TTA架構(gòu)下去振鈴算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、隨著多媒體視頻編解碼技術(shù)的發(fā)展,圖像壓縮中由于高頻分量的缺失,在解壓后的圖像中,邊緣部分往往存在明顯的振鈴效應(yīng),嚴(yán)重影響著人類(lèi)視覺(jué)。當(dāng)代流行的視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)中,如H.264、AVS、MPEG-4等,對(duì)于去振鈴算法都沒(méi)有明確的規(guī)定,現(xiàn)有的去振鈴算法也都不能從根本上解決問(wèn)題。
   本文以振鈴效應(yīng)產(chǎn)生的根本原因?yàn)槌霭l(fā)點(diǎn),深入分析了振鈴效應(yīng)產(chǎn)生的機(jī)理,實(shí)現(xiàn)了消除振鈴效應(yīng)的有效算法,并根據(jù)硬件環(huán)境的特性對(duì)算法中涉及的運(yùn)算進(jìn)行了改進(jìn)。鑒于

2、振鈴效應(yīng)多出現(xiàn)在圖像灰度變化梯度較大的區(qū)域,即圖像的邊緣,將本文中消除振鈴效應(yīng)的算法分為邊緣檢測(cè)和去振鈴濾波兩部分。
   在邊緣檢測(cè)中,本文使用Sobel算子計(jì)算梯度。考慮到硬件實(shí)現(xiàn)的可能性,亮度轉(zhuǎn)換過(guò)程中使用移位運(yùn)算代替乘法運(yùn)算,在不減小算法精確度的情況下提高了運(yùn)算效率,為下一步的去振鈴濾波達(dá)到更好的效果奠定了基礎(chǔ)。
   在去振鈴濾波中,考慮到與中心元素距離不同的點(diǎn)對(duì)該元素的影響也不同,因而賦以每個(gè)像素點(diǎn)不同的權(quán)重

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