1.5. Модифицированный билатеральный фильтр для удаления блочности изображений.

1.5.1. Алгоритм уменьшения артефактов блочности

Рассмотрим границу между двумя соседними блоками. С помощью индекса НИБ, описанного выше, вычислим значение блочности на границе двух соседних блоков. Если значение блочности для этой границы меньше определенного порога, то преобразование этой границы не требуется. Если же порог превышен:, то уменьшение артефактов блочности необходимо. Порогопределяется эмпирически. Для того чтобы предотвратить размытие краев объектов на исходном изображении, формируется инвариантное изображение, состоящее из блоков, в которых все ДКП-коэффициенты приравниваются нулю, кроме первого коэффициента. Это изображение используется для нахождения краев объектов на исходном изображении. Блоки, которые соприкасаются с найденными краями объектов, будем называть краевыми блоками. Далее, исходя из измеренной ранее локальной видимости артефактов блочности на каждой границе каждого блока и информации о краях объектов, все границы блоков исходного изображения делятся на три следующих типа [5]:

• Тип 1: , дальнейшее преобразование не требуется.

• Тип 2: , и ни один из двух блоков, составляющих данную границу, не является краевым.

• Тип 3: , и хотя бы один из двух блоков, составляющих данную границу, является краевым блоком.

Для того чтобы уменьшить артефакты блочности и при этом минимально исказить исходное изображение, для трех типов границ блоков применяются разные методы обработки. Общая схема алгоритма приведена на рис. 4.

Рис. 4. Общая схема алгоритма удаления блочности.

Ниже приведено подробное описание предложенного алгоритма уменьшения артефактов блочности.

1.5.2. Нахождение краев объектов на изображении

Поскольку все ДКП-коэффициенты изображения при декодировании доступны, инвариантное изображение может быть легко сформировано из первых коэффициентов каждого блока. При этом размер инвариантного изображения составляет 1/64 от размера исходного изображения. Далее для каждого пикселя этого изображения находится величина градиента по следующей формуле [3]:

(26)

Пиксель считается краевым, если , где– это некоторый порог. Информация о краевых пикселях записывается в двоичной форме в виде матрицы. Бинарная морфологическая фильтрация [28] применяется для удаления изолированных краевых пикселей, которые могут привести к ошибкам при нахождении краев. Поскольку каждый пиксель в инвариантном изображении соответствует блоку 8 × 8 в исходном изображении, каждый блок, соответствующий краевому пикселю в инвариантном изображении, объявляется краевым блоком в исходном изображении. На рис. 5 показан пример работы алгоритма нахождения краев объектов на изображениях «Лена», «Бабуин» и «Перцы», закодированных алгоритмом JPEG с одинаковыми коэффициентами сжатия, при различных порогах. Краевые блоки выделены черным цветом.

Из рис. 5 видно, что основные границы были успешно обнаружены. При этом вычислительная сложность подобного алгоритма сравнительно невысока, поскольку он работает с инвариантным изображением, и формула для вычисления является тривиальной.