块状噪声的降噪方法及装置
阅读：774发布：2020-05-31
专利汇可以提供块状噪声的降噪方法及装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种 块 状噪声的降噪方法及装置，该降噪方法包括如下步骤：1)根据输入的 像素 块中边界侧像素的绝对差分和像素值范围，分析得到所述像素块中边界侧像素的 块状噪声 类型；2)根据像素块中边界两侧像素的块状噪声类型和像素的块尺寸选取适配的降噪滤波 算法 对像素块中像素进行滤波处理。本发明对输入像素边界两侧的块状噪声分类，选取适合于不同块状噪声类型的降噪滤波算法对边界两侧的像素进行滤波处理，提高了块状噪声的降噪效果，降噪后的图像显示清楚。，下面是块状噪声的降噪方法及装置专利的具体信息内容。
1.一种块状噪声的降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)根据输入的像素块中边界侧像素的绝对差分和像素值范围，分析得到所述像素块中边界侧像素的块状噪声类型；
2)根据像素块中边界两侧像素的块状噪声类型和像素的块尺寸选取适配的降噪滤波算法对像素块中像素进行滤波处理。
2.如权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述降噪方法还包括：
3)利用降噪强度控制算法对滤波后的初始降噪像素进行强度补偿处理，得到最终降噪像素。
3.如权利要求2所述的降噪方法，其特征在于，所述降噪方法还包括：
4)选择性输出输入像素或所述最终降噪像素。
4.如权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，在步骤1)之前还包括：
计算输入的像素块中边界侧像素的绝对差分和像素值范围。
5.如权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述像素的块状噪声类型包括无块噪声、真实边界、块噪声明显和块噪声不明显。
6.如权利要求5所述的降噪方法，其特征在于，当边界两侧的块状噪声类型均为所述块噪声明显时：
若像素的块尺寸为8，则选取的降噪滤波算法如下：
△＝p0-p1
f1＝CLIP_0_255(p1+3△/8)
f2＝CLIP_0_255(p2+2△/8)
f3＝CLIP_0_255(p3+△/8)
其中，p1、p2、p3表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1、f2、f3表示边界一侧滤波输出的像素值，CLIP_0_255(x)表示将x限制在[0,255]之间；
若像素的块尺寸为4，则选取的降噪滤波算法如下：
△＝p0-p1
f1＝CLIP_0_255(p1+3△/8)
f2＝CLIP_0_255(p2+△/8)
其中，p1、p2表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1、f2表示边界一侧滤波输出的像素值，CLIP_0_255(x)表示将x限制在[0,255]之间。
7.如权利要求5所述的降噪方法，其特征在于，当边界一侧的块状噪声类型为块噪声明显，边界另一侧的块状噪声类型为无块噪声时：
若像素的块尺寸为8，则选取的降噪滤波算法如下：
△＝p0-p1
f1＝CLIP_0_255(p1+△/2)
f2＝CLIP_0_255(p2+△/8)
f0＝CLIP_0_255(p0-△/8)
其中，p1、p2表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧待滤波的像素值，f1、f2表示边界一侧滤波输出的像素值，f0表示边界另一侧滤波输出的像素值，CLIP_0_255(x)表示将x限制在[0,255]之间；
若像素的块尺寸为4，则选取的降噪滤波算法如下：
f1＝(p0+p1+1)>>1
其中，p1表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1表示边界一侧滤波输出的像素值。
8.如权利要求5所述的降噪方法，其特征在于，当边界两侧的块状噪声类型均为块噪声不明显时：
若像素的块尺寸为8，则选取的降噪滤波算法如下：
f1＝(p0+2×p1+p2+2)>>2
f2＝(p1+4×p2+3×p3+4)>>3
f3＝(3×p2+4×p3+p4+4)>>3
f4＝(p3+2×p4+p5+2)>>2
其中，p1、p2表示边界一侧待滤波的像素值，p3、p4表示边界另一侧待滤波的像素值，p0表示边界一侧不滤波的像素值，p5表示边界另一侧不滤波的像素值，f1、f2表示边界一侧滤波输出的像素值，f3、f4表示边界另一侧滤波输出的像素值；
若像素的块尺寸为4，则选取的降噪滤波算法如下：
f1＝(p2+4×p1+3×p0+4)>>3
其中，p1表示边界一侧待滤波的像素值，p2表示边界一侧不滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1表示边界一侧滤波输出的像素值。
块状噪声的降噪方法及装置
技术领域
背景技术
[0002] 众多压缩源的视频内容，例如MPEG-2/DVD、MPEG-4、 H.263、H.264、VC-1、AVS和RMVB等格式的视频源比特率低，将这种压缩视频显示出来会出现各种压缩失真，包括块效应或者块状噪音、振铃或者蚊式噪音等。在大屏幕显示设备上显示时失真问题尤其明显。
发明内容
[0004] 针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种提高降噪效果以及降噪后视频显示质量的蚊式噪声的降噪方法及装置。
[0005] 为实现上述目的，本发明的图像噪声的降噪方法，包括如下步骤：
[0006] 1)确定输入的解码图像中宏块的伪块阈值和块灰度动态范围确定宏块的块阈值；
[0008] 3)根据宏块中像素值的二元索引确定宏块中待滤波的像素；
[0009] 4)采用预定的滤波算法对所述待滤波的像素进行滤波处理。
[0010] 进一步，根据输入的解码图像确定宏块的块阈值和块灰度动态范围包括：
[0011] 块阈值thr＝(max+min+1)/2，
[0012] 块灰度动态范围range＝max-min，
[0013] 其中max表示当前块中全部像素的最大像素值，min表示当前块中全部像素的最小像素值。
[0014] 进一步，根据宏块中像素的像素值与宏块的块阈值的比较结果，获得宏块中像素值的二元索引包括：
[0015] 利于公式 获得宏块中像素值的二元索引，其中rec(h,v)为坐标(h,v)的像素值，其中h,v＝0,1,2,...,7，bin(h,v)为宏块中像素值的二元索引。
[0016] 进一步，根据宏块中像素值的二元索引确定宏块中待滤波的像素包括：
[0018] 进一步，采用预定的滤波算法对所述待滤波的像素进行滤波处理包括：
[0019] 利于公式 对所述待滤波的像素进行滤波处理，其中coef(i,j)表示过滤系数，rec(h+i,v+j)为坐标 (h+i,v+j)的像素值，flt'(h,v)表示滤波后像素的像素值。
[0020] 进一步，所述降噪方法还包括：
[0021] 5)利用降噪强度控制算法对滤波后的初始降噪像素进行强度补偿处理，得到最终降噪像素。
[0022] 进一步，所述降噪方法还包括：
[0023] 6)选择性输出输入像素或所述最终降噪像素。
[0024] 进一步，在进行上述的蚊式噪声滤波处理之前先进行块噪声滤波处理。
[0025] 进一步，所述块噪声滤波处理包括：
[0026] 1)根据输入的像素块中边界侧像素的绝对差分和像素值范围，分析得到所述像素块中边界侧像素的块状噪声类型；
[0027] 2)根据像素块中边界两侧像素的块状噪声类型和像素的块尺寸选取适配的降噪滤波算法对像素块中像素进行滤波处理。
[0028] 进一步，所述块噪声滤波处理还包括：
[0029] 3)利用降噪强度控制算法对滤波后的初始降噪像素进行强度补偿处理，得到最终降噪像素。
[0030] 进一步，所述块噪声滤波处理还包括：
[0031] 4)选择性输出输入像素或所述最终降噪像素。
[0032] 进一步，在所述块噪声滤波处理的步骤1)之前还包括：
[0033] 计算输入的像素块中边界侧像素的绝对差分和像素值范围。
[0035] 进一步，像素的块尺寸为8且边界两侧的块状噪声类型均为所述块噪声明显时，选取的降噪滤波算法如下：
[0036] △＝p0-p1
[0037] f1＝CLIP_0_255(p1+3△/8)
[0038] f2＝CLIP_0_255(p2+2△/8)
[0039] f3＝CLIP_0_255(p3+△/8)
[0040] 其中，p1、p2、p3表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1、f2、f3表示边界一侧滤波输出的像素值。
[0041] 进一步，像素的块尺寸为8且边界一侧的块状噪声类型为块噪声明显，边界另一侧的块状噪声类型为块噪声不明显时，选取的降噪滤波算法如下：
[0042] △＝p0-p1
[0043] f1＝CLIP_0_255(p1+△/2)
[0044] f2＝CLIP_0_255(p2+△/8)
[0045] f0＝CLIP_0_255(p0-△/8)
[0046] 其中，p1、p2表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧待滤波的像素值，f1、f2表示边界一侧滤波输出的像素值，f0表示边界另一侧滤波输出的像素值。
[0047] 进一步，像素的块尺寸为8且边界两侧的块状噪声类型均为块噪声不明显时，选取的降噪滤波算法如下：
[0048] f1＝(p0+2×p1+p2+2)>>2
[0049] f2＝(p1+4×p2+3×p3+4)>>3
[0050] f3＝(3×p2+4×p3+p4+4)>>3
[0051] f4＝(p3+2×p4+p5+2)>>2
[0052] 其中，p1、p2表示边界一侧待滤波的像素值，p3、p4表示边界另一侧待滤波的像素值，p0表示边界一侧不滤波的像素值，p5表示边界另一侧不滤波的像素值，f1、f2表示边界一侧滤波输出的像素值，f3、f4表示边界另一侧滤波输出的像素值。
[0053] 进一步，像素的块尺寸为8且仅边界一侧的块状噪声类型为块噪声不明显，在块噪声不明显的边界一侧进行线性滤波处理。
[0054] 进一步，像素的块尺寸为4且边界两侧的块状噪声类型均为所述块噪声明显时，选取的降噪滤波算法如下：
[0055] △＝p0-p1
[0056] f1＝CLIP_0_255(p1+3△8)
[0057] f2＝CLIP_0_255(p2+△8)
[0058] 其中，p1、p2表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1、f2表示边界一侧滤波输出的像素值。
[0059] 进一步，像素的块尺寸为4且边界一侧的块状噪声类型为块噪声明显，边界另一侧的块状噪声类型为块噪声不明显时，选取的降噪滤波算法如下：
[0060] f1＝(p0+p1+1)>>1
[0061] 其中，p1表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1表示边界一侧滤波输出的像素值。
[0062] 进一步，像素的块尺寸为4且边界两侧的块状噪声类型均为块噪声不明显时，选取的降噪滤波算法如下：
[0063] f1＝(p2+4×p1+3×p0+4)>>3
[0064] 其中，p1表示边界一侧待滤波的像素值，p2表示边界一侧不滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值。
[0065] 本发明图像噪声的降噪装置，包括：
[0066] 蚊式噪声降噪器，用于根据待滤波像素的像素值和过滤系数对像素进行滤波处理；
[0067] 降噪强度控制器，用于利用降噪强度控制算法对滤波后的初始降噪像素进行强度补偿处理，得到最终降噪像素。
[0068] 本发明对解码图像中宏块进行阈值确定、索引获得以及自适应平滑对蚊式噪声进行滤波处理，提高了蚊式噪声的降噪效果，降噪后的图像显示清楚。
[0070] 通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。
[0071] 图1为本发明图像噪声中蚊式噪声的降噪方法的流程示意图；
[0072] 图2为输入的解码图像的宏块中像素值的二元索引示意图；
[0073] 图3为预定滤波算法中过滤系数的示意图；
[0074] 图4为本发明图像噪声中块状噪声的降噪方法的流程示意图；
[0075] 图5为用于块状噪声降噪边界分析的像素的示意图；
[0076] 图6为像素的块尺寸定义的示意图；
[0077] 图7为像素块尺寸为8时边界两侧为块状噪声明显的待滤波输入像素的示意图；
[0078] 图8为像素块尺寸为8时边界两侧为块状噪声明显和块状噪声不明显的待滤波输入像素的示意图；
[0079] 图9为像素块尺寸为8时边界两侧为块状噪声不明显的待滤波输入像素的示意图；
[0080] 图10为像素块尺寸为8时的滤波示意图；
[0081] 图11为像素块尺寸为4时边界两侧为块状噪声明显的待滤波输入像素的示意图；
[0082] 图12为像素块尺寸为4时仅边界一侧为块状噪声明显的待滤波输入像素的示意图；
[0083] 图13为像素块尺寸为4时边界两侧为块状噪声不明显的待滤波输入像素的示意图。
具体实施方式
[0084] 现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
[0085] 此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
[0086] 为了易于说明，在这里可以使用诸如“上”、“下”、“左”、“右”等空间相对术语，用于说明图中示出的一个元件或特征相对于另一个元件或特征的关系。应该理解的是，除了图中示出的方位之外，空间术语意在于包括装置在使用或操作中的不同方位。例如，如果图中的装置被倒置，被叙述为位于其他元件或特征“下”的元件将定位在其他元件或特征“上”。因此，示例性术语“下”可以包含上和下方位两者。装置还可以以其他方式定位，例如旋转90度或位于其他方位，这里所用的空间相对说明可相应地解释。
[0087] 如图1所示，本发明图像噪声中蚊式噪声的降噪方法，包括如下步骤：
[0088] 步骤S10：确定输入的解码图像中宏块的块阈值和块灰度动态范围；
[0089] 步骤S20：根据宏块中像素的像素值与宏块的块阈值的比较结果，获得宏块中像素值的二元索引；
[0090] 步骤S30：根据宏块中像素值的二元索引确定宏块中待滤波的像素；
[0091] 步骤S40：采用预定的滤波算法对所述待滤波的像素进行滤波处理；
[0092] 步骤S50：利用降噪强度控制算法对滤波后的初始降噪像素进行强度补偿处理，得到最终降噪像素。
[0093] 本发明对解码图像中宏块进行阈值确定、索引获得以及自适应平滑对蚊式噪声进行滤波处理，提高了蚊式噪声的降噪效果，降噪后的图像显示清楚。
[0094] 为使本领域技术人员更清楚理解本发明的方案，以下对步骤S10、步骤S20、步骤S30细节详细说明如下：
[0095] 步骤S10：确定输入的解码图像中宏块的块阈值和块灰度动态范围。
[0096] 举例来说，阈值确定过程分两步进行：
[0097] 1.在解码图像的块k的内部，计算最大和最小灰度值。
[0098] 2.通过thresh[k]表示的块阈值和通过range[k]表示块灰度的动态范围设置如下：
[0099] thresh[k]＝(max[k]+min[k]+1)/2
[0100] range[k]＝max[k]-min[k],
[0101] 其中max[k]是块k中全部像素的最大像素值，min[k]是块k中全部像素的最小像素值。
[0102] 有时需要增加一步，该增加的步骤仅在有亮块时使用，令相邻四个亮块中块灰度的动态范围的最大值为max_range，kmax定义为具有该最大值的一个块的索引，即max_range＝range[kmax]。此时需要对块阈值进行如下阈值重排计算。阈值重排计算的伪码如下：
[0103] for(k＝1；k<5；k++)
[0104] {
[0105] if(range[k]<32&&max_range>＝64)
[0106] thresh[k]＝thresh[kmax]；
[0107] if(max_range<16)
[0108] thresh[k]＝0；
[0109] }
[0110] 以上伪码根据当前块灰度的动态范围和四个亮度块之间动态范围的最大值来确定最终块阈值。亦即，如果块灰度动态范围小于32并且块灰度动态范围的最大值大于等于64时，宏块的块阈值等于块灰度动态范围最大值的块阈值；如果块灰度动态范围的最大值小于16时，宏块的块阈值等于0。该增加的步骤使得本算法包含的范围更广结果也相对更准确。
[0111] 步骤S20：根据宏块中像素的像素值与宏块的块阈值的比较结果，获得宏块中像素值的二元索引。
[0112] 一旦确定了给定块的阈值thr，则剩余操作仅基于8x8块进行。分别让rec(h,v)为坐标(h,v)的像素值，其中h,v＝0,1,2,...,7，并且bin(h,v)为相应的二元索引。那么bin(h,v)可以通过如下公式获得：
[0113]
[0114] 步骤S30：根据宏块中像素值的二元索引确定宏块中待滤波的像素。
[0115] 图2定义了8x8块水平的二元索引，而计算10x10二元索引来处理一个8x8块。
[0116] 仅仅在3x3窗口中的二元索引全部相同时，即，全部是"0"索引或者全部是"1"索引时，才能应用滤波器。图2中阴影区域表示将要滤波的像素。请注意，10x10组(set)二元索引由相应于8x8块的单个阈值得到。
[0117] 步骤S40：采用预定的滤波算法对所述待滤波的像素进行滤波处理。具体来讲，滤波器输出的像素值flt'(h,v)由下列公式获得：
[0118]
[0119] 其中coef(i,j)表示过滤系数，rec(h+i,v+j)为坐标(h+i,v+j)的像素值。
[0120] 用于块内和非块内的由coef(i,j)表示的过滤系数参见图3，这里中心像素的系数，即coef(0,0)。
[0121] 在步骤S40之后对重构像素和滤波后像素之间的最大灰度级变化根据量化参数，即QP，进行限制。让flt(h,v)和flt'(h,v)分别为滤波后像素值和限制之前的像素值。所采用的伪码如下：
[0122]
[0123] 步骤S50：利用降噪强度控制算法对滤波后的初始降噪像素进行强度补偿处理，得到最终降噪像素。
[0124] 本实施例中降噪强度控制算法如下：
[0125] oblend＝((s+1)×omnr+((3-s)×imnr+2)>>2
[0126] s为MNR强度控制参数，imnr为输入至蚊式噪声降噪块的输入，omnr为该块的输出，oblend为最后的强度控制输出值。
[0127] 需要说明的是，本发明蚊式噪声的降噪方法在滤波降噪处理之后也可不进行后续的强度补偿，直接输出滤波降噪处理之后的初始降噪像素值，亦即省略本发明中的步骤S50，本发明并不以此为限制。
[0128] 本发明还提供一种对应于上述蚊式噪声的降噪方法的降噪装置，蚊式噪声降噪器，用于根据待滤波像素的像素值和过滤系数对像素进行滤波处理；降噪强度控制器，用于利用降噪强度控制算法对滤波后的初始降噪像素进行强度补偿处理，得到最终降噪像素。
[0129] 此外，蚊式失真可能会在包含蚊式噪声的块边界引起块失真。因此，为了避免块失真问题，可以选择在蚊式噪声降噪之前进行块状噪声降噪。以下对块状噪声的降噪方法做如下说明：
[0130] 如图4所示，本发明块状噪声的降噪方法，包括如下步骤：
[0131] 步骤S10：根据输入的像素块中边界侧像素的绝对差分和像素值范围，分析得到所述像素块中边界侧像素的块状噪声类型。
[0132] 步骤S20：根据像素块中边界两侧像素的块状噪声类型和像素的块尺寸选取适配的降噪滤波算法对像素块中像素进行滤波处理。
[0133] 步骤S30：利用降噪强度控制算法对滤波后的初始降噪像素进行强度补偿处理，得到最终降噪像素。
[0134] 本发明对输入像素边界两侧的块状噪声分类，选取适合于不同块状噪声类型的降噪滤波算法对边界两侧的像素进行滤波处理，提高了块状噪声的降噪效果，降噪后的图像显示清楚。
[0135] 为使本领域技术人员更清楚理解本发明的方案，以下对步骤S10、步骤S20、步骤S30细节详细说明如下：
[0136] 步骤S10：根据输入的像素块中边界侧像素的绝对差分和像素值范围，分析得到所述像素块中边界侧像素的块状噪声类型。
[0137] 举例来说，分析步骤检查一组4×BlkBoundarySize像素以便将各边界的各侧通过绝对差分和像素值范围分类为属于表1中列出的四类中的一类。
[0138] 表1:边界侧的BNR分类
[0139]
[0140] 表1中，NOT_BLOCKY指无块噪声、REAL_EDGE指真实内容信息、BLOCKY_NONSMOOTH指块噪声不明显、BLOCKY_SMOOTH指块噪声明显。
[0141] 边界侧绝对差分和像素值范围可通过计算获得，也可以从外部直接获取，本发明并不以此为限。边界侧绝对差分和像素范围例如可通过以下公式计算得到：
[0142] 在边界间并且沿着其长度以及在接近该边界的两个部位计算绝对差分MAD[n]的平均数，n＝0-2，如图5所示的像素所定义。
[0143] p表示像素值， blkSize表示块尺寸；
[0144] 对沿其整个长度平行于该边界的两组像素中的每一组，计算像素值的范围RANGE[n]，n＝1-2，同样如图5所示。
[0145]
[0146] 上边公式中，p表示像素值，blkBoundarySize表示块尺寸。
[0147] 下列伪码表示对RANGE[n]和MAD[n]进行的分析操作以便推导出表1的块可见性类型。
[0148]
[0149]
[0150] 这个分析确定，对于该边界的每一侧，边界间的垂直MAD[1]是否明显地大于接近该边界的垂直MAD([0]或者MAD[2])。如果不是，则该边界的该侧分类成不是块噪音。
[0151] 在另一个情况下，该边界侧是块噪音，要么是该边界包含图像边缘特征。如果该范围的最大值与边界间的垂直MAD[1]相比更大，那么边界侧在非流畅区域中是块状的，并且该两个范围相差超过可编程阈值，表示块噪音不明显。
[0152] 如果这一测试失败，并且MAD[1]超出阈值，那么该边界包含图像边缘特征。否则，该边界侧在流畅区域是块状的，表示块噪音明显。需要强调的是，这个分析对于边界的各侧独立地进行。
[0153] 步骤S20：根据像素块中边界两侧像素的块状噪声类型和像素的块尺寸选取适配的降噪滤波算法对像素块中像素进行滤波处理。
[0154] 具体来说，在分析得到边界两侧像素块状噪声类型后，将来自两侧的信息结合以产生滤波命令，这些滤波命令稍后被应用于该边界的各侧，如表2所示。请注意，该滤波命令是特定于该边界的每一侧的。
[0155] 表2
[0156]
[0157]
[0158] 表2中FILTER_LT表示对于边界左侧或顶部的滤波命令， FILTER_RB表示对于边界右侧或底部的滤波命令。
[0159] 还注意，虽然有可能其中一侧是块状的而另一侧是NOT_BLOCKY，但是不可能其中一侧是BLOCKY_SMOOTH而另一侧是BLOCKY_NONSMOOTH。REAL_EDGE也不可能与任何其他分类混合。
[0160] 除边界侧的分类之外，滤波通常取决于垂直于边界的块尺寸。大多数压缩法不允许除正方形以外的块形状，但是VC-1允许8x4和4x8 转换块尺寸。用于滤波的块尺寸定义为研究中的垂直于边界的方向上块的长度，并且在滤波所定义的另一侧上。图6示出了边界侧块尺寸为8 和块尺寸为4的像素示意图。
[0161] 1)在两侧上对于边界BLOCKY_SMOOTH的强滤波
[0162] 参见表2，块尺寸为8且边界两侧的块状噪声类型均为 BLOCKY_SMOOTH时，在边界两侧上都有流畅块的边界处，并且块是可见的，使用大大使块状变得流畅的表面拟合类型的滤波器对两侧进行强滤波。
[0163] 选取的降噪滤波算法如下：
[0164] △＝p0-p1
[0165] f1＝CLIP_0_255(p1+3△/8)
[0166] f2＝CLIP_0_255(p2+2△/8)
[0167] f3＝CLIP_0_255(p3+△/8)
[0168] 这里CLIP_0_255(x)将x限制为在范围[0,255]内。
[0169] 如图7所示，其中，p1、p2、p3表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1、f2、f3表示边界一侧滤波输出的像素值。
[0170] 以上是两侧操作的单侧说明。特别地，请注意，对于在边界的另一侧上的滤波，Δ的符号是相反的。或者，相当地，如果Δ对于两侧保持相同，那么另一侧将减去包括Δ的项，而不是加上这些项。全部除法运算可以作为移位来进行，并且四舍五入。
[0171] 2)对于BLOCKY_SMOOTH/NOT_BLOCKY边界的MEDIUM(中等)和WEAK(弱)滤波器[0172] 参见表2，像素的块尺寸为8且边界一侧的块状噪声类型为 BLOCKY_SMOOTH，边界另一侧的块状噪声类型为NOT_BLOCKY时，在块状噪声明显一侧进行中等滤波，在无块噪音一侧进行弱滤波。
[0173] 选取的降噪滤波算法如下：
[0174] △＝p0-p1
[0175] f1＝CLIP_0_255(p1+△/2)
[0176] f2＝CLIP_0_255(p2+△/8)
[0177] f0＝CLIP_0_255(p0-△/8)
[0178] 如图6所示，其中，p1、p2表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧待滤波的像素值，f1、f2表示边界一侧滤波输出的像素值， f0表示边界另一侧滤波输出的像素值。
[0179] 3)对于BLOCKY_NONSMOOTH边界侧的LINEAR(线性)滤波器
[0180] 在块噪声不明显的区域，表面拟合技术可能导致失真。线性平滑滤波器可以产生较好的结果。所使用的线性滤波器的滤波算法如下：
[0181] f1＝(p0+2×p1+p2+2)>>2
[0182] f2＝(p1+4×p2+3×p3+4)>>3
[0183] f3＝(3×p2+4×p3+p4+4)>>3
[0184] f4＝(p3+2×p4+p5+2)>>2
[0185] 如图9所示，其中，p1、p2表示边界一侧待滤波的像素值，p3、p4表示边界另一侧待滤波的像素值，p0表示边界一侧不滤波的像素值，p5表示边界另一侧不滤波的像素值，f1、f2表示边界一侧滤波输出的像素值，f3、f4表示边界另一侧滤波输出的像素值。
[0186] 以上滤波算法适用于两侧均是BLOCKY_NONSMOOTH时。当仅一侧是BLOCKY_NONSMOOTH时，另一侧不进行滤波。图10示出了以上像素块尺寸为8时的滤波示意图。
[0187] 上述实施例中介绍了块尺寸为8时且边界两侧不同块噪声类型所选取的滤波方式，需要说明的是块尺寸为4的滤波不同于块尺寸为8的滤波，以下例举块尺寸为4时边界两侧不同噪声类型所选取的滤波方式。
[0188] 1)在边界两侧为BLOCKY_SMOOTH的强滤波
[0189] 像素的块尺寸为4且边界两侧的块状噪声类型均为BLOCKY_SMOOTH时，选取的降噪滤波算法如下：
[0190] △＝p0-p1
[0191] f1＝CLIP_0_255(p1+3△/8)
[0192] f2＝CLIP_0_255(p2+△/8)
[0193] 如图11所示，其中，p1、p2表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1、f2表示边界一侧滤波输出的像素值。
[0194] 2)在边界单侧为BLOCKY_SMOOTH的中值滤波
[0195] 像素的块尺寸为4且边界单侧的块状噪声类型为 BLOCKY_SMOOTH时，弱滤波在块尺寸为4的情况下没有滤波，仅对一个像素进行滤波，选取的降噪滤波算法如下：
[0196] f1＝(p0+p1+1)>>1
[0197] 如图12所示，其中，p1表示边界一侧待滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值，f1表示边界一侧滤波输出的像素值。
[0198] 3)在边界两侧均为BLOCKY_NONSMOOTH的线性滤波
[0199] 像素的块尺寸为4且边界两侧的块状噪声类型均为 BLOCKY_NONSMOOTH时，选取的降噪滤波算法如下：
[0200] f1＝(p2+4×p1+3×p0+4)>>3
[0201] 如图13所示，其中，p1表示边界一侧待滤波的像素值，p2表示边界一侧不滤波的像素值，p0表示边界另一侧不滤波的像素值。
[0202] 步骤S30：利用降噪强度控制算法对滤波后的初始降噪像素进行强度补偿处理，得到最终降噪像素。
[0203] 本实施例中降噪强度控制算法如下：
[0204] oblend＝((s+1)×obnr+((3-s)×ibnr+2)>>2
[0205] 其中，s为块噪声降噪强度控制参数，ibnr为输入像素值，obnr为经过降噪处理的初始降噪像素值，oblend为最终的降噪像素值。降噪强度控制根据以上公式式将未经滤波的初始输入像素值与经过降噪处理的初始降噪像素值混和，以进行强度补偿处理，使得最终降噪像素的降噪效果更好，降噪后的图像显示清楚，避免图像显示失真以及模糊等问题。
[0206] 需要说明的是，本发明块状噪声的降噪方法在滤波降噪处理之后也可不进行后续的强度补偿，直接输出滤波降噪处理之后的初始降噪像素值，亦即省略本发明中的步骤S30，本发明并不以此为限制。
[0207] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等) 执行根据本公开实施方式的方法。
[0209] 为了描述的方便，描述以上系统或装置时以功能分为各种模块或单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
[0210] 通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0211] 最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一、第二、第三和第四等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
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