视频图像的编码块，确定编码块的内部梯度和边缘梯度，基于内部梯度和边缘梯度确定编码块的初始块效应信息；根据编码块中各个像素点的像素值确定编码块的像素离散信息，基于像素离散信息确定编码块的画面内容权重系数；基于初始块效应信息和画面内容权重系数计算编码块的块效应强度。采用上述技术手段，通过编码块的像素离散信息确定人眼对当前编码块的块效应敏感程度，进而结合像素离散信息和编码块的初始块效应信息计算块效应强度，可以考虑人眼对块效应的敏感程度精准检测图像编码块的块效应强度，减少块效应的检测误差。 | ||||||
| 172 | 一种基于特征增强的残差神经网络及图像去块效应方法 | CN201910342132.5 | 2019-04-26 | CN110120019B | 2023-03-28 | 朱树元; 王岩; 曾辽原; 刘光辉 |
| 本发明涉及数字图像后处理领域，具体为一种基于特征增强的残差神经网络及图像去块效应方法；本发明基于特征增强的残差神经网络引入局部残差单元、全局特征增强单元和局部特征增强单元，三种基本单元相互促进极大地增强了目标神经网络的学习能力和建模能力，并可以针对图像去块效应问题建立起带有块效应的低质量图像到高质量图像的准确映射，最终能够通过建立的有效映射对给定质量的JPEG压缩图像进行处理，获得高质量的图像；本发明的图像去块效应方法，能够显著提高图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)，并且极大地提升图像去块的效率、质量和鲁棒性，在图像后处理领域具有深远意义。 | ||||||
| 173 | 编码器、解码器及去块效应滤波器自适应的对应方法 | CN202080010825.5 | 2020-01-23 | CN113330743A | 2021-08-31 | 王彪; 阿南德·梅赫·科特拉; 高晗; 赵寅; 塞米赫·艾森力克; 陈建乐 |
| 本发明提供一种去块效应方法，用于在图像编码和/或图像解码中对译码块(coding block，CB)内的变换块边界进行去块效应，其中，包括多个变换块的所述译码块是以帧间预测模式进行译码的，所述多个变换块包括第一变换块和与所述第一变换块相邻的第二变换块；其中，所述方法包括：当所述第一变换块与所述第二变换块之间的边界为变换块边界(如SBT边界)，且所述第一变换块和所述第二变换块中的至少一个具有一个或多个非零变换系数(一个或多个非零残差变换系数)时，确定所述第一变换块与所述第二变换块之间的边界的边界强度(boundary strength，BS)参数的值为第一值；至少根据所述边界强度参数的值对所述第一变换块与所述第二变换块之间的边界进行去块效应滤波处理。 | ||||||
| 174 | 视频编解码中的去块效应滤波方法、装置、设备及介质 | CN202010578961.6 | 2020-06-23 | CN111711825A | 2020-09-25 | 范志兴 |
| 本申请提供了一种视频编解码中的去块效应滤波方法、装置、设备及存储介质，涉及视频编解码技术领域。所述方法包括：获取当前帧的纹理复杂度；根据纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，该强度系数用于区分当前帧对应的重建帧中的边界是否为块效应边界；基于强度系数对重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。本申请实施例实现了基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，从而采用与纹理复杂度相适配的强度系数对重建帧进行去块滤波处理，这有助于提升滤波后的图像质量，且减少码率浪费。 | ||||||
| 175 | 一种基于特征增强的残差神经网络及图像去块效应方法 | CN201910342132.5 | 2019-04-26 | CN110120019A | 2019-08-13 | 朱树元; 王岩; 曾辽原; 刘光辉 |
| 本发明涉及数字图像后处理领域，具体为一种基于特征增强的残差神经网络及图像去块效应方法；本发明基于特征增强的残差神经网络引入局部残差单元、全局特征增强单元和局部特征增强单元，三种基本单元相互促进极大地增强了目标神经网络的学习能力和建模能力，并可以针对图像去块效应问题建立起带有块效应的低质量图像到高质量图像的准确映射，最终能够通过建立的有效映射对给定质量的JPEG压缩图像进行处理，获得高质量的图像；本发明的图像去块效应方法，能够显著提高图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)，并且极大地提升图像去块的效率、质量和鲁棒性，在图像后处理领域具有深远意义。 | ||||||
| 176 | 一种去块效应滤波方法、系统、设备及计算机可读介质 | CN201910141512.2 | 2019-02-26 | CN109889853A | 2019-06-14 | 王荣刚; 王振宇; 谢熙; 高文 |
| 本申请公开了一种去块效应滤波方法、系统、设备及计算机可读介质。本申请实施例的方法包括：确定滤波边界，根据滤波边界确定滤波像素组；确定滤波像素组的滤波强度，包括：分别解析所述滤波像素组中位于所述滤波边界两侧的像素点的像素值差值状态，获取两个单侧平坦度FL和FR；计算所述滤波像素组的综合平坦度FS，FS＝FL+FR；根据FS计算所述滤波强度；根据所述滤波强度对所述滤波像素组包含的像素点进行滤波计算。相较于现有技术，本发明实施例的方法充分考虑了滤波边界两侧的像素点的像素值变化状态，从而在确定滤波像素组的滤波强度时采用更加合理的滤波强度判断条件，进而最终获取更为符合预期的去块效应滤波结果。 | ||||||
| 177 | 用降低复杂度的去块效应操作进行视频解码方法和装置 | CN201310290392.5 | 2013-07-11 | CN104284199B | 2019-02-01 | 李岩; 刘孝波; 程嘉利 |
| 一种视频解码的方法与装置，包括多个帧，每个帧被分为多个像素块进行编码，编码时结合使用预测算法和预测环路内的去块效应滤波器；其中，编码器将第一去块效应滤波器应用在相邻块之间的边界，将去块效应滤波器的输出用来提供用于预测算法的参考帧。所述解码方法，包括：重构视频的帧，以生成重构的帧；将第二去块效应滤波器应用在所述重构的帧的部分块边界上；在所述重构的帧的其余块边界上跳过去块效应滤波操作，即使该块边界上已通过编码器实施了去块效应操作。 | ||||||
| 178 | 提高去块效应滤波模块重构数据存储速度的方法 | CN201510930646.4 | 2015-12-12 | CN105681815A | 2016-06-15 | 卢俊; 田泽; 许宏杰; 陈威宇; 杜斐; 陈佳 |
| 本发明涉及提高去块效应滤波模块重构数据存储速度的方法。为了确保H.264高清视频编码去块效应滤波模块的大量数据能可靠高速地写入外部DDR2存储器，有别于传统的二维地址映射存储方式，本发明提出一种基于宏块的线性地址映射方法。响应编码核发出的写操作请求；将数据连续线性的写入缓存中；计算要访问的外部存储器基地址；拼接数据、计算行列地址；当DDR2控制器空闲时将数据写入片外存储器中，从而满足高清实时编码所需DBF数据的存储速度需求。 | ||||||
| 179 | 一种基于视觉敏感度和空域滤波的低比特压缩图像去块效应方法 | CN201410112243.4 | 2014-03-25 | CN103905822A | 2014-07-02 | 赵士伟; 李胜广; 谭林; 王俊修; 王月明 |
| 本发明涉及一种基于视觉敏感度和空域滤波的低比特压缩图像去块效应方法，采用将输入的失真图像根据视觉敏感度特性分为平坦区、边缘区和纹理区；然后选择索贝尔算子提取图像像素点的梯度信息，再设定阈值，将图像分为边缘区、纹理区和平坦区域；再被进一步划分为：平坦块、边缘块和纹理块；再采用不同的滤波方式对块进行滤波，最后对滤波后得块信息进行整合得到处理后的图像。该方法将人眼视觉敏感度特性运用到压缩失真图像纹理分类中，并根据纹理块的相邻关系将图像中的块效应细分为了6个类别。分类方法简单有效，利于更加针对性的选择合适的滤波器对块效应进行滤波处理。 | ||||||
| 180 | 用于通过使用变换系数去除图像块效应的方法和设备 | CN201180069177.1 | 2011-12-26 | CN103444179A | 2013-12-11 | 申建湜; 罗钟范; 朴世赫; 俞锡奉; 金宰贤; 崔奎夏 |
| 本发明提供了一种用于通过使用变换系数去除图像块效应的方法和设备。所述方法包括：检测位于输入图像的平坦区域中的第一块效应；基于检测第一块效应的结果，针对输入图像的多个变换块中的每个变换块，使用变换系数中的多个低频系数去除第一块效应；检测输入图像的边缘区域；并基于检测到的输入图像的边缘区域，去除在通过去除输入图像的第一块效应而获得的中间图像的边缘区域中的第二块效应。 | ||||||
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