Методи та засоби усунення спотворень відеосигналів з використанням їх надлишковостей

Abstract

Дисертація присвячена розробленню та вдосконаленню методів усунення спотворень у відеосигналах, які з’явились внаслідок надмірного стиснення зображень. Основна увага спрямовується на ті спотворення, що мають найбільший вплив на візуальну якість зображення. Отримав подальший розвиток метод поліпшення якості зображень, що використовує адаптивне малохвильове фільтрування з використанням мінімізації оцінки Стейна та кластеризації малохвильових коефіцієнтів. Удосконалено метод аналізу часової інформації введенням коефіцієнта “якості вектора руху”, який враховує подібність блоків кадрів відеопослідовності, напрями зсуву сусідніх блоків і ключових елементів сусідніх кадрів відеопослідовності. Запропоновано просторово-часовий метод розосередженого фільтрування, що для відновлення інформації використовує надлишковість, яка міститься у самому відеосигналі. Отримав подальший розвиток метод визначення якісних характеристик рухомих та нерухомих зображень, який базується на проведенні їх об’єктивної, комплексної оцінки, що дозволило наблизити таку оцінку до людської зорової системи. Достовірність результатів підтверджується експериментальними дослідженнями та впровадженнями. The thesis is devoted to the development and improvement of methods for artifacts reduction in images and video. The focus is concentrated on those artifacts that have the greatest impact on the visual quality of images and video. In this paper, the types of artifacts that could be frequently observed due to image or video compression are presented. These distortions are classified into the following types, namely blocking, ringing, flickering distortions, and mosquito noise. In its turn, the classification for post-processing methods and algorithms was developed. All postprocessing methods and algorithms for image and video artifacts reduction are divided into the following types: spatial-temporal algorithms, algorithms that transform signal to frequency domain, and motion-compensated algorithms. In general, all post-processing methods characterized by using image/video redundancy could be divided into three categories: that use temporal information; that use only spatial information; that use redundancy of wavelet coefficients. Having several images of the same scene can be greatly beneficial to the restoration results. Furthermore a method that uses intra-scale dependencies of wavelet coefficients was proposed. This method uses adaptive wavelet thresholding for image de-noising using sure minimization and clustering of wavelet coefficients. The proposed method incorporates information on neighbouring wavelet coefficients that are inside of manually created cluster. In order to find better threshold the proposed approach uses sure minimization and intra-band dependencies of wavelet coefficients. Extensive experimental results demonstrate the strength of the proposed method. Another efficient approach for artifacts reduction has been presented in this paper. In order to enhance overall video quality proposed approach uses image sequence redundancy. Spatial and temporal information was used for video de-noising process. Originally, the NLM is designed as the spatial filter. In this way, the NLM takes advantage of redundancy presented in the spatial domain. Extension of the NLM to temporal domain gives more information for the NLM to retrieve the original frame. And proposed algorithm takes advantage over both: temporal and spatial domains. The index to determine quality of motion vectors has been proposed, and this approach has been reused in the suggested Spatio-temporal algorithm for coding artifacts reduction. The objective quality evaluation method has been proposed for quality evaluation of restored images and video. This method uses a set of objective metrics in order to evaluate image and video quality. The set of metrics are not limited to: MSE, PSNR – to determine quality of de-noising; GBIM, PS-BIM – to evaluate blocking artifacts; SSIM – to determine general image quality; Flickering, Mosquito - to find out video artifacts. The reliability of the results was confirmed by experimental research and implementation. Диссертация посвящена разработке и совершенствованию методов устранения искажений в видеосигналах, которые появились в результате чрезмерного сжатия сигналов изображений. Основное внимание направляется на те искажения, которые имеют наибольшее влияние на визуальное качество изображения. Разработан метод улучшения качества изображений, использующий адаптивное вейвлет преобразование с использованием минимизации оценки Стеина и кластеризации вейвлет коэффициентов. Усовершенствован метод анализа временной информации введением коэффициента "качества вектора движения", который учитывает сходство блоков кадров видеопоследовательности, направления смещения соседних блоков и ключевых элементов соседних кадров видеопоследовательности. Предложено пространственно-временной метод рассредоточенного фильтрования, который для восстановления информации использует избыточность, содержащуюся в самом видеосигнале. Получил дальнейшее развитие метод определения качественных характеристик подвижных и неподвижных изображений, основанный на проведении их объективной, комплексной оценки. Достоверность результатов подтверждается экспериментальными исследованиями и внедрениями.