专利名称：去除复合视频解码图像色串的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及视频图像处理领域，特别涉及检测和去除复合视频信号经解码后在色度图像中引入的色串噪声的方法和系统。
背景技术：
在PAL和NTSC等复合视频系统中，彩色视频图像信号以频谱间置的方式实现亮度信号和色度信号的同频带传输，由于人眼对于色度信号的分辨率远低于对亮度信号的分辨率，所以色度信号占用的带宽一般低于亮度信号。以PAL-D彩色视频信号为例，其亮度信号的带宽为6MHz，而色度信号的带宽低于1. 3MHz，且被调制在彩色副载频上置于亮度信号频谱的高端。
对于实际的视频信号，亮度信号的幅频特性具有收敛性，即在频带较高端，亮度信号的能量会降到很低。将色度信号的频谱置于亮度信号的较高频率处，有利于减少二者之间的串扰。然而，由于亮度信号和色度信号共享了一些频带，不可避免地会引入一些失真。
复合视频信号中，通常存在两种由于亮度和色度信号共享一些频带而引入的失真亮色分离后的亮度信号叠加了部分色度子载波的频率成分而产生的失真；亮度分量的高频成分混淆于色度信号而在色度图像中产生的失真，这种失真通常发生在颜色高饱和区的边界点处。上述两种失真有多种不同的称谓，如彩虹效应、渗色、色串、色失真赝像、亮失真赝像等。考虑到上述失真是在亮色分离过程中引入的亮度和色度串扰噪声，所以后续的内容中采用色串噪声这个称谓，简称色串。
在视频监控系统中，以固定安装的摄像机观察监控区域是一种常见的模式，理论上只在出现运动对象的时候，视频图像才会产生变化。编码器应该将码流分配给由于出现运动目标而产生帧差数据的区域。通过视频解码器对亮度信号和色度信号进行分离的过程中所引入的色串噪声不仅降低了视觉意义上的图像质量，更重要的，这种失真在时间方向上是不一致的，在静态区域(特别是存在较多纹理的区域)亮度和色度分量都将产生不包含有效视觉信息的时间域变化。直接的后果就是在视频编码中，把较多的码流分配给上述失真所引入的帧差数据，使得编码器无法兼顾码率的限制和视频质量的要求。
采用三维梳状滤波器实现复合视频信号的亮度和色度分离可以有效地减少色串噪声，然而，使用三维梳状滤波器的视频解码器通常价格较贵，对于大量价格敏感的应用， 对亮色分离后的视频图像作色串抑制，是一种低成本的提高图像视觉质量且兼顾码率限制的解决方案。
中国专利CN 1767659色串检测系统使用模板检测像素是否发生了色串，该模板是被精确定义的。以PAL制复合视频信号为例，该模板为两个较大的色度值后跟着两个较小的色度值，再跟着两个较大的色度值，.......对于存储在缓存中的同类(奇场或偶场)视频，提取相应像素的色度值，以该色度值序列作为模式，与色串模板作匹配，判定是否发生了色串。
美国专利7751484B2通过实验观察得出了一些经验性的判断是否出现色串现象3的判据(1)连续的若干同类型的场图像(奇场或偶场)，若某个像素位于静态区域且发生色串，则在该像素提取的色度值将在两个不同的值之间振荡，这两个值的平均是色度的真实值；(2)在运动区域，虽然结论(1)通常不会完美地成立，但如果运动目标作勻速的平移运动，则结论(1)接近于成立；(3)色串通常伴随较多的空间域高频成分，尤其是垂直的高频成分。文献"Detection and Removal of Rainbow Effect Artifacts，，(Chang L L 等， Proc. ICIP2007)提出彩虹现象通常发生在亮度图像具有较多高频成分的区域，且表现为交错的彩色条带，可根据像素的亮度值和色度值与其邻域像素的相关性低这个特点来判断是否发生了色串现象。现有对亮色分离后的视频图像作色串抑制的方法通常需要记录连续若干帧完整的视频图像，所存储的帧数多少将很大程度影响检测的精确度；类似于色串模板这样的经验判据，不能与视频图像随机变化的特征相适应；更重要的，已有的检测技术，通常直接针对所存储的数据，没有利用色度数据本身固有的分布特征，其鲁棒性受到很大的限制。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种方法及系统以去除复合视频信号由于亮色分离而引入的色串噪声。具体地说，在基于本发明的一种实施例中，以复合视频解码后的亮度和色度图像为输入检测某个像素是否发生色串，若检测到色串噪声，则对该像素的色度图像作滤波处理。本发明基于如下的观察某个像素若存在色串，则观察到的像素色度值将在三个值之间以较快的节奏交替变化，这三个值分别为色度分量的真实值、大于真实值的一个较大值和小于真实值的一个较小值；较大值和较小值与真实值之间存在较大的偏离，且二者的平均接近于真实值。由此，本发明对色度分量图像，在每个像素以一个包含三个组成成分的混合高斯模型对随时间变化的观察数据的分布建模。这些组成成分中糾对应较大值、/7(Χ;//2,σ22)对应较小值、T7(Azvd)对应真实值。对每个像素，本发明以一个匹配标记字段记录连续若干帧的匹配情况。本发明的实施例公开了将匹配标记字段定义成一个字数据的方法，分别以二比特数据00、01、10和 11表示以下四种情况像素当前值与上述对应真实值、较大值和较小值的高斯分布匹配， 以及不与任意一个分布匹配。一个字数据的标记字段可记录连续8帧的匹配情况。本发明的实施例根据色度值的跃变次数、μ工和μ 2的差值、紧邻二帧亮度变化、是否存在明显的垂直边缘等线索判断是否发生色串。所述色度值的跃变次数根据匹配标记计算，具体方法为若匹配标记中紧邻的两个标记不等，且都不为‘11’，则记作一次跃变，否则无跃变。考虑到发生色串时，色度的较大值(或较小值)与真实值之间的差值会远远地大于高斯分布的标准差值，本发明的实施例对混合高斯模型作了简化对每个像素的混合模型，记录其μ。P1和μ 2值，对整幅图像记录一个标准差值。。与每个像素存储一个标准差值相比，可以大大减少所需的存储空间和数据传输所需的带宽资源。本发明的有益技术效果在于所公开的以混合高斯模型建模随时间变化色度值的分布，能很好地捕捉到发生色串时色度值在三个值之间快速交替变化的特征，从而有效且可靠地检测和去除色串噪声
图1为本发明色串检测和去除实施例的流程框图2为本发明混合高斯模型初始化的流程示意图3为本发明色串检测模块的流程示意图4为本发明用于记录匹配标记的字数据以及逐帧更新的示意图。
具体实施方式
本发明将混合高斯模型引入到色串噪声去除和抑制的应用中。在已有的视频背景建模方法中，混合高斯模型(Gaussian Mixture Models)是应用得非常广泛的一种。为了描述背景随时间的缓慢变化以及背景图像中存在的一些扰动(如树叶晃动、水波涟漪、显示器闪动等)，混合高斯模型将某个背景像素点随时间变化的像素值的分布建模成若干个高斯分布的叠加，即把这些数据看作是从多个高斯分布生成出来的。
在一个给定的时刻，每个高斯分布由三个要素刻画均值μ i、方差< (或协方差矩阵Σ》、以及与该模型活跃程度有关的权值Wi。若当前帧的像素值为Xi (假设是一个向量，以对应多个颜色)，则该像素属于背景区域的概率按下式计算
权利要求
1.一种对复合视频信号解码所得图像进行色串噪声去除的方法和系统，其特征包括 以混合高斯模型对随时间变化的像素色度值的分布进行建模；对于输入的色度图像，以匹配标记字段记录色度值与各个高斯分布的匹配情况，由连续若干帧的匹配标记统计色度分量的跃变次数；以跃变次数，对应较大值的高斯分布和较小值的高斯分布的均值之差，亮度图像的相邻帧的帧差值，以及边缘信息为线索检测是否发生色串。
2.如权利要求1所述的混合高斯模型对色度值的分布建模，其特征在于根据存在色串的像素，观察到的色度值将在色度分量的真实值、大于真实值的一个较大值和小于真实值的一个较小值之间以较快的节奏交替变化这样的事实，每个像素采用包含三个组成成分的混合高斯模型对随时间变化的观察数据建模，其中舛对应较大值、//(1;吒，σ22) 对应较小值、η{Χ·,μ )对应真实值。
3.如权利要求1所述的由匹配标记统计色度值的跃变次数，其特征在于，包含以下步骤(1)计算输入像素的色度值与各个高斯分布的均值之差的绝对值，即Cli(Xd)= C(χ, γ)-μ i (X，y) I，选择其中的最小值 Cl1 (X，y) = min{d。(χ, y)，(I1 (χ, y)，d2 (χ, y)}，若 Cl1 (χ, y)<2.5o，则判定C(x，y)与第1(1 = 0，1，幻个高斯分布凡，一)匹配，否则判定C(x，y)不与任一个分布匹配；(2)分别以二比特数据00、01、10和11表示像素当前值与//(A/VAKA糾,巧2)、 約匹配以及不与任一个分布匹配四种情况，用一个字的匹配字段记录连续8帧的匹配情况，通过向左移位操作持续更新匹配标记字；(3)若匹配标记字中紧邻的两个标记不等，且都不为‘11’，则判定发生一次跃变，由此统计连续的八帧中发生多少次跃变，记为shCoimt。
4.如权利要求1所述的色串检测方法，其特征在于根据色度值的跃变次数、μ工和P2 的差值、紧邻二帧亮度变化、是否存在明显的垂直边缘等线索判断是否发生色串，具体地， 若像素(X，y)，ShCount > Tcount，μ「μ 2 > Tmu, δ 彡 Tdelta，Tx > 1. 5Iy 且 Ix > Tedge,则判定(X，y)发生色串，需作色串去除处理，其中T_t、Tmu、Tdelta是三个阈值，▽/ = [/、,/,f为图像梯度，S (x，y) = I Ik(x，y)-Ilri(Xd) I为亮度帧差的绝对值。
全文摘要
本发明公开了一种去除复合视频信号在亮色分离过程中所引入的色串噪声的方法和系统，包括(1)以混合高斯模型对随时间变化的像素色度值的分布建模，跟踪观察色度值与模型的匹配情况，判断色度值是否发生快速、有规律的振荡变化；(2)以匹配标记字记录多帧的匹配信息，由此计算像素色度值的跃变次数；(3)以色度值的跃变次数、对应较大值和较小值的高斯分布的均值之差、紧邻二帧亮度变化、是否存在明显的垂直边缘等为线索判断是否发生色串噪声。本发明所公开的以混合高斯模型建模随时间变化色度值的分布，能很好地捕捉到发生色串时色度值快速交替变化的特征，从而有效且可靠地检测和去除色串噪声、改善视频的视觉质量、避免将编码码流分配给由于色串失真所引入的帧差数据。
文档编号H04N9/78GK102497560SQ20111040372
公开日2012年6月13日 申请日期2011年12月2日 优先权日2011年12月2日
发明者陈卫刚 申请人:浙江工商大学