CN1207915C - 视频压缩域半像素滤波方法 - Google Patents

Abstract

一种压缩域视频半像素滤波方法，可以提高视频质量，降低视频操作的计算复杂度。本发明的特征是：根据提取块的位置选择采用的半像素滤波方法；用该半像素滤波方法对压缩域系数滤波，得到对应半像素位置压缩域系数。本发明作用在压缩域，能对压缩域系数进行滤波，且不依赖于视频压缩标准。

Description

视频压缩域半像素滤波方法

技术领域

本发明涉及网络的技术领域，特别是一种视频压缩域半像素滤波的方法。

技术背景

随着网络技术、计算技术的发展，基于网络的视频应用大量出现。接入网络的设备存在异构性，计算能力存在差异，支持的视频标准也各不相同。视频编码技术计算复杂度比较大，无法满足各类用户的需求。视频转码、编辑技术可以再操作已经压缩的视频码流，提高视频处理速度。

所谓半像素是指在在整像素之间的像素点。在离散图象处理中，半像素点不是物理存在的，是为了满足某种目的而存在，例如精确运动补偿、图像上采样等。

视频编码标准普遍支持半像素运动估计，半像素运动估计极大的提高了视频质量，降低了码流码率。如果压缩域视频处理技术不支持半像素，将无法满足现实需求。

视频编码标准广泛采用DCT变换，可以有效降低视频的空间冗余度。所以，本发明中所涉及的压缩域是指离散余弦变换DCT变换的结果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种视频压缩域半像素滤波的方法。

一种压缩域视频半像素滤波方法，可以提高视频质量，降低视频操作的计算复杂度，其步骤如下：

1)根据提取块的位置选择采用的半像素滤波方法；

2)用该半像素滤波方法对压缩域系数滤波，得到对应半像素位置压缩域系数。

根据压缩域视频半像素滤波的要求选择采用的半像素滤波方法。一种视频压缩域半像素滤波的方法，其步骤如下：

1)根据要提取块

的位置，确定

同B₁相关的行数m、列数n；行数m、

列数n等于0或者正整数；

2)根据行数m、列数n，确定要采用的滤波方法；

3)根据要提取块 同相邻块的相关情况，确定相关块；

4)使用滤波方法对相关块进行滤波，得到

附图说明：

图1是本发明的反运动补偿示意图。

具体实施方式

压缩域视频半像素滤波问题如图1所示，已知压缩块B_i，i∈[1，2，3，4]，要从某个半像素位置提取压缩块

显然，无法直接提取压缩块 需要通过某种算法简单、快速的提取压缩块 本发明提出一种半像素滤波算法，即通过B_i同半像素滤波方法的乘积、求和运算，可以达到上述目的，解决半像素滤波问题。半像素滤波的具体步骤为：

1)根据要提取块

的位置，确定 同B₁相关的行数m、列数n；行数m、列数n等于0或者正整数；

2)根据行数m、列数n，确定要采用的滤波方法；

3)根据要提取块 同相邻块的相关情况，确定相关块；

4)使用滤波方法对相关块进行滤波，得到 设E^s＝{1，2，…，s}，其中s是整数，1≤s≤8.我们首先定义两类s×s维稀疏矩阵，维是指矩阵的维数， $R_s={\left(R_s(i,j)\right)}_{i,j\∈E^s}$ and $L_s={\left(L_s(i,j)\right)}_{i,j\∈E^s},$ 其中

定义矩阵：

$P_m=\left[\begin{array}{cc}0& R_m\\ 0& 0\end{array}\right]$

$P_n=\left[\begin{array}{cc}0& 0\\ L_n& 0\end{array}\right]$

P_m、P_n对应的DCT变换结果为

H_m＝DCT(P_m)

H_n＝DCT(P_n)

H_m、H_n为压缩域半像素滤波方法，根据要提取块 的位置组合这两个滤波方法，分别对B_i，i＝1，2，3，4进行滤波，并将滤波结果相加，就得到 的压缩域系数。

我们首先定义两类s×s维稀疏矩阵的意思是定义两类矩阵，这个维是指矩阵的维数；

Rs和Ls矩阵再用来定义矩阵Pm和Qn；而Pm和Qn是实际用于滤波使用的矩阵；

Rs、Ls、Pm和Qn都是自己定义的矩阵，是滤波时采用的系数矩阵；

m和n等于提取的目标矩阵中相关的行数和列数，例如m＝2，n＝3表示提取一个2行3列的矩阵；

i是要提取块的顺序号，例如提取的第一个块i＝1，提取的第二个块i＝2。

本发明的压缩域视频半像素滤波方法，可以提高视频质量，降低视频操作的计算复杂度。本发明的特征是：根据提取块的位置选择采用的半像素滤波方法；用该半像素滤波方法对压缩域系数滤波，得到对应半像素位置压缩域系数。本发明作用在压缩域，能对压缩域系数进行滤波，且不依赖于视频压缩标准。

Claims (4)

1.一种压缩域视频半像素滤波方法，可以提高视频质量，降低视频操作的计算复杂度，其步骤如下：

1)根据提取块的位置选择采用的半像素滤波方法；

2)用半像素滤波方法对压缩域系数滤波，得到对应半像素位置压缩域系数。

2.按权利要求1所述的压缩域视频半像素滤波方法，其特征在于：根据压缩域视频半像素滤波的要求选择采用的半像素滤波方法。

3.一种视频压缩域半像素滤波的方法，其步骤如下：

1)根据要提取块 的位置，确定

同B₁相关的行数m、列数n；行数m、列数n等于0或者正整数；

2)根据行数m、列数n，确定要采用的滤波方法；

3)根据要提取块 同相邻块的相关情况，确定相关块；

4)使用滤波方法对相关块进行滤波，得到

4.按权利要求3所述的视频压缩域半像素滤波的方法，其特征在于：设E^s＝{1，2，…，s}，其中s是整数，1≤s≤8，我们首先定义两类s×s维稀疏矩阵，维是指矩阵的维数， $R_s={\left(R_s(i,j)\right)}_{i,j\∈E^s}$ and $L_s={\left(L_s(i,j)\right)}_{i,j\∈E^s},$ 其中

定义矩阵：

$P_m=\left[\begin{array}{cc}0& R_m\\ 0& 0\end{array}\right]$

$P_n=\left[\begin{array}{cc}0& 0\\ L_n& 0\end{array}\right]$

P_m、P_n对应的DCT变换结果为

H_m＝DCT(P_m)

H_n＝DCT(P_n)

Pm和Qn是实际用于滤波使用的矩阵；

Rs、Ls、Pm和Qn是滤波时采用的系数矩阵；

m和n等于提取的目标矩阵中相关的行数和列数，

i是要提取块的顺序号，

H_m、H_n为压缩域半像素滤波方法，根据要提取块 的位置组合这两个滤波方法，分别对B_i，i＝1，2，3，4进行滤波，并将滤波结果相加，就得到 的压缩域系数。

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