基于帧间相关性的视频去噪

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在视频信号中,相邻帧之间一般有较强的相关性。如电视中的演讲人图像序列,相邻帧之间可能只有由头、眼、嘴部的微小变动而引起的细小差别。这种序列图像相邻帧之间的相关性称为帧间相关性。视频信号在获取、传输、或存储时经常会引入噪声。为了提高视频序列的主观视觉效果,提高视频的压缩效率,节约传输带宽或为后续处理做准备(如视频编码、视频分析等) ,有必要对含噪声的视频信号进行去噪处理。传统的视频去噪方法是对视频序列中的各帧分别进行小波去噪,但去噪效果仍然不能让人满意。这是由于残留的噪声和去噪时引入的类似脉冲噪声的伪细节在每一帧之间有不同,而且没有考虑各帧之间的相关性。新的去噪方法有两类:第一类是在传统算法的基础上增加运动检测和估计,利用各帧之间的运动相关性,能够较好地解决运动图像拖尾和运动边缘模糊的问题;第二类算法是把视频信号看成一个特殊的三维信号,即两个空间维和一个时间维,采用三维变换把它当成一个整体来处理。本文基于这两类视频去噪方法分别研究了基于三维复小波变换的阈值去噪算法和基于二维复小波变换和运动估计的算法。三维复小波变换与传统可分离小波变换相比能够更好的表现视频中的运动信息,在此基础上能更好的利用各帧间的相关性。基于运动估计的算法则直接提取相邻两帧间的相关信息,通过帧间滤波和空间滤波相结合方法有效地去除噪声。实验结果显示,这两种方法与不考虑帧间相关性的单帧滤波相比具有较大的优势,并且具有各自不同的优点,可以根据实际需要选择应用。
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