视频处理装置、视频处理方法、电视接收机、程序及记录介质的制作方法

文档序号:7792425阅读:213来源:国知局
视频处理装置、视频处理方法、电视接收机、程序及记录介质的制作方法
【专利摘要】视频处理装置(100)所包括的噪声量计算部(150)基于各块的量化代码和各块的动作判别结果,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对象帧的至少一种降噪处理。
【专利说明】视频处理装置、视频处理方法、电视接收机、程序及记录介 质

【技术领域】
[0001] 本发明主要涉及降低视频噪声的视频处理装置及视频处理方法。

【背景技术】
[0002] 以往,开发有用于降低在对压缩编码后的视频进行解码的过程中产生的噪声的技 术。
[0003] 下述专利文献1中记载有如下技术:S卩,基于与块编码的编码块边界之间的距离 来设定加权系数,根据该加权系数来控制画质修正时的画质修正量。
[0004] 此外,下述专利文献2中揭示有如下技术:S卩,基于对视频信号以规定压缩率实施 压缩处理后的信号、与对使视频信号延迟规定帧数而得到的视频信号以规定压缩率实施压 缩处理后的信号之间的差值,来进行动作检测,并基于该动作检测结果,来控制是否使所述 处理单元进行对视频信号的消噪处理。
[0005] 此外,下述专利文献3中记载有如下技术:S卩,基于对解码图像中指定的大小各不 相同的范围所检测出的第1活跃值、第2活跃值及量化宽度值,使高频分量衰减或增强。
[0006] 此外,在下述专利文献4中记载有如下技术:S卩,对于jpeg压缩后的图像,预测图 像的压缩率,根据该预测出的压缩率来决定进行图像压缩噪声降低处理和色彩噪声降低处 理的顺序。此外,还记载了在能调取压缩率本身的情况下,也可将压缩率作为指标来构成 jpeg压缩率判定处理。
[0007] 此外,下述专利文献5中揭示了如下技术:S卩,利用由动作检测电路检测出的动作 信号、和由噪声量检测电路检测出的噪声量,来切换对降噪特性进行设定的系数器的乘法 系数。
[0008] 此外,下述专利文献6中记载有如下技术:S卩,根据解码后的视频信号是否是对I 图像、P图像及B图像中的任一种进行解码后的信号,来变更对解码后的视频信号的降噪特 性。此外,专利文献2中记载有如下技术:S卩,根据编码视频信号的传输速率,来变更对I图 像、P图像及B图像的降噪特性。
[0009] 现有技术文献
[0010] 专利文献
[0011] 专利文献1 :日本公开专利公报"特开平10-229546号公报(1998年8月25日公 开)"
[0012] 专利文献2 :日本公开专利公报"特开2007-166400号公报(2007年6月28日公 开),,
[0013] 专利文献3 :日本公开专利公报"特开平8-149471号公报(1996年6月7日公开)"
[0014] 专利文献4 :日本公开专利公报"特开2001-177731号公报(2001年6月29日公 开),,
[0015] 专利文献5 :日本公开专利公报"特开平7-131680号公报(1995年5月19日公 开)"
[0016] 专利文献6 :日本公开专利公报"特开2003-32685号公报(2003年1月31日公 开),,


【发明内容】

[0017] 发明所要解决的技术问题
[0018] 在上述专利文献1所记载的技术中,以获取与块编码的编码块边界之间的距离为 前提。因此,在无法获取上述距离的装置中,无法采用该方法,从而无法进行降噪处理及画 质修正处理。此外,获取上述距离的结构成为成本上述的一个原因。
[0019] 此外,即使如上述专利文献2所记载的技术那样利用切换消噪处理的接通关断的 结构,也存在画质的提高无法达到期望的第1问题。
[0020] 本发明是鉴于上述第1问题而完成的,其目的在于实现一种能抑制成本上升、并 进行有效的降噪处理的视频处理装置。
[0021] 此外,即使如上述专利文献3所记载的技术那样,利用基于第1活跃值、第2活跃 值及量化宽度值来使高频分量衰减或增强的结构,也存在画质的提高无法达到期望的第2 问题。
[0022] 本发明是鉴于上述第2问题而完成的,其目的在于实现一种能抑制成本上升、并 进行有效的降噪处理的视频处理装置。
[0023] 此外,即使利用上述专利文献4所记载的技术,也存在画质的提高无法达到期望 的第3问题。
[0024] 本发明是鉴于上述第3问题而完成的,其目的在于实现一种能抑制成本上升、且 与现有技术相比执行更有效的色彩噪声降低处理的视频处理装置。
[0025] 此外,即使在上述专利文献5所记载的技术中,由于需要动作检测电路及噪声量 检测电路,因此,也存在导致成本上升的第4问题。
[0026] 本发明是鉴于上述第4问题而完成的,其目的在于实现一种能抑制成本上升、并 进行有效的降噪处理的视频处理装置。
[0027] 此外,还已知有基于构成对象帧的块所具有的量化代码值来决定降噪处理的强度 的技术。例如,已知有通过判别构成对象帧的块所具有的量化代码值是否大于规定阈值来 决定是否执行降噪处理的技术。这种技术具有对判别为超过规定阈值的对象帧以同样的强 度应用降噪处理的问题。例如,在量化代码值的规定阈值为10的情况下,对构成对象帧的 所有块的量化代码值为11的视频、和构成对象帧的所有块的量化代码值为31的视频分别 应用相同强度的降噪处理。实际上,在量化代码值为11的视频和量化代码值为31的视频 中,各自的视频在编码及解码时的量化代码值是不同的。在对这样的两种视频应用相同强 度的降噪处理的情况下,对量化代码值为11的视频而言,应用了强度过度的降噪处理,另 一方面,对量化代码值为31的视频而言,应用了强度不足的降噪处理。
[0028] 此外,上述技术具有如下问题:S卩,对量化代码值为11的视频应用了强度过度的 降噪处理,另一方面,对量化代码值为10的视频不应用降噪处理。这种降噪处理可能会给 收看视频的用户带来异样感。
[0029] S卩,上述技术具有无法根据量化代码的值来实施适当强度的降噪处理的第5问 题。
[0030] 本发明是鉴于上述第5问题而完成的,其目的在于实现一种能抑制成本上升、且 与现有技术相比实施更适当的强度的降噪处理的视频处理装置。
[0031] 此外,上述专利文献6所记载的技术中,虽然着眼于I图像、P图像及B图像的差 异来变更对各图像施加的降噪特性,但即使利用该技术,也存在画质的提高无法达到期望 的第6问题。
[0032] 本发明是鉴于上述第6问题、基于发明人的见解而完成的,其目的在于实现一种 能抑制成本上升、并进行有效的降噪处理的视频处理装置。
[0033] 解决技术问题所采用的技术方案
[0034] 为了解决上述第1问题,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信号进行 解码而得到的视频的噪声,其包括:降噪处理选择单元,其基于构成对象帧的各块的量化代 码、和构成该对象帧的各块的动作判别结果,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选 择应用于该对象帧的至少一种降噪处理;及降噪单元,其将由所述降噪处理选择单元所选 择的降噪处理应用于所述对象帧。
[0035] 此外,为了解决上述第1问题,本发明的一个方式的视频处理方法降低对视频信 号进行解码而得到的视频的噪声,其包含:降噪处理选择工序,其基于构成对象帧的各块的 量化代码、和构成该对象帧的各块的动作判别结果,从具有互不相同的特性的多种降噪处 理中选择应用于该对象帧的至少一种降噪处理;及降噪工序,其将由所述降噪处理选择工 序所选择的降噪处理应用于所述对象帧。
[0036] 此外,为了解决上述第2问题,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信 号进行解码而得到的视频的噪声,其包括:设定单元,其基于构成对象帧的各块的量化代 码、和构成该对象帧的各块的频率特性或边缘信息,设定蚊式噪声降低参数;及降噪单元, 其对该对象帧实施利用了由所述设定单元所设定的蚊式噪声降低参数的蚊式噪声降低处 理。
[0037] 此外,为了解决上述第2问题,本发明的一个方式的视频处理方法降低对视频信 号进行解码而得到的视频的噪声,其包含:设定工序,其基于构成对象帧的各块的量化代 码、和构成该对象帧的各块的频率特性或各像素的边缘信息,设定蚊式噪声降低参数;及降 噪工序,其对该对象帧实施利用了由所述设定工序所设定的蚊式噪声降低参数的蚊式噪声 降低处理。
[0038] 此外,为了解决上述第3问题,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信 号进行解码而得到的视频的噪声,其包括:强度决定单元,其基于构成对象帧的各块的量化 代码、该对象帧中所包含的原色像素的数量、及彼此相邻的原色像素的形成面积,决定色彩 噪声降低处理的强度;及降噪单元,其将具有由所述强度决定单元所决定的强度的色彩噪 声降低处理应用于所述对象帧。
[0039] 此外,为了解决上述第3问题,本发明的一个方式的视频处理方法降低对视频信 号进行解码而得到的视频的噪声,其包含:强度决定工序,其基于构成对象帧的各块的量化 代码、该对象帧中所包含的原色像素的数量、及彼此相邻的原色像素的形成面积,决定色彩 噪声降低处理的强度;及降噪工序,其将具有由所述强度决定单元所决定的强度的色彩噪 声降低处理应用于所述对象帧。
[0040] 此外,为了解决上述第4问题,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信 号进行解码而得到的视频的噪声,其包括:降噪处理选择单元,其基于构成对象帧的各块的 量化代码、和构成该对象帧的各块的运动矢量信息,从具有互不相同的特性的多种降噪处 理中选择应用于该对象帧的至少一种降噪处理;及降噪单元,其将由所述降噪处理选择单 元所选择的降噪处理应用于所述对象帧。
[0041] 此外,为了解决上述第4问题,本发明的一个方式的视频处理方法降低对视频信 号进行解码而得到的视频的噪声,其包含:降噪处理选择工序,其基于构成对象帧的各块的 量化代码、和构成该对象帧的各块的运动矢量信息,从具有互不相同的特性的多种降噪处 理中选择应用于该对象帧的至少一种降噪处理;及降噪工序,其将由所述降噪处理选择工 序所选择的降噪处理应用于所述对象帧。
[0042] 此外,为了解决上述第5问题,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信 号进行解码而得到的视频的噪声,其包括:设定单元,其获取构成对象帧的各块的量化代码 值,基于各自的所述量化代码值计算所述对象帧中的降噪参数,将规定范围内的降噪处理 强度设定成与规定范围内的所述降噪参数具有正相关性;及降噪单元,其对所述对象帧实 施利用了由所述设定单元所设定的所述降噪处理强度的降噪处理。
[0043] 此外,为了解决上述第5问题,本发明的一个方式的视频处理方法包含:设定单 元,其获取构成对象帧的各块的量化代码值,基于各自的所述量化代码值计算所述对象帧 中的降噪参数,将规定范围内的所述降噪参数设定成与规定范围内的降噪处理强度具有正 相关性;及降噪单元,其对所述对象帧实施利用了由所述设定单元所设定的所述降噪处理 强度的降噪处理。
[0044] 此外,为了解决上述第6问题,本发明的一个方式的视频处理装置包括:设定单 元,其基于构成视频数据中所包含的I图像的各块的量化代码,来设定降噪参数的偏移量; 变更单元,其根据I图像彼此的帧间隔,来变更所述偏移量;及降噪单元,其对所述视频数 据实施降噪处理,该降噪处理利用了包含由所述变更单元变更后的偏移量的降噪参数。
[0045] 此外,为了解决上述第6问题,本发明的一个方式的视频处理方法包含:设定工 序,其基于构成视频数据中所包含的I图像的各块的量化代码,来设定降噪参数的偏移量; 变更工序,其根据I图像彼此的帧间隔,来变更由所述设定单元所设定的所述偏移量;及降 噪工序,其对所述视频数据实施降噪处理,该降噪处理利用了具有由所述变更单元变更后 的偏移量的降噪参数。
[0046] 发明效果
[0047] 如上所述,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的 视频的噪声,其包括:降噪处理选择单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该 对象帧的各块的动作判别结果,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对 象帧的至少一种降噪处理;及降噪单元,其将由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理 应用于所述对象帧。
[0048] 如上所述,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的 视频的噪声,其包括:设定单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的 各块的频率特性或各像素的边缘信息,设定蚊式噪声降低参数;及降噪单元,其对该对象帧 实施利用了由所述设定单元所设定的蚊式噪声降低参数的蚊式噪声降低处理。
[0049] 如上所述,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的 视频的噪声,其包括:强度决定单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、该对象帧中所 包含的原色像素的数量、及彼此相邻的原色像素的形成面积,决定色彩噪声降低处理的强 度;及降噪单元,其将具有由所述强度决定单元所决定的强度的色彩噪声降低处理应用于 所述对象帧。
[0050] 如上所述,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的 视频的噪声,其包括:降噪处理选择单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该 对象帧的各块的运动矢量信息,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对 象帧的至少一种降噪处理;及降噪单元,其将由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理 应用于所述对象帧。
[0051] 如上所述,本发明的一个方式的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的 视频的噪声,其包括:设定单元,其获取构成对象帧的各块的量化代码值,基于各自的所述 量化代码值计算所述对象帧中的降噪参数,将规定范围内的降噪处理强度设定成与规定范 围内的所述降噪参数具有正相关性;及降噪单元,其对所述对象帧实施利用了由所述设定 单元所设定的所述降噪处理强度的降噪处理。
[0052] 如上所述,本发明的一个方式的视频处理装置包括:设定单元,其基于构成视频数 据中所包含的I图像的各块的量化代码,来设定降噪参数的偏移量;变更单元,其根据I图 像彼此的帧间隔,来变更所述偏移量;及降噪单元,其对所述视频数据实施降噪处理,该降 噪处理利用了包含由所述变更单元变更后的偏移量的降噪参数。
[0053] 根据上述各结构,能抑制成本上升,并进行有效的降噪处理。

【专利附图】

【附图说明】
[0054] 图1是实施方式1的视频处理装置100的功能框图。
[0055] 图2是实施方式2的视频处理装置100的动作流程。
[0056] 图3是实施方式4的视频处理装置100的功能框图。
[0057] 图4是实施方式5的视频处理装置100的功能框图。
[0058] 图5是示意性表示视频处理装置100实施的视频修正量与该视频的噪声量之间的 关系的图。
[0059] 图6是表示本发明一实施方式的视频处理装置的结构的框图。
[0060] 图7是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示对各像素的量化 代码及阈值的一个示例的图。
[0061] 图8是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,图8(a)表示在3D降噪 处理中参照的帧,图8(b)表示2D降噪处理中参照的帧。
[0062] 图9是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,表示"有动作"的块和 "无动作"的块。
[0063] 图10是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示由量化代码超 过阈值的比例、以及"有动作"的块的比例所指定的各降噪处理的强度的图。
[0064] 图11是用于说明本发明一实施方式的变形例的视频处理装置的图,是表示对各 像素的量化代码及阈值的一个示例的图。
[0065] 图12是用于说明本发明一实施方式的变形例的视频处理装置的图,是表示由量 化代码超过阈值的比例、以及"有动作"的块的比例所指定的各降噪处理的强度的图。
[0066] 图13是表示本发明一实施方式的视频处理装置的结构的框图。
[0067] 图14(a)是用于说明蚊式噪声的示意图。图14(b)是用于说明蚊式噪声降低处理 中参照的区域的外表图。
[0068] 图15是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示构成对象帧的 像素的频率特性的直方图。
[0069] 图16是用于说明本发明一实施方式的变形例的视频处理装置的图,是表示由量 化代码超过阈值的比例、以及构成对象帧的频率分量的比例所指定的各降噪处理的强度的 图。
[0070] 图17是用于说明本发明一实施方式的变形例的视频处理装置的图,是表示由量 化代码超过阈值的比例、以及构成对象帧的频率分量的比例所指定的各降噪处理的强度的 图。
[0071] 图18是表示本发明一实施方式的视频处理装置的结构的框图。
[0072] 图19是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是包含有显示视频的 帧被判别为色彩噪声的模式、和被判别为人为追加的模式的情况的示意图。
[0073] 图20是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示由量化代码超 过阈值的比例、以及原色像素的判别结果所指定的各降噪处理的强度的图。
[0074] 图21是表示本发明一实施方式的视频处理装置的结构的框图。
[0075] 图22是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,表示运动矢量的一个 示例。
[0076] 图23是表示本发明一实施方式的视频处理装置的结构的框图。
[0077] 图24是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,图24(a)表示构成对 象帧的各块的量化代码值的直方图,图24(b)表示降噪参数与降噪处理强度之间的相关关 系。
[0078] 图25是表示本发明一实施方式的视频处理装置的结构的框图。
[0079] 图26是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示视频数据所包 含的多个图像、各图像中的NR参数、偏移量及NR增益的图。
[0080] 图27是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示偏移量(N)及偏 移量(M)的概要的图。

【具体实施方式】
[0081] 〈实施方式1>
[0082] 图1是本发明实施方式1的视频处理装置100的功能框图。视频处理装置100是 对所输入的视频信号的噪声进行修正的装置,包括视频获取部110、解码处理部120、量化 参数获取部130、存储部140、噪声量计算部150及降噪处理部160。
[0083] 视频处理装置100适用于电视接收机,该电视接收机例如对作为广播信号传送的 TS(Transport Stream:传输流)进行解码,并对解码得到的视频进行显示。
[0084] (视频获取部110)
[0085] 视频获取部110接收将视频变为信号后得到的视频信号。视频信号的获取源可考 虑例如广播波、存放于存储介质的视频数据等任意形态的视频信号源。但是,需要是采用了 可获取后述量化参数的方法的视频信号。
[0086] (解码处理部120)
[0087] 解码处理部120对视频获取部110所获取的视频信号进行解码。由于一般会利用 某种方法对视频信号进行编码,因此,需要解码处理部120的处理。
[0088] 解码处理部120进行解码的视频信号例如根据MPEG-1、MPEG-2及H. 264/MPEG-4. AVC等进行编码。
[0089] 解码处理部120例如利用画面内预测(帧内预测)及画面间预测(帧间预测)中 的任一种来生成预测图像,将该预测图像的各像素值与从视频信号解码得到的各像素值相 力口,从而生成解码图像。
[0090] 解码处理部120在利用帧间预测来生成预测图像时,参照已经解码的、存放在未 图示的帧存储器内的一个或多个已解码图像,利用运动矢量对构成该已解码图像的各个块 进行动作补偿,从而生成预测图像。此处,表示各运动矢量的运动矢量信息从视频信号解码 得到。
[0091] 此外,视频信号中通常包含有量化转换系数(也简称为转换系数),该量化转换 系数是在对每个块将各个块所包含的像素的像素值进行频率转换(例如,DCT(Discrete Cosine Transform:离散余弦转换)转换)后,实施与量化参数对应的量化处理而得到。例 如,在视频信号是对每个8X8像素的块进行编码后得到的信号的情况下,视频信号中,对 各个块包含有8X8分量的量化转换系数。
[0092] 在对这种视频信号进行解码的情况下,解码处理部120参照量化参数,对各转换 系数进行逆向量化之后,实施逆向频率变换,从而对各像素值进行解码。
[0093] 此外,视频信号中包含的各帧(图像)大致像以下那样区分。
[0094] · I图像:能不参照其他图像地进行解码的图像。I图像例如是利用上述帧内预测 来编码得到的图像。
[0095] ·Ρ图像:能通过参照其他1张图像来解码的图像。P图像例如是利用上述帧间预 测来编码得到的图像。
[0096] · Β图像:能通过参照其他2张图像来解码的图像。Β图像例如是利用上述帧间预 测来编码得到的图像。
[0097] (量化参数获取部130)
[0098] 量化参数获取部130获取在解码处理部120对视频信号进行解码的过程中使用的 量化参数。如上所述,在大多图像编码方法中,在对视频进行编码时实施量化处理。此时的 量化参数对于实施解码处理而言是必须的,因此,以某种形态传送到实施解码处理的一侧。 例如,可在视频流的头部分等记录每一视频块的量化参数。量化参数获取部130与编码方 法所采用的形式相对应地获取其量化参数。
[0099] 另外,量化参数也可称为量化代码。
[0100] 此外,在视频未被编码的情况下,无法获取量化参数,但若不进行编码处理,则也 不会产生伴随着编码的噪声,因此,不必采用本发明的方法。
[0101](存储部 140)
[0102] 存储部140存储有用于利用量化参数来计算该视频的噪声量的阈值。该阈值用于 基于量化参数的值的大小,判定应用了该量化参数的视频块是否去除了较多高频分量。
[0103] (噪声量计算部150)
[0104] 噪声量计算部150利用量化参数获取部130获取的量化参数、和存储部140存放 的阈值,计算该视频的噪声量。关于计算方法,将在后面阐述。
[0105] (降噪处理部160)
[0106] 降噪处理部160基于噪声量计算部150计算出的噪声量,实施降低该视频的噪声 的处理。具体而言,例如相当于去除图像的高频分量的处理(蚊式噪声降低处理)、使图像 的边界部分产生的噪声降低的处理(块式降噪处理)等。
[0107] 视频获取部110、解码处理部120、量化参数获取部130、噪声量计算部150及降噪 处理部160可以利用实现这些功能的电路设备等硬件来实现,也可以利用像微型计算机、 CPU(Central Processing Unit:中央处理单元)等运算装置以及对其动作进行规定的软件 来构成。
[0108] 存储部140可以利用像HDD (Hard Disk Drive :硬盘驱动器)等存储装置来构成。
[0109] 以上说明了本实施方式1所涉及的视频处理装置100的结构。接下来,对于视频 处理装置100计算视频的噪声量的处理,与基本构思一起进行说明。
[0110] 〈实施方式1 :计算噪声量的构思〉
[0111] 一般而言,在对视频信号进行编码时,实施量化处理。该处理的主要目的在于间隔 地去除视频信号的高频分量,压缩信息量。例如,将各频率分量的振幅值除以量化参数,缩 小振幅值的比例大小(scale)。由此,为呈现各频率分量的振幅值所需的位数减少,且可实 施对微小的振幅值用〇进行近似而进行简化等处理。其结果是,能削减为呈现视频所需的 信息量。
[0112] 在对视频信号进行编码时,有时将视频分割为多个区域(块),对各个块进行编码 处理及量化处理。在此情况下,也可对每个块采用不同的量化参数。某个块的量化参数的 值较大意味着在编码过程中间隔地去除了更多的高频分量。即,若对量化参数的值较大的 块进行解码,则由于丧失了更多的高频分量,因此,在解码后的视频中有容易产生噪声的趋 势。
[0113] 本发明的各实施方式中,着眼于这点,基于量化参数的值的大小,推定该块中的解 码后的噪声量的大小。在实施编码处理时进行量化处理的编码方式中,必然在解码侧也能 获取量化参数。因此,在采用量化的编码方式下,通过利用量化参数来计算噪声量,从而具 有能不采用特别的编码方式、计算方法而可靠地计算出噪声量的优点。
[0114] 在计算出噪声量后,通过对视频实施与该噪声量相应的修正处理(降噪处理),从 而可实施如下这样的最佳修正处理:即,对于噪声较少的块,减小修正量,对于噪声较多的 块,增大修正量。
[0115] 〈实施方式1 :降噪过程〉
[0116] 以下,对视频处理装置100计算出噪声量、利用该噪声量来实施降噪处理的过程 进行说明。
[0117] (步骤1:获取视频信号)
[0118] 视频获取部110从任意的视频信号源获取视频信号。
[0119] (步骤2 :获取量化参数)
[0120] 解码处理部120对视频获取部110所获取的视频信号进行解码。量化参数获取部 130获取在对视频信号进行解码的过程中得到的量化参数。在对视频内的每个块设定有量 化参数的情况下,获取各个块的量化参数。
[0121] (步骤2:补充)
[0122] 另外,量化参数获取部130获取量化参数的方法根据编码方法而不同。例如,如上 所述,在视频信号本身记录有量化参数的情况下,获取其值即可。虽然不一定需要从视频信 号本身导出量化参数,但不管是采用哪种编码方法的情况,由于在实施解码处理时都需要 量化参数的值,因此,获取其值即可。
[0123] (步骤3:获取阈值)
[0124] 噪声量计算部150获取量化参数获取部130所获取的量化参数。此外,从存储部 140获取用于基于量化参数来计算该视频的噪声量的阈值。
[0125] (步骤4:计算噪声量)
[0126] 噪声量计算部150对该视频内的视频块中量化参数的值超过上述阈值的块的数 量进行计数。噪声量计算部150利用该计数结果,计算该视频的噪声量。
[0127] (步骤4:补充之一)
[0128] 另外,量化参数的值超过阈值的块较多是指去除较多高频分量的块数较多。若对 除去较多高频分量的块进行解码,则编码前后的差异有变大的趋势,因此,将该块作为解码 后的噪声较大的块进行处理。存在噪声较大的块越多,该视频整体的噪声量就越大的趋势, 因此,用量化参数超过阈值的块数,定义为噪声量。
[0129] (步骤4:补充之二)
[0130] 此外,本步骤中,可以将量化参数超过阈值的块数本身设为噪声量,也可以对其应 用某种运算式来重新计算噪声量。任一情况下,都基于量化参数超过阈值的块数来计算该 视频的噪声量这一点是共通的。这一点在以下的实施方式中也一样。
[0131] (步骤5:降噪处理)
[0132] 降噪处理部160根据噪声量计算部150计算出的噪声量,对该视频的噪声的降低 量进行调整,在此基础上实施降噪处理。具体而言,若该视频的噪声量较大,则进一步增强 降噪处理的强度。例如,增大利用高频滤波器去除的高频分量的降低量(滤波增益)。
[0133] (步骤5:补充其一)
[0134] 另外,量化处理是在编码过程中去除高频分量的处理,因此,在本步骤中,增加高 频分量的去除量也可考虑双重地去除高频分量。然而,若对在编码过程中去除了高频分量 的视频进行解码,则原来的高频分量在编码过程中丢失,因此,有时反而会产生高频噪声。 作为其典型例,有看起来将图像以方框边界来划分成格子状的块噪声。这样,为了有效去除 在解码后产生的噪声,本步骤也是有效的。
[0135] (步骤5:补充之二)
[0136] 此外,作为计算解码后的噪声量的基准,在本实施方式1中,利用量化参数。其理 由在于,除了必须能在解码侧获取量化参数这一点以外,还考虑了量化参数暗示了信息压 缩的程度这一点。即,量化参数的值较大使得去除了更多高频分量,因此,可认为在解码后 产生更多的噪声。因而,基于量化参数的大小来推定噪声量是妥当的。本发明在能有效享 有这双重优点方面是有利的。
[0137] 〈实施方式1:总结〉
[0138] 如上所述,本实施方式1的视频处理装置100利用量化参数的值超过阈值的块数, 计算该视频的噪声量。在视频编码的过程中实施了量化处理的情况下,使得在解码侧也能 获取该量化参数,因此,无需为了计算噪声量而利用特殊信息或采用独特的计算方法,能可 靠地计算噪声量。
[0139] 此外,在本实施方式1中,利用量化参数的值超过阈值的块数来计算噪声量是基 于如下认识:即,若对在编码过程中去除了较多高频分量的块进行解码,则会产生更多的噪 声。由此,能与编码处理的过程相对应地计算噪声量,因此,能求出与图像特性相符的噪声 量。
[0140] 此外,本实施方式1中,根据计算出的噪声量,调整降噪量。由此,避免对噪声较少 的视频增大降噪量使得反而增大噪声的问题,能实施适当的降噪处理。
[0141] 〈实施方式2>
[0142] 实施方式1中,以量化参数是否超过阈值为基准,计算出噪声量。在本发明实施方 式2中,对于量化参数的值,基于其大小分级为多个等级,乘以对各等级赋予的加权系数后 进行合计。由此,力图更详细分析该视频的噪声程度,更适当地计算解码后的噪声量。由于 视频处理装置100的结构与实施方式1相同,因此以下以上述计算方法的不同点为中心进 行说明。
[0143] 图2是本实施方式2的视频处理装置100的动作流程。以下,说明图2的各步骤。
[0144] (步骤 S200)
[0145] 在视频获取部110获取视频信号时,本动作流程开始。解码处理部120对视频获 取部110所获取的视频信号进行解码。
[0146] (步骤 S201)
[0147] 量化参数获取部130如实施方式1说明的那样,获取在解码处理的过程中得到的 各视频块的量化参数。
[0148] (步骤 S202 ?S204)
[0149] 噪声量计算部150将量化参数获取部130获取的、各视频块的量化参数的值根据 其大小划分为多个等级。此处,示出划分为三个等级,但并不限于此。噪声量计算部150判 定该量化参数的值属于三个等级中的哪一个。
[0150] (步骤 S205 ?S207)
[0151] 噪声量计算部150根据该量化参数的值所属的等级,将预先确定的加权系数乘以 该量化参数。实施方式1中直接利用量化参数的值,而在本实施方式2中利用乘以加权系 数后的值。由此,对加权系数进行调整等,能更为精细地调整计算噪声量的过程。
[0152] (步骤S205?S207 :补充之一)
[0153] 本步骤中的加权系数可以不一定对所有块共通。例如,也可实施如下调整等:即, 对于认为重要度较低的块,使各等级的加权系数整体减小,对于认为重要度较高的块,将 LV2?3设定得比其他块要高。
[0154] (步骤S205?S207 :补充之二)
[0155] 加权系数的值可预先存放在存储部140等存储装置中,在需要时适当读出即可。
[0156] (步骤 S208)
[0157] 噪声量计算部150判定是否对整个画面的块实施完成了以上的步骤。若未完成, 则返回至步骤S202,重复同样的处理,若完成,则前进至步骤S209。
[0158] (步骤 S209 ?S211)
[0159] 与实施方式1同样,噪声量计算部150对量化参数的值超过阈值的块数进行计数, 基于其结果来计算该视频的噪声量。与实施方式1的不同点在于,本实施方式中,将加权系 数乘以量化参数后与阈值进行比较。降噪处理部160的处理与实施方式1相同。
[0160] 〈实施方式2:总结〉
[0161] 如上所述,根据本实施方式2,噪声量计算部150对量化参数进行等级划分,对各 等级分配加权系数。噪声量计算部150对将量化参数与加权系数相乘后的结果进行合计, 计算该视频的噪声量。由此,除存储部140所存放的阈值外还可对加权系数进行调整,因 此,能更为精细地调整计算噪声量的过程。
[0162] 例如,除了上述根据每个块的重要度来调整加权系数的方法外,还可考虑根据视 频的种类来调整加权系数的方法等。另外,关于阈值和加权系数的调整,可以在每次输入视 频时动态实施,也可以准备多个预先假定的组合模式并预先存放在存储部140中,在输入 视频时应用其中一种。
[0163] 〈实施方式3>
[0164] 实施方式1?2中,对量化参数超过阈值的块数进行计数,采用其值作为该视频的 噪声量。作为其他变形例,也可以对量化参数超过阈值的块数进行计数,将其值除以总块数 后的值、即量化参数较大的块占整体的比例定义作为噪声量。
[0165] 此外,如实施方式2那样将加权系数与量化参数相乘的情况下,也可以将最终得 到的计数结果除以总块数后的值、即加权后的量化参数较大的块占整体的比例定义作为该 视频的噪声量。
[0166] 〈实施方式4>
[0167] 图3是本发明的实施方式4所涉及的视频处理装置100的功能框图。本实施方式 4的视频处理装置100在实施方式1?3中说明的结构中,包括高频滤波器161和边缘滤波 器162作为降噪处理部160的内部功能。其他结构与实施方式1?3相同。
[0168] 高频滤波器161是将解码处理部120解码后的视频信号的高频分量去除的滤波 器。高频滤波器161对解码处理部120解码后的视频信号的整个画面实施去除高频分量的 处理。另外,去除的高频分量的量(滤波增益)构成为可变更。
[0169] 边缘滤波器162是将解码处理部120解码后的视频信号的轮廓部分中产生的噪声 (边缘噪声)去除的滤波器。例如,去除在图像的边缘区域中产生的蚊式噪声等。边缘滤波 器162对解码处理部120解码后的视频信号的整个画面实施去除边缘噪声的处理。另外, 去除的高频分量的量(滤波增益)构成为可变更。
[0170] 本实施方式4中,噪声量计算部150基于计算出的噪声量,对高频滤波器161的降 噪量和边缘滤波器162的降噪量进行调整。具体而言,该视频的噪声量越多,越增加各滤波 器的降噪量,降低解码后的噪声。
[0171] 本实施方式4中,利用噪声滤波器来降噪,因此,为了调整降噪量,调整滤波增益 即可。在利用其他方法来降噪的情况下,与该方法相配合地调整降噪量。
[0172] 〈实施方式4:总结〉
[0173] 如上所述,根据本实施方式4,噪声量计算部150基于计算出的噪声量,对各噪声 滤波器的滤波增益进行调整。由此,可与计算出的噪声量相对应地调整噪声修正处理量。
[0174] 〈实施方式5>
[0175] 图4是本发明的实施方式5的视频处理装置100的功能框图。本实施方式5的视 频处理装置100在实施方式1?4中说明的结构的基础上,新包括核化处理部171和锐度 处理部172。其它结构与实施方式1?4相同。
[0176] 图4中,示出了在实施方式4中说明的结构的基础上设置有核化处理部171和锐 度处理部172的示例,但在其他实施方式的结构下,也可以设置核化处理部171和锐度处理 部 172。
[0177] 核化处理部171对降噪处理部160实施降噪处理后的视频的整个画面实施去除微 小的高频分量的处理。其用于预先去除高频分量,使得接下来说明的锐度处理部172不会 增强高频噪声。特别是,在视频块的边界部分产生的块噪声可能在高频滤波器161中没有 充分去除。通过利用核化处理部171来预先去除块噪声,从而即使锐度处理部172增强块 噪声,也能抑制其影响。
[0178] 锐度处理部172对降噪处理部160实施降噪处理后的视频的整个画面实施轮廓增 强处理。轮廓增强处理具有放大高频分量的作用,因此,在利用核化处理部171预先去除微 小高频分量后,实施轮廓增强处理。
[0179] 〈实施方式5:总结〉
[0180] 如上所述,根据本实施方式5,根据噪声量计算部150的计算结果来实施降低高频 噪声的处理,之后进一步利用锐度处理部172来实施轮廓增强处理,从而能去除噪声并获 得清晰的视频。
[0181] 此外,根据本实施方式5,通过利用核化处理部171来去除块噪声等微小高频噪 声,从而能抑制锐度处理部172的不良影响,有效发挥轮廓增强效果。
[0182] 〈实施方式6>
[0183] 实施方式4?5中,设高频滤波器161、边缘滤波器162、核化处理部171、及锐度处 理部172的处理对象为视频的整个画面,但也可以将上述各部的处理对象限定仅为画面的 部分块。例如,也可以仅对量化参数的值(或加权后的量化参数的值)超过阈值的块实施 上述各部的处理。
[0184] 由此,对噪声量较大的块实施降噪处理,且能使得因降噪处理而降低清晰度的图 像重新变清晰。此外,通过限定作为处理对象的块,能抑制处理负荷,这一点与实施方式 4?5相比也比较有利。
[0185] 另外,若仅对特定的块实施降噪处理和清晰化处理,则有可能无法获得与相邻的 块的平衡。因而,也可以例如对于包含噪声量较大的块的周边区域实施同样的降噪处理和 清晰化处理。由此,能抑制处理负荷,并获得与其他块的平衡。
[0186] 〈实施方式7>
[0187] 图5是示意性表示本发明的视频处理装置100实施的视频修正量与该视频的噪声 量之间的关系的图。
[0188] 本发明中,基于量化参数的值超过阈值的块来计算该视频的噪声量,因此,只要量 化参数的值没有超过阈值,就不会判定为是噪声。即,在噪声量达到阈值之前,视频修正量 不会增加而大致一定。
[0189] 在噪声量超过阈值之后,若噪声量增加,则增加降噪处理部160中的降噪量,因 此,噪声量与修正量成比例关系。
[0190] 通过调整图5中的阈值、噪声量与修正量的比例系数,能调整视频处理装置100的 处理特性。此外,通过调整实施方式2中说明的加权系数,也能发挥同样的效果。
[0191] 除此之外,通过调整降噪处理部160的降噪量、核化处理部171及锐度处理部172 的处理量,也能调整图5的纵轴方向的特性。
[0192] 〈实施方式8>
[0193] 本说明书所记载的各实施方式中,考虑了以下那样的示例作为视频获取部110获 取视频信号的获取源。
[0194] (视频信号源的示例1)从模拟视频广播波获取视频信号。
[0195] (视频信号源的示例2)从数字视频广播波获取视频信号。
[0196] (视频信号源的示例3)获取蓝光(注册商标)光盘、DVD(DigitalVersatile Disk(数字通用光盘):注册商标)、HDD等存储介质中记录的视频信号。
[0197] (视频信号源的示例4)从IP广播波、CATV广播波等广播波获取视频信号。
[0198] (视频信号源的示例5)从外置视频记录装置、外置视频获取装置等外部装置获取 视频信号。
[0199] 〈实施方式9>
[0200] 以下,参照图6?图12,对基于量化代码和动作判别的结果来变更与降噪处理相 关的降噪参数的结构进行说明。
[0201] 图6是表示本实施方式的视频处理装置1100的结构的框图。如图6所示,本实施 方式的视频处理装置1100在图1所示结构的基础上,包括动作判别部1200。
[0202] 另外,本实施方式的视频处理装置1100的结构并不限于图6所示的结构,也可采 用在图3及图4分别示出的结构上附加动作判别部1200的结构。此外,本实施方式也可与 上述各实施方式组合使用。
[0203] (动作判别部1200)
[0204] 本实施方式的动作判别部1200通过将从解码处理部120提供的构成视频的帧中、 作为动作判别对象的已解码的对象帧与已解码的其他帧进行比较,从而对构成该对象帧的 每一处理单位进行动作判别。此处,动作判别的处理单位例如可以与上述块大小相同,也可 以大小不同。此外,上述其他帧可以是与对象帧相邻的帧,也可以是与对象帧相隔规定帧数 的帧。
[0205] 动作判别部1200对每一处理单位进行动作判别,对于各处理单位,判别该处理单 位是否是有动作的处理单位。更具体而言,动作判别部1200例如通过进行以下的处理来进 行动作判别。
[0206] (步骤 S1001)
[0207] 动作判别部1200通过将对象帧中的对象处理单位的各像素值与其他帧的各像素 值进行比较,从而进行动作检测。
[0208] (步骤 S10〇2)
[0209] 接着,动作判别部1200将步骤S1001中获得的动作检测结果与存储部140中存放 的阈值进行比较,将示出比该阈值要大的动作的块判别为"有动作的块",将未示出比该阈 值要大的动作的块判别为"无动作的块"
[0210] 图9表示由本步骤判别出的"有动作的块"及"无动作的块"的一个示例。如图9 所示,将含有有动作的对象(车)的至少一部分的块判别为"有动作的块",将未含有有动作 的对象的块判别为"无动作的块"。
[0211] (步骤 S1003)
[0212] 对于对象帧所包含的所有块进行步骤S1001?S1002的处理。
[0213] 动作判别部1200将通过以上处理得到的对各块的动作检测结果提供给噪声量计 算部1150。
[0214] (降噪处理部116〇)
[0215] 降噪处理部1160基于来自后述噪声量计算部1150的指示,将以下所示的多个降 噪处理中的至少任一种应用于对象帧。此外,降噪处理部1160基于来自噪声量计算部1150 的指示,切换应用于对象帧的降噪处理的强度。
[0216] · 3D块噪声降低处理
[0217] · 2D块噪声降低处理
[0218] · 3D蚊式噪声降低处理
[0219] · 2D蚊式噪声降低处理
[0220] 此处,3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理是参照对象帧和一个或多个其 他帧来进行的。以下,为了方便,有时也将3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理称为 3D噪声降低处理。
[0221] 具体而言,如图8(a)所示,3D噪声降低处理通过对每一像素求得对象帧中的对象 区域、和以对象帧为起点在时间上位于前后的一个或多个参照帧中的对象区域的平均,从 而生成降噪后的图像。
[0222] 此处,在应用更强的3D噪声降低处理的情况下,增多参照帧的个数,在应用更弱 的3D噪声降低处理的情况下,减少参照帧的个数。
[0223] 通过增多参照帧的个数,降噪效果变大,但对于动作剧烈的场景,也有容易发生残 像的负面效应。通过减少参照帧的个数,从而即使是对于动作剧烈的场景,也不易发生残 像,但也有降噪效果变小的负面效应。
[0224] 另外,3D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0225] 此外,3D降噪处理也可以将对象帧中的对象区域、与以对象帧为起点在时间上位 于前后的一个或多个参照帧中的对象区域进行比较,将瞬间变化的部分判定为噪声,降低 该噪声。
[0226] 另一方面,2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理是参照对象帧中的对象像 素、和该对象帧中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素来进行。以下,为了 方便,有时也将2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理称为2D噪声降低处理。
[0227] 具体而言,如图8(b)所示,2D噪声降低处理通过对对象帧中的对象像素的像素 值、和该对象帧中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素的像素值求平均, 从而生成降噪后的图像。
[0228] 此处,在应用更强的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较大,在应用 更弱的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较小。
[0229] 通过增大参照区域,降噪效果增大,但在产生噪声的区域以外的区域也有容易产 生模糊的负面效应。通过减小参照区域,不易产生模糊,但也有降噪效果变小的负面效应。
[0230] 另外,2D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0231] 此外,2D噪声降低处理也可以将对象帧中的对象像素、与该对象帧中设定在该对 象像素周边的参照区域所包含的参照像素进行比较,在对象像素的颜色或亮度与参照像素 的颜色或亮度大为不同的情况下,判断为该对象像素产生了噪声,降低该噪声。
[0232] (噪声量计算部1150)
[0233] 接着,对本实施方式的噪声量计算部1150进行说明。本实施方式的噪声量计算部 1150是降噪处理选择单元,也是强度决定单元。噪声量计算部1150利用量化参数获取部 130获取的量化代码、动作判别部1200的动作判别结果及存储部140所存放的阈值,推定该 视频中的噪声量。此外,噪声量计算部1150基于所推定的噪声量,变更降噪处理部1160的 降噪处理种类及强度。
[0234] 图7是表示对于各像素的量化代码的一个示例的图。横轴表示对象帧所包含的各 像素(更具体而言,为对各像素附加的像素编号),纵轴表示对各像素的量化代码的值的示 例。
[0235] 噪声量计算部1150计算对象帧中量化代码超过规定阈值(图7的示例中,阈值= 10)的像素的数量相对于该对象帧中的总像素数的比例。
[0236] 此外,噪声量计算部1150计算对象帧中判别为"有动作"的块的数量相对于该对 象帧中的总块数的比例。
[0237] 基于上述计算结果,噪声量计算部1150变更降噪处理部1160应用于对象帧的降 噪处理的种类及其强度。
[0238] 图10是表示判别为"有动作"的块比例、超过阈值的量化代码的比例及由噪声量 计算部1150设定的各降噪处理的强度之间的关系的一个示例的表。图10中,"BNR"指块 噪声降低处理,"MNR"指蚊式噪声降低处理。
[0239] 如图10所示,噪声量计算部1150在判别为有动作的块越多时,越增强块噪声降低 处理的强度。
[0240] 此外,如图10所示,噪声量计算部1150在判别为具有超过规定阈值的量化代码的 块越多时,越增强蚊式噪声降低处理的强度。
[0241] 此外,噪声量计算部1150也可以对降噪处理部1160进行指示,以省略设定为"弱" 的降噪处理。
[0242] 此外,噪声量计算部1150可构成为例如在判别为"有动作"的块的比例更小时,选 择2D噪声降低处理,在判别为"有动作"的块的比例更大时,选择3D噪声降低处理。
[0243] 此外,噪声量计算部1150可构成为在利用3D噪声降低处理的情况下,在判别为 "有动作"的块的比例更大时,减小参照的帧的个数,在判别为"有动作"的块的比例更小时, 增多参照的帧的个数。
[0244] 此外,噪声量计算部1150也可构成为识别在对象帧上设定的对象区域中的噪声 产生模式,并基于识别结果,利用降噪处理部1160,变更应用于该对象区域的降噪处理的种 类及强度。
[0245] 例如,噪声量计算部1150可构成为检测各块中的平均颜色、亮度,在颜色、亮度以 块为单位进行变化的情况下,推定为该对象帧中存在块噪声,增强应用于块边界的块噪声 降低处理的强度。
[0246] 此外,噪声量计算部1150也可构成为在颜色、亮度大幅变化的区域(例如图像边 缘)附近检测出噪声的情况下,将该噪声判定为蚊式噪声,通过对不包含上述边缘的区域 中的像素值求平均,从而降低该蚊式噪声。
[0247] 通过采用这种结构,能进行更精细的降噪处理。
[0248] 另外,上述各阈值可决定为使得视频处理装置1100输出的视频具有更高画质。
[0249] 〈实施方式10>
[0250] 参照图11?图12说明实施方式9的变形例。
[0251] 本变形例的噪声量计算部1150在上述结构的基础上,构成为在判别为有动作的 块越多时,越减小与量化代码相关的阈值。
[0252] 图11是将对各像素的量化代码的一个示例与由本变形例的噪声量计算部1150设 定的阈值一起示出的图。
[0253] 图12中,噪声量计算部1150判别为有动作的块越多时,将与量化代码相关的阈值 设定得越小。
[0254] 在大多编码方式中,参考所需的压缩率等,由编码侧设定量化代码。例如,在原视 频中包含有"发白噪声"的情况下,即使降低压缩率,即将量化代码设定得较小,有时视频本 身也会包含较多噪声。
[0255] 另一方面,这种视频有被动作判别判定为"有动作"的块较多的趋势。
[0256] 在本变形例中,在"有动作"的块较多时,将与量化代码相关的阈值设定得较小,因 此,能适当降低上述"发白噪声"。
[0257] 〈实施方式11>
[0258] 参照图13?图16对视频处理装置2100进行说明,该视频处理装置2100构成为 基于构成对象帧的各块的量化代码、及构成该对象帧的各块的频率特性或各像素的边缘信 息,设定蚊式噪声降低参数,对该对象帧实施利用了该蚊式噪声降低参数的蚊式噪声降低 处理。
[0259] 图13是表示本实施方式的视频处理装置2100的结构的框图。图13所示的视频 处理装置2100与图1所示的视频处理装置相比,不同点在于包括频率判别部2200。
[0260] 此外,图14是用于说明蚊式噪声的示意图,图8是用于说明本实施方式的降噪处 理的一个方式即3D噪声降低处理及2D噪声降低处理的不意图。
[0261] 图7是用于说明本实施方式的视频处理装置的图,是表示构成对象帧的各块所具 有的量化代码及阈值的一个示例的图。
[0262] (频率判别部2200)
[0263] 频率判别单元即频率判别部2200基于频率特性,计算降噪参数。
[0264] 更具体而言,频率判别部2200从解码处理部120获取构成对象帧的各块所具有的 频率分量(参照图13)。之后,频率判别部2200基于该频率分量,导出频率分量的直方图。 图15所示的频率分量的直方图是频率判别部2200导出的频率分量的直方图的一个示例。 该频率分量的直方图反映对象帧的频率特性。
[0265] 频率判别部2200将导出的频率分量的直方图提供给设定单元即噪声量计算部 2150。
[0266] (边缘信息导出部)
[0267] 另外,视频处理装置2100也可以包括边缘信息导出单元即边缘信息导出部,以代 替频率判别部2200。边缘信息导出部对提供给构成上述对象帧的各像素的像素值实施边缘 信息提取处理,导出对象帧中的边缘信息。然后,边缘信息导出部将该边缘信息提供给噪声 量计算部2150。
[0268] 作为此处使用的边缘信息提取处理,可应用已知的边缘信息提取方法。以下说明 具体的边缘信息提取处理的一个示例。边缘信息导出部将对象帧所包含的某一像素的亮 度、与配置在该某一像素邻近的像素的亮度之间的差值作为亮度差来计算。同样,边缘信息 导出部对于构成对象帧的所有像素,计算上述亮度差。之后,边缘信息导出部将上述亮度差 的分布作为边缘直方图来导出。该边缘直方图是边缘信息的一个形式。即,边缘信息导出 部所导出的边缘信息并不限于边缘直方图。
[0269] 作为其他的边缘信息提取处理的示例,可举出有利用了 Sobel滤波器的边缘检 测。边缘信息导出部通过对对象帧实施Sobel滤波,从而检测对象帧所包含的边缘分量。边 缘信息导出部也可基于该对象帧所包含的边缘分量,导出对象帧的边缘直方图。
[0270] (降噪处理部2160)
[0271] 降噪处理部2160基于来自后述噪声量计算部2150的指示,将包含以下所示的多 个降噪处理中的至少蚊式噪声降低处理的降噪处理应用于对象帧。此外,降噪处理部2160 基于来自噪声量计算部2150的指示,切换应用于对象帧的降噪处理的强度。
[0272] · 3D蚊式噪声降低处理
[0273] · 2D蚊式噪声降低处理
[0274] · 3D块噪声降低处理
[0275] · 2D块噪声降低处理
[0276] (蚊式噪声降低处理)
[0277] 如上所述,作为色彩噪声降低处理的一种类型,降噪处理部2160进行蚊式噪声降 低处理。这里,参照图14(a),对蚊式噪声的概要进行说明。蚊式噪声具有易于在对象帧内 亮度或者颜色大幅变化的边缘区域中产生的趋势。图14(a)中,区域B表示亮度较低的区 域,区域C表示亮度较高的区域。在区域B及区域C的边界附近,亮度大幅变化,因此,易于 产生蚊式噪声。区域A表示产生蚊式噪声的区域。本来应该是与区域B同样亮度较低的区 域,但由于产生蚊式噪声,区域A的亮度比区域B高,比区域C低。
[0278] 另外,也可换言之,上述边缘区域由构成对象帧的各块中具有较高的频率分量的 块形成。因而,也可以说,蚊式噪声易于在具有较高频率分量的块内及其周边的块中产生。 作为其结果,若构成对象帧的块中,具有较高频率分量的块的比例较高,则在该对象帧中包 含较多的蚊式噪声的可能性较高。此外,若对象帧所表示的视频包含较多的边缘区域,则在 该对象帧中包含较多的蚊式噪声的可能性较高。
[0279] 关于蚊式噪声降低处理,如后所述有3D蚊式噪声降低处理和2D蚊式噪声降低处 理。
[0280] (块噪声降低处理)
[0281] 块噪声一般是在以高压缩率对视频进行编码时产生的矩形的噪声。该噪声的大小 与编码过程中的块大小相同,因此,称为块噪声。关于块噪声降低处理,如后所述有3D块噪 声降低处理和2D块噪声降低处理。
[0282] (3D噪声降低处理)
[0283] 此处,3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理是参照对象帧和一个或多个其 他帧来进行的。以下,为了方便,有时也将3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理称为 3D噪声降低处理。
[0284] 具体而言,如图8 (a)所示,3D噪声降低处理通过对每一像素求得包含噪声的对象 帧中的对象区域、和以对象帧为起点在时间上位于前后的一个或多个参照帧中的对象区域 的平均,从而生成降噪后的图像。
[0285] 此处,在应用更强的3D噪声降低处理的情况下,增多参照帧的个数,在应用更弱 的3D噪声降低处理的情况下,减少参照帧的个数。
[0286] 通过增多参照帧的个数,降噪效果变大,但对于动作剧烈的场景,也有容易发生残 像的负面效应。通过减少参照帧的个数,从而即使是对于动作剧烈的场景,也不易发生残 像,但也有降噪效果变小的负面效应。
[0287] 另外,3D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0288] 此外,3D降噪处理也可以将对象帧中的对象区域、与以对象帧为起点在时间上位 于前后的一个或多个参照帧中的对象区域进行比较,将瞬间变化的部分判定为噪声,降低 该噪声。
[0289] (2D噪声降低处理)
[0290] 另一方面,2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理是参照对象帧中的对象像 素、和该对象帧中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素来进行。以下,为了 方便,有时也将2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理称为2D噪声降低处理。
[0291] 具体而言,如图8(b)所示,2D噪声降低处理通过对对象帧中的对象像素的像素 值、和该对象帧中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素的像素值求平均, 从而生成降噪后的图像。
[0292] 此处,在应用更强的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较大,在应用 更弱的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较小。
[0293] 通过增大参照区域,降噪效果增大,但在产生噪声的区域以外的区域也有容易产 生模糊的负面效应。通过减小参照区域,不易产生模糊,但也有降噪效果变小的负面效应。 此外,在应用2D蚊式噪声降低处理的情况下,有时如图14 (b)所示,作为蚊式噪声的区域A 与亮度较高的区域C相近。在这种情况下,通过如图14(b)所示那样设定参照区域,从而能 防止参照区域中包含亮度较高的区域C。通过像上述那样设定参照区域,从而能更有效地执 行蚊式噪声降低处理。
[0294] 另外,2D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0295] 此外,2D噪声降低处理也可以将对象帧中的对象像素、与该对象帧中设定在该对 象像素周边的参照区域所包含的参照像素进行比较,在对象像素的颜色或亮度与参照像素 的颜色或亮度大为不同的情况下,判断为该对象像素产生了噪声,降低该噪声。
[0296] (噪声量计算部2150)
[0297] 作为设定单元的噪声量计算部2150基于由频率判别部2200导出的频率分量的直 方图、及构成对象帧的各块的量化代码,来导出蚊式噪声降低参数。
[0298] 此处,对于噪声量计算部2150所进行的蚊式噪声降低参数的导出,参照图7、图15 及图16说明如下。
[0299] 图7是表示对于各像素的量化代码的一个示例的图。横轴表示对象帧所包含的各 像素(更具体而言,为对各像素附加的像素编号),纵轴表示对各像素的量化代码的值的示 例。
[0300] 噪声量计算部2150计算对象帧中量化代码超过规定阈值(图7的示例中,阈值= 10)的像素的数量相对于该对象帧中的总像素数的比例。
[0301] 图15是表示由频率判别部2200导出的频率分量的直方图的一个示例的图。图 15所示的两条实线分别表示第1频率及第2频率。第1频率及第2频率均为制造者预先 设定的频率。第1频率及第2频率也可以在视频处理装置2100的制造阶段中存储于存储 部140。根据上述结构,噪声量计算部2150通过参照存储部140,来获取第1频率及第2频 率。另外,本实施方式中,第1频率<第2频率。
[0302] 噪声量计算部2150以第1频率及第2频率为边界值,将频率分量的直方图分割为 3种频率分量(参照图15)。噪声量计算部2150将频率为第1频率以下的频率区域作为第 1频率分量来处理。图15所记载的频率"低"的区域为第1频率分量。噪声量计算部2150 将频率高于第1频率、且为第2频率以下的频率区域作为第2频率分量来处理。第2频率 分量对应于图15所示的频率"中"的区域。噪声量计算部2150将频率高于第2频率的频 率区域作为第3频率分量来处理。第3频率分量对应于图15所示的频率"高"的区域。如 上所述,在构成对象帧的块所具有的频率特性中,第3频率分量也可称为高频分量,第1频 率分量也可称为低频分量。此外,本实施方式中,将第2频率分量表述为中频分量。
[0303] 之后,噪声量计算部2150计算出第1频率分量相对于总频率分量的比例。同样, 噪声量计算部2150计算出第2频率分量相对于总频率分量的比例、及第3频率分量相对于 总频率分量的比例。
[0304] 另外,第1频率及第2频率为制造者能任意设定的值。制造者可适当调整第1频 率及第2频率的值,以使得降噪处理部2160输出的降噪处理后的视频具有所期望的画质。
[0305] (蚊式噪声降低参数的导出)
[0306] 接着,噪声量计算部2150基于对象帧中量化代码超过规定阈值的像素的数量相 对于该对象帧中的总像素数的比例、以及第1频率分量、第2频率分量及第3频率分量,来 设定蚊式噪声降低参数。以下,参照图16,对噪声量计算部2150设定蚊式噪声降低参数的 处理进行说明。另外,以下,将"对象帧中量化代码超过规定阈值的像素的数量相对于该对 象帧中的总像素数的比例"简单表述为"量化代码超过阈值的比例"。
[0307] 图16是表示由构成对象帧的所有块中量化代码超过阈值的块的比例、和构成对 象帧的频率分量的比例来指定的各降噪处理的强度的图。图16中,将蚊式噪声降低参数表 述为MNR。此外,将块噪声降低参数表述为BNR,将锐度处理参数表述为SHARPNESS。
[0308] 噪声量计算部2150设定的蚊式噪声降低参数的大小越大,降噪处理部2160对对 象帧实施越强的蚊式噪声降低处理。即,在降噪处理部2160获取了蚊式噪声降低参数"大" 时,降噪处理部2160对对象帧实施"强"的蚊式噪声降低处理。在降噪处理部2160获取了 蚊式噪声降低参数"中"时,降噪处理部2160对对象帧实施"中等"的蚊式噪声降低处理。 在降噪处理部2160获取了蚊式噪声降低参数"小"时,降噪处理部2160对对象帧实施"弱" 的蚊式噪声降低处理。
[0309] (高频分量比例较高的情况)
[0310] 以下对在构成对象帧的块所具有的高频分量较多的情况下噪声量计算部2150设 定的蚊式噪声降低参数的大小进行说明。本实施方式中,将高频分量的比例为50%以上的 情况定义为高频分量的比例较高的情况。另外,判别高频分量的比例是否较高的比例并不 限于50%,制造者可适当调整为任意的比例,以使得降噪处理后的视频具有所期望的画质。
[0311] 构成对象帧的块所具有的高频分量较多意味着如下的任一种情况的可能性较高: (i)对象帧所表示的视频中包含的对象的轮廓分明,(ii)对象帧所表示的视频包含较多噪 声。对象的轮廓分明的情况下,在形成对象的轮廓的区域附近容易产生蚊式噪声。因而,无 论是(i)及(ii)中的哪一种情况,对象帧包含较多蚊式噪声的可能性较高。
[0312] 所以,即使在量化代码超过阈值的比例低至0?小于40%的情况,噪声量计算部 2150也将蚊式噪声降低参数设定为"中"(参照图16的第1行)。此外,量化代码超过阈值 的比例越高,对视频进行编码及解码时的压缩率越高,因此,产生蚊式噪声的频度也变高的 可能性越高。因而,如图16所示,量化代码超过阈值的比例越高,噪声量计算部2150越增 强所设定的蚊式噪声降低参数。
[0313] (高频分量比例不高的情况)
[0314] 本实施方式中,将高频分量的比例小于50%的情况定义为高频分量的比例不高的 情况。如图16所示,高频分量不高的情况有两种情况。一种情况是如图16的第2行所示, 中频分量的比例超过低频分量的比例的情况。该情况的对象帧所表示的视频可呈现为有模 糊感的场景。由于该视频所包含的边缘区域不多,因此,在量化代码超过阈值的比例较低的 情况下,该视频所包含的蚊式噪声的量较少。因而,噪声量计算部2150将蚊式噪声降低参 数设定为"弱"。另外,量化代码超过阈值的比例越高,噪声量计算部2150越增强所设定的 蚊式噪声降低参数。
[0315] 另一种情况是如图16的第3行所示,低频分量的比例超过中频分量的比例的情 况。该情况的对象帧所表示的视频可呈现为全单色较多的场景。即,该视频所包含的边缘区 域与有模糊感的场景相比更少。在这种视频中,产生蚊式噪声的可能性较低,因此,在量化 代码超过阈值的比例较低的情况下,噪声量计算部2150将蚊式噪声降低参数设定为"弱"。 另外,量化代码超过阈值的比例越高,噪声量计算部2150越增强所设定的蚊式噪声降低参 数。然而,其增强程度与有模糊感的场景相比较小。因而,即使在量化代码超过阈值的比例 为80?100%的情况下,噪声量计算部2150也将蚊式噪声降低参数设定为"中"。
[0316] 这样,噪声量计算部2150适当设定蚊式噪声降低参数,降噪处理部2160基于该蚊 式噪声降低参数,对对象帧实施蚊式噪声降低处理,从而能有效提高对象帧所表示的视频 的画质。
[0317] 本实施方式中,如图16所示,噪声量计算部2150所设定的降噪参数并不限于蚊式 噪声降低参数。噪声量计算部2150也可构成为基于量化代码超过阈值的比例及频率分量 的比例,将块噪声降低参数和锐度处理参数如图16所示那样设定。噪声量计算部2150在 适当设定蚊式噪声降低参数的基础上,适当设定块噪声降低参数及锐度处理参数,降噪处 理部2160基于上述各参数,对对象帧实施各降噪处理,从而能进一步提高对象帧所表示的 视频的画质。
[0318] 另外,噪声量计算部2150也可以对降噪处理部2160进行指示,以省略设定为"弱" 的降噪处理。
[0319] 此外,降噪处理部2160在进行蚊式噪声降低处理及块噪声降低处理时,各降噪处 理可以是2D噪声降低处理,也可以是3D噪声降低处理。
[0320] 此外,噪声量计算部2150也可构成为识别在对象帧上设定的对象区域中的噪声 产生模式,并基于识别结果,利用降噪处理部2160,变更应用于该对象区域的降噪处理的种 类及强度。
[0321] 例如,噪声量计算部2150可构成为检测各块中的平均颜色、亮度,在颜色、亮度以 块为单位进行变化的情况下,推定为该对象帧中存在块噪声,增强应用于块边界的块噪声 降低处理的强度。
[0322] 此外,噪声量计算部2150也可构成为在颜色、亮度大幅变化的区域(例如图像边 缘)附近检测出噪声的情况下,将该噪声判定为蚊式噪声,通过对不包含上述边缘的区域 中的像素值求平均,从而降低该蚊式噪声。
[0323] 通过采用这种结构,能进行更精细的降噪处理。
[0324] 另外,可预先决定上述各阈值,使得视频处理装置2100输出的视频具有更高画 质。
[0325] (基于边缘信息的蚊式噪声降低参数的设定)
[0326] 在视频处理装置2100具有边缘信息导出部以代替频率判别部2200的情况下,噪 声量计算部2150从边缘信息导出部获取作为边缘信息的一种形态的边缘直方图。边缘直 方图如上所述是根据构成对象帧的各像素所具有的亮度差来表示其分布的图。构成对象帧 的块所具有的频率分量和构成对象帧的各像素所具有的亮度差均反映了规定区域内所包 含的边缘区域的量。即,边缘直方图中的亮度差较大的区域对应于频率分量直方图中的高 频分量的区域。而且,边缘直方图中的亮度差较小的区域对应于频率分量直方图中的低频 分量的区域。并且,边缘直方图中的亮度差为中等程度的区域对应于频率分量直方图中的 中频分量的区域。
[0327] 因而,噪声量计算部2150利用边缘直方图来代替频率分量直方图,并使用两个规 定亮度差以将亮度差划分为三个区域,从而能适当设定蚊式噪声降低参数。
[0328] 此外,噪声量计算部2150也可构成为使用一个规定亮度差,以确定边缘直方图中 的亮度差较大的区域。即,噪声量计算部2150也可构成为对于构成对象帧的所有像素,计 算构成由该规定亮度差确定的亮度差较大的区域的像素的比例。在此情况下,噪声量计算 部2150基于该比例,能设定蚊式噪声降低参数。噪声量计算部2150在构成上述亮度差较 大的区域的像素的比例越高时,将蚊式噪声降低参数设定得越大。
[0329] 〈实施方式12>
[0330] 参照图11及图17,说明实施方式11的变形例。
[0331] 本变形例的噪声量计算部2150构成为在上述结构的基础上,在高频分量的比例 越高时,使与量化代码相关的阈值越小,在低频分量的比例越高时,使与量化代码相关的阈 值越大。
[0332] 图11是将对各像素的量化代码的一个示例与由本变形例的噪声量计算部2150设 定的阈值一起示出的图。
[0333] 如图17所示,噪声量计算部2150在高频分量的比例越高时,将与量化代码相关的 阈值设定得越小,在低频分量的比例越高时将与量化代码相关的阈值设定得越大。
[0334] 在大多编码方式中,参考所需的压缩率等,由编码侧设定量化代码。例如,在原视 频中包含有"发白噪声"的情况下,即使降低压缩率,即将量化代码设定得较小,有时视频本 身也会包含较多噪声。
[0335] 另一方面,在这种视频本身中包含较多噪声的情况下,噪声量计算部2150对表示 该视频的对象帧判别为高频分量的比例较高。因而,噪声量计算部2150能适当降低上述 "发白噪声"。
[0336] 〈实施方式13>
[0337] 以下,参照图7、8、14、18及19,对如下结构进行说明:S卩,基于构成对象帧的量化 代码、构成该对象帧的各像素中所显示的颜色包含的原色分量的比例大于规定比例的像素 的数量、及显示包含上述原色分量的同一颜色的各像素连续形成的区域所包含的像素的数 量,来变更与降噪处理相关的降噪参数。
[0338] 图18是表示本实施方式的视频处理装置3100的结构的框图。如图18所示,本实 施方式的视频处理装置3100在图1所示结构的基础上,包括彩度判别部3200。
[0339] 另外,本实施方式的视频处理装置3100的结构并不限于图18所示的结构,也可采 用在图3及图4分别示出的结构上附加彩度判别部3200的结构。此外,本实施方式也可与 上述各实施方式组合使用。
[0340] (彩度判别部3200)
[0341] 本实施方式的彩度判别部3200判别从解码处理部120提供的构成视频的帧中、作 为彩度判别对象的已解码的对象帧中包含的像素(以下也表述为对象像素)是否为原色像 素。对判别对象帧中包含的像素是否为原色像素的方法没有限定,可使用公知的判别原色 像素的方法。
[0342] 例如,在提供给某一像素的RGB信号中,R、G及B中任一个信号具有有限灰度、其 他两个信号的灰度为〇的情况下,也可将该像素判别为原色像素。
[0343] 此外,作为判别原色像素的方法的另外一个示例,也可计算在提供给某一像素的 RGB信号中,R、G及B的各信号在RGB信号整体中所占的比例。将该比例表述为原色分量的 比例。然后,在提供给该像素的RGB信号中,任一颜色中的原色分量的比例较高的情况下, 也可将该像素判别为原色像素。以下,对利用原色分量的比例来判别原色像素的方法进行 说明。
[0344] (步骤 S1001)
[0345] 若从解码处理部120提供的与对象像素对应的信号为RGB信号,则彩度判别部 3200将该RGB信号中的各颜色的信号强度即r、g及b作为原色分量来检测。
[0346] (步骤 S10〇2)
[0347] 基于检测出的r、g及b,彩度判别部3200计算对象像素中的原色分量的比例。将 红色分量的比例即rrate,绿色分量的比例即grate及蓝色分量的比例即brate例如像(1) 式至(3)式那样定义。
[0348] rrate = r/ (r+g+b) · · · (1)
[0349] grate = g/ (r+g+b) · · · (2)
[0350] brate = b/ (r+g+b) · · · (3)
[0351] (步骤 SIOO3)
[0352] 彩度判别部3200分别比较rrate、grate及brate与决定是否为原色像素的规定 阈值Cth的大小关系。在各原色分量中的任一种原色分量的比例大于规定阈值Cth的情况 下,彩度判别部3200将该像素判别为是原色像素,并作为原色像素进行累计。另一方面,在 各原色分量全都在规定阈值Cth以下的情况下,彩度判别部3200将该像素判别为不是原色 像素。
[0353] (步骤 S1004)
[0354] 彩度判别部3200在判别对象帧所包含的所有像素是否为原色像素之后,将该对 象帧所包含的原色像素的数量和提供给各原色像素的RGB信号提供给后述的噪声量计算 部 3150。
[0355] 另外,从解码处理部120提供的与各像素对应的信号并不限于RGB信号。从解码 处理部120提供的信号例如为YPbPr信号的情况下,彩度判别部3200也可将该YPbPr信号 转换为RGB信号,将转换后的RGB信号中的r、g及b作为原色分量来检测。此外,Cth可由 制造者决定为任意值。制造者通过将Cth设定得较大,使得噪声量计算部3150判别为是原 色像素的判别基准变严格。
[0356] (降噪处理部3160)
[0357] 实施方式13的降噪处理部3160基于来自后述噪声量计算部3150的指示,将以下 所示的多个降噪处理中的至少任一种应用于对象帧。此外,降噪处理部3160基于来自噪声 量计算部3150的指示,切换应用于对象帧的降噪处理的强度。
[0358] ?色彩噪声降低处理
[0359] · 3D块噪声降低处理
[0360] · 2D块噪声降低处理
[0361] · 3D蚊式噪声降低处理
[0362] · 2D蚊式噪声降低处理
[0363] ?锐度处理
[0364] 另外,如上所述,本实施方式中的降噪处理可包含锐度处理。
[0365] (色彩噪声降低处理)
[0366] 色彩噪声例如是因拍摄视频的拍摄元件中的暗电流而产生的噪声。色彩噪声具有 以下特征。
[0367] ?是原色或接近原色的颜色。
[0368] ?单一的色彩噪声限于非常狭窄的区域。
[0369] 这样,色彩噪声大多为原色或接近原色的颜色,因此,容易被用户看出。色彩噪声 的降低处理可通过将提供给形成色彩噪声的像素的、表示原色或接近原色的颜色的RGB信 号转换为表示接近无彩色的颜色的RGB信号来执行。
[0370] 例如,对形成色彩噪声的像素提供表示接近原色的一种即红色的颜色的RGB信 号。该RGB信号中,仅rrate较大,grate及brate较小。因此,降噪处理部3160对该RGB 信号仅降低红色的色彩增益。由此,提供给形成色彩噪声的像素的RGB信号所表示的颜色 从红色转换为接近无彩色的颜色,使得用户难以看出。该色彩噪声降低处理并不限于色彩 噪声为红色或接近红色的颜色的情况,在色彩噪声为绿色或接近绿色的颜色的情况下也有 效,在色彩噪声为蓝色或接近蓝色的颜色的情况下也有效。
[0371] 作为色彩噪声降低处理的一种类型,降噪处理部3160进行色彩增益降低处理。
[0372] 在后述的强度决定单元即噪声量计算部3150应用强度较强的色彩噪声降低处理 的情况下,对降噪处理部3160进行控制以大幅降低上述色彩增益即可。反之,在噪声量计 算部3150应用强度较弱的色彩噪声降低处理的情况下,对降噪处理部3160进行控制以小 幅度地降低上述色彩增益即可。
[0373] (蚊式噪声降低处理)
[0374] 如上所述,作为色彩噪声降低处理的一种类型,降噪处理部3160进行蚊式噪声降 低处理。此处,蚊式噪声具有易于在对象帧内亮度或者颜色大幅变化的边缘区域中产生的 趋势。参照图14(a),对蚊式噪声的概要进行说明。图14(a)中,区域B表示亮度较低的区 域,区域C表示亮度较高的区域。在区域B及区域C的边界附近,亮度大幅变化,因此,易于 产生蚊式噪声。区域A表示产生蚊式噪声的区域。本来应该是与区域B同样亮度较低的区 域,但由于产生蚊式噪声,区域A的亮度比区域B高,比区域C低。
[0375] 关于蚊式噪声降低处理,如后所述有3D蚊式噪声降低处理和2D蚊式噪声降低处 理。
[0376] (块噪声降低处理)
[0377] 块噪声一般是在以高压缩率对视频进行编码时产生的矩形的噪声。该噪声的大小 与编码过程中的块大小相同,因此,称为块噪声。关于块噪声降低处理,如后所述有3D块噪 声降低处理和2D块噪声降低处理。
[0378] (3D噪声降低处理)
[0379] 此处,3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理是参照对象帧和一个或多个其 他帧来进行的。以下,为了方便,有时也将3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理称为 3D噪声降低处理。
[0380] 具体而言,如图8 (a)所示,3D噪声降低处理通过对每一像素求得包含噪声的对象 帧中的对象区域、和以对象帧为起点在时间上位于前后的一个或多个参照帧中的对象区域 的平均,从而生成降噪后的图像。
[0381] 此处,在应用更强的3D噪声降低处理的情况下,增多参照帧的个数,在应用更弱 的3D噪声降低处理的情况下,减少参照帧的个数。
[0382] 通过增多参照帧的个数,降噪效果变大,但对于动作剧烈的场景,也有容易发生残 像的负面效应。通过减少参照帧的个数,从而即使是对于动作剧烈的场景,也不易发生残 像,但也有降噪效果变小的负面效应。
[0383] 另外,3D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0384] 此外,3D降噪处理也可以将对象帧中的对象区域、与以对象帧为起点在时间上位 于前后的一个或多个参照帧中的对象区域进行比较,将瞬间变化的部分判定为噪声,降低 该噪声。
[0385] (2D噪声降低处理)
[0386] 另一方面,2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理是参照对象帧中的对象像 素、和该对象帧中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素来进行。以下,为了 方便,有时也将2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理称为2D噪声降低处理。
[0387] 具体而言,如图8(b)所示,2D噪声降低处理通过对对象帧中的对象像素的像素 值、和该对象帧中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素的像素值求平均, 从而生成降噪后的图像。
[0388] 此处,在应用更强的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较大,在应用 更弱的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较小。
[0389] 通过增大参照区域,降噪效果增大,但在产生噪声的区域以外的区域也有容易产 生模糊的负面效应。通过减小参照区域,不易产生模糊,但也有降噪效果变小的负面效应。 此外,在应用2D蚊式噪声降低处理的情况下,有时如图14 (b)所示,作为蚊式噪声的区域A 与亮度较高的区域C相近。在这种情况下,通过如图14(b)所示那样设定参照区域,从而能 防止参照区域中包含亮度较高的区域C。通过像上述那样设定参照区域,从而能更有效地执 行蚊式噪声降低处理。
[0390] 另外,2D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0391] 此外,2D噪声降低处理也可以将对象帧中的对象像素、与该对象帧中设定在该对 象像素周边的参照区域所包含的参照像素进行比较,在对象像素的颜色或亮度与参照像素 的颜色或亮度大为不同的情况下,判断为该对象像素产生了噪声,降低该噪声。
[0392] (噪声量计算部3150)
[0393] 接着,对既是降噪处理选择单元、也是强度决定单元的噪声量计算部3150进行说 明。本实施方式的噪声量计算部3150利用量化参数获取部130获取的量化代码、彩度判别 部3200判别出的与原色像素相关的信息及存储部140所存放的多个阈值,推定该视频中的 噪声种类及噪声量。噪声量计算部3150在推定噪声种类及噪声量时,除了判别量化代码的 阈值即Qth以外,还利用判别对象帧所包含的原色像素的个数的阈值即Nth、及判别原色像 素形成的面积所包含的原色像素的数量的阈值即Dth。
[0394] 此外,噪声量计算部3150基于所推定的噪声种类及噪声量,变更降噪处理部3160 的降噪处理种类及强度。
[0395] (色彩噪声的判别)
[0396] 以下说明噪声量计算部3150所执行的确定色彩噪声的处理。
[0397] 噪声量计算部3150判别各原色像素形成的面积大小与规定阈值即Dth相比是大 还是小。原色像素连续形成的区域所具有的大小较大的情况下,该区域为字幕或计算机图 形(CG)等人为嵌入到视频中的图案的可能性较高。因而,噪声量计算部3150将原色像素连 续形成的区域中大小较大的区域判别为不是色彩噪声。另一方面,原色像素连续形成的区 域所具有的大小较小的情况下,该区域不是人为嵌入的图案而是色彩噪声的可能性较高。 因而,噪声量计算部3150将原色像素连续形成的区域中大小较小的区域判别为是色彩噪 声。
[0398] 具体而言,噪声量计算部3150确定彼此相邻的原色像素所形成的面积,将该面积 所包含的原色像素的数量作为Num来导出。该Num也可作为是表示彼此相邻的原色像素所 形成的面积的参数来获得。之后,噪声量计算部3150将Num与Dth进行比较,在Num > Dth 的情况下,判别为原色像素所形成的面积较大,在Num < Dth的情况下,判别为原色像素所 形成的面积较小。此外,对规定阈值Dth并无限定,可由制造者决定为任意值。例如,可以 为 Dth = 4。图19所示的区域X及区域Y表示原色像素所形成的面积。区域X中,例如若 Num = 4,则噪声量计算部3150将区域X判别为是色彩噪声。另一方面,区域Y中,例如若 Num = 200,则噪声量计算部3150将区域Y判别为不是色彩噪声。
[0399] 另外,此处,示出了利用原色像素形成的面积所包含的原色像素的数量来判别该 面积是大还是小的示例。然而,噪声量计算部3150也可通过将面积与判别的规定阈值进行 比较来判别原色像素形成的面积是大还是小。此外,对面积的导出方法并无限定,也可采用 现有已知的方法。
[0400] 此外,噪声量计算部3150基于从彩度判别部3200提供的信息,将对象帧所包含的 原色像素的数量作为Nf来导出。噪声量计算部3150将Nf与规定阈值Nth进行比较,在Nf > Nth的情况下,判别为该对象帧所包含的原色像素较多。另一方面,在Nf彡Nth的情况 下,判别为该对象帧所包含的原色像素较少。此外,对规定阈值Nth并无限定,可由制造者 决定为任意值。
[0401] 以下示出噪声量计算部3150所执行的处理的一个示例。
[0402] (步骤 S1101)
[0403] 噪声量计算部3150判别与原色像素最相邻的像素是否为原色像素。
[0404] (步骤 S1102)
[0405] 在上述最相邻的像素为原色像素的情况下,噪声量计算部3150判别进一步与上 述最相邻的像素相邻的像素是否为原色像素。这样对与原色像素相邻的各像素逐次判别是 否为原色像素,噪声量计算部3150确定原色像素所形成的面积。
[0406] (步骤 S1103)
[0407] 之后,噪声量计算部3150导出该面积中包含的原色像素的数量Num。
[0408] (步骤 S1104)
[0409] 噪声量计算部3150对于各原色像素连续形成的各区域,比较Num及Nth的大小 关系。对于某一区域,若比较Num及Nth的大小关系的结果为Num < Dth,则噪声量计算部 3150将该区域判别为大小较小,即为色彩噪声。另一方面,若Num > Dth,则将该区域判别 为大小较大,即不是色彩噪声。
[0410] (步骤 S1105)
[0411] 噪声量计算部将对象帧所包含的原色像素的数量Nf与规定阈值Nth进行比较。在 Nf > Nth的情况下,判别为该对象帧所包含的原色像素较多。另一方面,在Nf彡Nth的情 况下,判别为该对象帧所包含的原色像素较少。
[0412] 另外,上述处理中的Dth及Nth可由制造者任意决定。制造者通过将Dth设定得 较小,使得噪声量计算部3150将原色像素所形成的面积判别为是色彩噪声的判别基准变 严格。此外,制造者通过将Nth设定得较小,使得噪声量计算部3150将区域所具有的大小 判别为大小较小时的判别基准变严格。视频处理装置3100的制造阶段中,上述规定比例例 如存储于存储部140中。噪声量计算部3150通过参照存储部140来获取上述规定比例即 可。
[0413] (噪声种类及噪声量)
[0414] 图7是表示对于各像素的量化代码的一个示例的图。横轴表示对象帧所包含的各 像素(更具体而言,为对各像素附加的像素编号),纵轴表示对各像素的量化代码的值的示 例。
[0415] 噪声量计算部3150计算对象巾贞中量化代码超过规定Qth(图7的示例中,Qth = 10)的像素的数量相对于该对象帧中的总像素数的比例。
[0416] 基于色彩噪声的判别结果及量化代码超过Qth的像素相对于总像素数的比例,噪 声量计算部3150变更降噪处理部3160应用于对象帧的降噪处理的种类及其强度。
[0417] 图20是表示对象帧所包含的原色像素的数量的多少、彼此相邻的原色像素所形 成的面积的大小、超过阈值的量化代码的比例、及由噪声量计算部3150设定的各降噪处理 的强度之间的关系的一个示例的表。图20中,"BNR"指块噪声降低处理,"MNR"指蚊式噪声 降低处理,"SHARPNESS"指锐度处理,"COLOR"指色彩增益降低处理。本实施方式中,色彩噪 声降低处理包含蚊式噪声降低处理、及将判别为色彩噪声的原色的增益降低的色彩增益降 低处理。
[0418] 另外,色彩噪声降低处理的一个方式即色彩增益降低处理中,"XI"意味着对从解 码处理部120提供的视频信号乘以1。即,"XI"意味着不变更色彩增益,且意味着色彩噪 声降低处理的强度非常小,或者不执行色彩噪声降低处理。另一方面,色彩噪声降低处理 中,例如" X 0. 7"意味着对从解码处理部120提供的视频信号乘以0. 7。即,色彩增益变成 0. 7倍,相应的像素所显示的颜色从接近原色的颜色朝靠近无彩色的方向转换。这样,色彩 噪声降低处理中的乘法运算的数值的值越小,意味着色彩噪声降低处理的强度越强。
[0419] 此外,如图20所示,噪声量计算部3150在判别为具有超过Qth的量化代码的块越 多时,越增强蚊式噪声降低处理及块噪声降低处理的强度。
[0420] 此外,噪声量计算部3150也可以对降噪处理部3160进行指示,以省略设定为"弱" 的降噪处理。
[0421] 如图20的第2行所示,对象帧所包含的原色像素的数量较多、原色像素连续形成 的区域的面积较大的情况下,噪声量计算部3150推定为对象帧中人为嵌入到视频中的图 案(字幕及CG)较多。因而,不管量化代码超过Qth的像素相对于总像素数的比例如何,噪 声量计算部3150都使色彩噪声降低处理的强度非常弱或省略色彩噪声降低处理。即,噪声 量计算部3150将" X 1"提供给降噪处理部3160。
[0422] 此外,如图20的第1行所示,对象帧所包含的原色像素的数量较多、原色像素连续 形成的区域的面积较小的情况下,噪声量计算部3150推定为对象帧中包含较多的色彩噪 声。因而,噪声量计算部3150根据量化代码超过Qth的像素相对于总像素数的比例,将色 彩噪声降低处理的强度设定为" X Γ'、" X0. 9"及" X0. 7"中的某一值,并将其提供给降噪 处理部3160。
[0423] 此外,如图20的第3行所示,对象帧所包含的原色像素的数量较少、原色像素连续 形成的区域的面积较小的情况下,噪声量计算部3150推定为对象帧中包含零散的色彩噪 声。因而,噪声量计算部3150根据量化代码超过Qth的像素相对于总像素数的比例,将色 彩噪声降低处理的强度设定为" X Γ'、" X0. 9"及" X0. 8"中的某一值,并将其提供给降噪 处理部3160。
[0424] 如上所述,由于各色彩噪声所形成的面积像上述那样较小,因此,通过降低色彩增 益,从而即使原色被转换为接近无彩色的颜色,影响显示品质的可能性也极低。因而,本实 施方式的色彩噪声降低处理能降低色彩噪声而不会使用户有异样感。
[0425] 此外,噪声量计算部3150也可构成为识别在对象帧上设定的对象区域中的噪声 产生模式,并基于识别结果,利用降噪处理部3160,变更应用于该对象区域的降噪处理的种 类及强度。
[0426] 例如,噪声量计算部3150可构成为检测各块中的平均颜色、亮度,在颜色、亮度以 块为单位进行变化的情况下,推定为该对象帧中存在块噪声,增强应用于块边界的块噪声 降低处理的强度。
[0427] 此外,噪声量计算部3150也可构成为在颜色、亮度大幅变化的区域(例如图像边 缘)附近检测出噪声的情况下,将该噪声判定为蚊式噪声,通过对不包含上述边缘的区域 中的像素值求平均,从而降低该蚊式噪声。通过采用这种结构,能进行更精细的降噪处理。
[0428] 另外,上述各阈值可决定为使得视频处理装置3100输出的视频具有更高画质。
[0429] 〈实施方式14>
[0430] 以下,参照图7、8、10?12、21及22,对基于量化代码和运动矢量信息来变更与降 噪处理相关的降噪参数的结构进行说明。
[0431] 图21是表示本实施方式的视频处理装置4100的结构的框图。如图21所示,本实 施方式的视频处理装置4100具有与图1所示的结构大致相同的结构,但不同点在于,噪声 量计算部4150从解码处理部120获取运动矢量信息(图21中标记为"MVI ")。
[0432] 另外,本实施方式的视频处理装置4100的结构并不限于图21所示的结构,也可采 用在图3及图4分别示出的结构中使噪声量计算部4150从解码处理部120获取运动矢量 信息MVI的结构。
[0433] 〈运动矢量信息〉
[0434] 运动矢量信息由解码处理部120从视频信号解码得到,并分配给各块。运动矢量 信息中包含有各块的运动矢量的各分量。
[0435] 图22表示对在对象帧中包含向右侧运动的对象的块分配的运动矢量。
[0436] (降噪处理部416〇)
[0437] 降噪处理部4160基于来自后述噪声量计算部4150的指示,将以下所示的多个降 噪处理中的至少任一种应用于对象帧。此外,降噪处理部4160基于来自噪声量计算部4150 的指示,切换应用于对象帧的降噪处理的强度。
[0438] · 3D块噪声降低处理
[0439] · 2D块噪声降低处理
[0440] · 3D蚊式噪声降低处理
[0441] · 2D蚊式噪声降低处理
[0442] 此处,3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理是参照对象帧和一个或多个其 他帧来进行的。以下,为了方便,有时也将3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理称为 3D噪声降低处理。
[0443] 具体而言,如图8(a)所示,3D噪声降低处理通过对每一像素求得对象帧中的对象 区域、和以对象帧为起点在时间上位于前后的一个或多个参照帧中的对象区域的平均,从 而生成降噪后的图像。
[0444] 此处,在应用更强的3D噪声降低处理的情况下,增多参照帧的个数,在应用更弱 的3D噪声降低处理的情况下,减少参照帧的个数。
[0445] 通过增多参照帧的个数,降噪效果变大,但对于动作剧烈的场景,也有容易发生残 像的负面效应。通过减少参照帧的个数,从而即使是对于动作剧烈的场景,也不易发生残 像,但也有降噪效果变小的负面效应。
[0446] 另外,3D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0447] 此外,3D降噪处理也可以将对象帧中的对象区域、与以对象帧为起点在时间上位 于前后的一个或多个参照帧中的对象区域进行比较,将瞬间变化的部分判定为噪声,降低 该噪声。
[0448] 另一方面,2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理是参照对象帧中的对象像 素、和该对象帧中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素来进行。以下,为了 方便,有时也将2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理称为2D噪声降低处理。
[0449] 具体而言,如图8(b)所示,2D噪声降低处理通过对对象帧中的对象像素的像素 值、和该对象帧中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素的像素值求平均, 从而生成降噪后的图像。
[0450] 此处,在应用更强的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较大,在应用 更弱的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较小。
[0451] 通过增大参照区域,降噪效果增大,但在产生噪声的区域以外的区域也有容易产 生模糊的负面效应。通过减小参照区域,不易产生模糊,但也有降噪效果变小的负面效应。
[0452] 另外,2D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0453] 此外,2D噪声降低处理也可以将对象帧中的对象像素、与该对象帧中设定在该对 象像素周边的参照区域所包含的参照像素进行比较,在对象像素的颜色或亮度与参照像素 的颜色或亮度大为不同的情况下,判断为该对象像素产生了噪声,降低该噪声。
[0454] (噪声量计算部4150)
[0455] 接着,对本实施方式的噪声量计算部4150进行说明。本实施方式的噪声量计算部 4150是设定单元。噪声量计算部4150利用量化参数获取部130获取的量化代码、运动矢量 信息及存储部140所存放的阈值,推定该视频中的噪声量。此外,噪声量计算部4150基于 所推定的噪声量,变更降噪处理部4160的降噪处理种类及强度。
[0456] 噪声量计算部4150对于构成对象帧的各块,将分配给该块的运动矢量的大小与 规定阈值进行比较,在该运动矢量大于该阈值的情况下,将该块判定为"有动作的块",在该 运动矢量为该阈值以下的情况下,将该块判定为"无动作的块"。
[0457] 图7是表示对于各像素的量化代码的一个示例的图。横轴表示对象帧所包含的各 像素(更具体而言,为对各像素附加的像素编号),纵轴表示对各像素的量化代码的值的示 例。
[0458] 噪声量计算部4150计算对象帧中量化代码超过规定阈值(图7的示例中,阈值= 10)的像素的数量相对于该对象帧中的总像素数的比例。
[0459] 此外,噪声量计算部4150计算对象帧中判别为"有动作"的块的数量相对于该对 象帧中的总块数的比例。
[0460] 基于上述计算结果,噪声量计算部4150变更降噪处理部4160应用于对象帧的降 噪处理的种类及其强度。
[0461] 图10是表示判别为"有动作"的块比例、超过阈值的量化代码的比例及由噪声量 计算部4150设定的各降噪处理的强度之间的关系的一个示例的表。图10中,"BNR"指块 噪声降低处理,"MNR"指蚊式噪声降低处理。
[0462] 如图10所示,噪声量计算部4150在判别为有动作的块越多时,越增强块噪声降低 处理的强度。
[0463] 此外,如图10所示,噪声量计算部4150在判别为具有超过规定阈值的量化代码的 块越多时,越增强蚊式噪声降低处理的强度。
[0464] 此外,噪声量计算部4150也可以对降噪处理部4160进行指示,以省略设定为"弱" 的降噪处理。
[0465] 此外,噪声量计算部4150可构成为例如在判别为"有动作"的块的比例更小时,选 择2D噪声降低处理,在判别为"有动作"的块的比例更大时,选择3D噪声降低处理。
[0466] 此外,噪声量计算部4150可构成为在利用3D噪声降低处理的情况下,在判别为 "有动作"的块的比例更大时,减小参照的帧的个数,在判别为"有动作"的块的比例更小时, 增多参照的帧的个数。
[0467] 此外,噪声量计算部4150也可构成为识别在对象帧上设定的对象区域中的噪声 产生模式,并基于识别结果,利用降噪处理部4160,变更应用于该对象区域的降噪处理的种 类及强度。
[0468] 例如,噪声量计算部4150可构成为检测各块中的平均颜色、亮度,在颜色、亮度以 块为单位进行变化的情况下,推定为该对象帧中存在块噪声,增强应用于块边界的块噪声 降低处理的强度。
[0469] 此外,噪声量计算部4150也可构成为在颜色、亮度大幅变化的区域(例如图像边 缘)附近检测出噪声的情况下,将该噪声判定为蚊式噪声,通过对不包含上述边缘的区域 中的像素值求平均,从而降低该蚊式噪声。
[0470] 通过采用这种结构,能进行更精细的降噪处理。
[0471] 另外,上述各阈值可决定为使得视频处理装置4100输出的视频具有更高画质。
[0472] 〈实施方式15>
[0473] 参照图11?图12,说明实施方式14的变形例。
[0474] 本变形例的噪声量计算部4150在上述结构的基础上,构成为在判别为有动作的 块越多时,越减小与量化代码相关的阈值。
[0475] 图11是将对各像素的量化代码的一个示例与由本变形例的噪声量计算部4150设 定的阈值一起示出的图。
[0476] 图12中,噪声量计算部4150判别为有动作的块越多时,将与量化代码相关的阈值 设定得越小。
[0477] 在大多编码方式中,参考所需的压缩率等,由编码侧设定量化代码。例如,在原视 频中包含有"发白噪声"的情况下,即使降低压缩率,即将量化代码设定得较小,有时视频本 身也会包含较多噪声。
[0478] 另一方面,这种视频有被动作判别判定为"有动作"的块较多的趋势。
[0479] 在本变形例中,在"有动作"的块较多时,将与量化代码相关的阈值设定得较小,因 此,能适当降低上述"发白噪声"。
[0480] 〈实施方式16>
[0481] 以上,设噪声量计算部4150从解码处理部120获取运动矢量信息来进行说明,但 实施方式14并不限于此。
[0482] 例如,视频处理装置4100在与用于进行倍速驱动的帧率调整单元(FRC :Frame Rate Controller) -起使用的结构中,也可构成为从FRC获取运动矢量信息。作为这种结 构的具体例,例如可举出进行2倍速驱动的电视接收机等。
[0483] FRC为了生成补全帧而对各块计算运动矢量,因此,噪声量计算部4150可从FRC获 取该运动矢量,进行上述降噪处理。
[0484] 〈实施方式17>
[0485] 以下,参照图7、23及24,对如下结构进行说明:S卩,获取构成对象帧的各块的量化 代码值,基于各自的上述量化代码值计算上述对象帧中的降噪参数,将规定范围内的降噪 处理强度设定成与规定范围内的上述降噪参数具有正相关性。另外,以下,将降噪参数也表 述为NR判别值,将降噪处理强度也表述为NR增益。
[0486] 图23是表示本实施方式的视频处理装置5100的结构的框图。如图23所示,本实 施方式的视频处理装置5100与实施方式1的视频处理装置的不同点在于具有NR判别值计 算部5200。
[0487] 图7是表示对于各像素的量化代码的一个示例的图。横轴表示对象帧所包含的各 像素(更具体而言,为对各像素附加的像素编号),纵轴表示对各像素的量化代码的值的示 例。
[0488] 图24是用于说明视频处理装置5100所执行的降噪处理的图。图24(a)表示构成 对象帧的各块的量化代码值的直方图。图24(b)表示降噪参数与降噪处理强度之间的相关 性。
[0489] (NR判别值计算部5200)
[0490] 图23所示的NR判别值计算部5200基于向对象帧中所包含的各块分配的各量化 代码值,计算对象帧中的NR判别值。
[0491] 更具体而言,NR判别值计算部5200通过求出对象帧所包含的某一量化代码值的、 以具有该量化代码值的块的数量为权重的加权求和,来计算对象帧中的NR判别值。本实施 方式中,设可能的量化代码值为〇?31的整数来进行说明。用数学式来呈现上述处理如下。
[0492] NRP= {BN(0) X0+BN(1) X1+BN(2) X2+···+ΒΝ(30) X30+BN(31) X31}/31 ···(!)
[0493] (1)式中,NRP表示NR判别值,BN (η)表示对象帧所包含的具有量化代码值η的块 的数量。即,(1)式的各项表示具有某一量化代码值的块的数量与该某一量化代码值之积。 并且,通过求出关于各量化代码值的和,从而NR判别值计算部5200计算对象帧中的NR判 别值。
[0494] 图24(a)是表示该计数结果的概要的示意图。因而,图24(a)并非严格表示一个对 象帧中的量化代码值的直方图,而表示作为不同对象帧的视频a及视频b中的直方图。具 体而言,构成视频a的所有块具有11作为量化代码值。另一方面,构成视频b的所有块具 有31作为量化代码值。
[0495] 若设对象帧由1920 X 1080像素构成,所有的块大小为16 X 16,则对象帧所包含的 块数为8100个。因而,视频a由量化代码值为11的8100个块构成。另一方面,视频b由 量化代码值为31的8100个块构成。NR判别值计算部5200中,作为视频a的NR判别值,计 算出8100X11/31 = 2874,作为视频b的NR判别值,计算出8100X31/31 = 8100。
[0496] NR判别值计算部5200将这样计算出的各对象帧中的NR判别值提供给噪声量计算 部 5150。
[0497] (降噪处理部516〇)
[0498] 降噪处理部5160基于来自后述噪声量计算部5150的指示,将以下所示的多个降 噪处理中的至少任一种应用于对象帧。此外,降噪处理部5160基于来自噪声量计算部5150 的指示,切换应用于对象帧的降噪处理的强度。
[0499] · 3D块噪声降低处理
[0500] · 2D块噪声降低处理
[0501] · 3D蚊式噪声降低处理
[0502] · 2D蚊式噪声降低处理
[0503] 此处,3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理是参照对象帧和一个或多个其 他帧来进行的。以下,为了方便,有时也将3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理称为 3D噪声降低处理。
[0504] 具体而言,3D噪声降低处理通过对每一像素求得对象帧中的对象区域、和以对象 帧为起点在时间上位于前后的一个或多个参照帧中的对象区域的平均,从而生成降噪后的 图像。
[0505] 此处,在应用更强的3D噪声降低处理的情况下,增多参照帧的个数,在应用更弱 的3D噪声降低处理的情况下,减少参照帧的个数。
[0506] 通过增多参照帧的个数,降噪效果变大,但对于动作剧烈的场景,也有容易发生残 像的负面效应。通过减少参照帧的个数,从而即使是对于动作剧烈的场景,也不易发生残 像,但也有降噪效果变小的负面效应。
[0507] 另外,3D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0508] 此外,3D降噪处理也可以将对象帧中的对象区域、与以对象帧为起点在时间上位 于前后的一个或多个参照帧中的对象区域进行比较,将瞬间变化的部分判定为噪声,降低 该噪声。
[0509] 另一方面,2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理是参照对象帧中的对象像 素、和该对象帧中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素来进行。以下,为了 方便,有时也将2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理称为2D噪声降低处理。
[0510] 具体而言,2D噪声降低处理通过对对象帧中的对象像素的像素值、和该对象帧中 设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素的像素值求平均,从而生成降噪后的 图像。
[0511] 此处,在应用更强的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较大,在应用 更弱的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较小。
[0512] 通过增大参照区域,降噪效果增大,但在产生噪声的区域以外的区域也有容易产 生模糊的负面效应。通过减小参照区域,不易产生模糊,但也有降噪效果变小的负面效应。
[0513] 另外,2D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0514] 此外,2D噪声降低处理也可以将对象帧中的对象像素、与该对象帧中设定在该对 象像素周边的参照区域所包含的参照像素进行比较,在对象像素的颜色或亮度与参照像素 的颜色或亮度大为不同的情况下,判断为该对象像素产生了噪声,降低该噪声。
[0515] (噪声量计算部5150)
[0516] 接着,对本实施方式的噪声量计算部5150进行说明。本实施方式的噪声量计算部 5150是设定单元。噪声量计算部5150导出与由NR判别值计算部5200计算出的NR判别值 相应的NR增益(降噪处理强度)。此外,噪声量计算部5150基于所导出的NR增益,变更降 噪处理部5160的降噪处理种类及强度。
[0517] 图24(b)是表示NR判别值与NR增益之间的相关性的图。噪声量计算部5150基 于该相关性,根据NR判别值导出对应的NR增益。制造者可将表示NR增益的NR判别值的 函数作为该相关性存储于存储部140,也可将使各NR判别值与各NR增益进行对应的查找表 (LUT)作为该相关性存储于存储部140。该相关性并不限于上述函数及LUT,只要是将各NR 判别值与各NR增益进行对应的结构即可。
[0518] 如图24(b)所示,上述相关性确定为使得在NR判别值处于规定范围(图24(b)中, 2600?6270为止的范围)内的情况下,NR判别值与NR增益具有正相关性。图24(a)中, 该正相关性为一次函数。另一方面,在NR判别值处于上述规定范围外(图24(b)中,0? 2600的范围以及6270?8100的范围)的情况下,NR增益不依赖于NR判别值。S卩,在NR 判别值为〇?2600的范围内,NR增益始终为规定范围中的下限值。此外,在NR判别值为 6270?8100的范围内,NR增益始终为规定范围中的上限值。
[0519] 本实施方式的规定范围由构成对象帧的所有块具有量化代码值10的情况和具有 量化代码值24的情况来构成。在上述所有块具有量化代码值10的情况下,NR判别值大约 为2600。另一方面,在上述所有块具有量化代码值24的情况下,NR判别值大约为6270。发 明人得到了如下见解:即,若量化代码值为10以下,则随着编码及解码而产生的视频劣化 为用户无法看见的程度。因而,本实施方式中,设NR判别值的规定范围的下限为2600。此 夕卜,发明人得到了如下见解:即,若量化代码值为24以上,则随着编码及解码而产生的视频 劣化变大,优选尽可能执行较强强度的降噪处理。因而,本实施方式中,设NR判别值的规定 范围的上限为6270。另外,上述规定范围并不限于上述范围,制造者可根据所执行的降噪处 理的方式等来适当确定。
[0520] 噪声量计算部5150根据由NR判别值计算部5200计算出的NR判别值,基于上述 相关性导出NR增益。上述相关性是在所有的NR判别值的所有范围(0?8100的范围)内 连续的结构,从而噪声量计算部5150能导出适于各NR判别值的NR增益。上述相关性为连 续结构,从而噪声量计算部5150所计算出的NR增益不会以某一 NR判别值为边界发生急剧 变化。因而,能执行有效的降噪处理,而不会使收看视频的用户意识到降噪处理。
[0521] 另外,上述规定范围内的上述相关性并不限于一次函数。只要NR判别值与NR增 益具有正相关性,也可利用更高次的函数来构成上述相关性。
[0522] 在基于构成对象帧的块所具有的量化代码值是否大于规定的一个阈值来决定NR 增益的情况下,NR增益会以该规定阈值为边界发生大幅变化。因而,降噪处理的强度会以该 规定阈值为边界发生急剧变化,从而可能会使用户有异样感。本实施方式的噪声量计算部 5150如上所述利用连续结构的相关性来导出NR增益,因此,能进行更为精细的降噪处理。
[0523] 基于这样导出的NR增益,噪声量计算部5150导出降噪处理部5160应用于对象帧 的降噪处理的种类及其强度。作为降噪处理部5160应用于对象帧的降噪处理,可使用现有 已知的降噪处理方法。例如,如上所述,可以是块噪声降低处理,也可以是蚊式噪声降低处 理。此外,也可以将多种降噪处理进行组合。
[0524] 例如,噪声量计算部5150可构成为检测各块中的平均颜色、亮度,在颜色、亮度以 块为单位进行变化的情况下,推定为该对象帧中存在块噪声,增强应用于块边界的块噪声 降低处理的强度。
[0525] 此外,噪声量计算部5150也可构成为在颜色、亮度大幅变化的区域(例如图像边 缘)附近检测出噪声的情况下,将该噪声判定为蚊式噪声,通过对不包含上述边缘的区域 中的像素值求平均,从而降低该蚊式噪声。
[0526] 通过采用这种结构,能进行更精细的降噪处理。
[0527] 另外,可预先决定上述各阈值,使得视频处理装置5100输出的视频具有更高画 质。
[0528] 〈实施方式18>
[0529] 参照图7、8、14及25?27,说明如下视频处理装置6100,其包括:设定单元,其基 于构成视频数据中所包含的I图像的各块的量化代码,来设定降噪参数的偏移量;变更单 元,其根据I图像彼此的帧间隔即第1间隔,来变更上述偏移量;及降噪单元,其对上述视频 数据实施降噪处理,该降噪处理利用了包含由上述变更单元变更后的偏移量的降噪参数。
[0530] 图25是表示本实施方式的视频处理装置6100的结构的框图。图25所示的视频 处理装置6100与图1所示的视频处理装置相比,不同点在于包括偏移量计算部6200。
[0531] 此外,图14是用于说明蚊式噪声的示意图,图8是用于说明本实施方式的降噪处 理的一个方式即3D噪声降低处理及2D噪声降低处理的不意图。
[0532] 图7是用于说明本实施方式的视频处理装置的图,是表示构成对象帧的各块所具 有的量化代码及阈值的一个示例的图。
[0533] 图26是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示视频数据所包 含的多个图像、各图像中的NR参数、偏移量及NR增益的图。
[0534] 图27是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示偏移量(N)及偏 移量(M)的概要的图。
[0535] (偏移量计算部6200)
[0536] 偏移量计算部6200是变更单元,其对于作为设定单元的噪声量计算部6150所设 定的偏移量,基于I图像彼此的帧间隔及P图像彼此的帧间隔,变更上述偏移量。以下,将 噪声量计算部6150所设定的偏移量表述为偏移量(i)或OFFSET (i),将偏移量计算部6200 变更后的偏移量表述为偏移量(f)或〇FFSET(f)。关于噪声量计算部6150及偏移量(i)将 在后面阐述。以下,参照图26及图27,说明本实施方式的重点,即偏移量计算部6200。
[0537] 图26是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示视频数据所包 含的多个图像、各图像中的NR参数、偏移量及NR增益的图。视频数据是由一个I图像、多 个P图像及多个B图像所构成的GOP (Group Of Pictures :图像组)连续的结构。图26所 示的视频数据中,由"I,B,B,P,B,B,P,B,B,P,B,B,P,B,B"这12个图像来构成一个G0P。
[0538] 本实施方式中,将某一 G0P所包含的I图像、与和该G0P相邻的G0P所包含的I图 像之间的间隔定义为I图像彼此的帧间隔。此外,以下,将I图像彼此的帧间隔标记为N。 参照图26,本实施方式中,I图像彼此的帧间隔为N = 15。另外,N = 1的情况下,构成视频 数据的所有图像为I图像。因而,N可取的值为1 < N的范围内所包含的整数。
[0539] 另一方面,本实施方式中,将一个G0P所包含的多个P图像中、最接近的P图像彼 此的帧间隔定义为P图像彼此的帧间隔。此外,以下,将P图像彼此的帧间隔标记为Μ。Μ 优选为Ν的约数。本实施方式中,Μ为Ν的约数,Μ = 3。另外,与Ν的情况相同,Μ可取的 值为1< Μ的范围内所包含的整数。
[0540] 上述Ν及Μ嵌入到几乎所有的编码方式所编码后的视频数据中。因而,偏移量计 算部6200可容易从例如解码处理部120获取Μ及Ν。
[0541] 另外,图26所示的NR参数是表示噪声量计算部6150对I图像、Ρ图像及Β图像 分别设定的降噪处理的强度的参数。对于该NR参数将在后文阐述。
[0542] (偏移量的变更)
[0543] 如上所述,偏移量计算部6200从噪声量计算部6150获取偏移量(i)。噪声量计算 部6150基于构成I图像的各块的量化代码,设定偏移量(i)。偏移量计算部6200导出使偏 移量⑴根据N而变化的偏移量(N)、和使偏移量⑴根据Μ而变化的偏移量(M)。以下, 参照图27,对偏移量(Ν)及偏移量(Μ)进行说明。
[0544] 图27是用于说明本发明一实施方式的视频处理装置的图,是表示偏移量(Ν)及偏 移量(Μ)的概要的图。
[0545] (偏移量(Ν))
[0546] 本实施方式中,偏移量(Ν)与Ν具有正相关性。偏移量(Ν)与Ν的相关关系可如 图27所示为一次函数,也可为二次函数、对数函数等。换言之,该相关关系只要具有正相关 性即可,除此之外并无限定。此外,该相关关系并不限于图27所示的函数,也可为使偏移量 (Ν)与Ν以具有正相关性的方式进行对应的查找表。另外,本实施方式中,设该相关关系为 图27所示的一次函数来进行说明。
[0547] 将表示偏移量(Ν)与Ν的相关性的一次函数表示为(1)式。另外,以下,将偏移量 (Ν)也标记为 OFFSET (Ν)。
[0548] OFFSET (N) = anXN+bn · · · (1)
[0549] 此处,第1系数an为斜率,bn为y截距。(1)式的一次函数中,其斜率限于0< an 的范围。另外,在图27所示的表示偏移量(N)的图中,对x截距-(bn/an)的值并无特别 限定。例如,即使N= 1,在偏移量计算部6200导出大于0的偏移量(N)时,构成为使X截 距包含在-(bn/an) < 1的范围内即可。此时,也可以是X截距为负、换言之y截距为正的 一次函数。作为其他示例,也可假定在1 < 10的范围内无需变更偏移量(i)的状况。 在这种情况下,(1)式中的X截距包含在10 < -(bn/an) < 11的范围内、且偏移量计算部 6200利用(1)式导出的偏移量(N)为负时,偏移量计算部6200构成为导出偏移量(N) =0 即可。根据上述结构,在N包含在1 10的范围内时,偏移量计算部6200导出偏移量 (N) =0。这样,在(1)式所示的一次函数中,对X截距-(bn/an)及y截距bn并无特别限 定,可适当设定使得偏移量计算部6200导出的偏移量(N)为适当的值。
[0550] (偏移量(M))
[0551] 和偏移量(N)与N的相关性相同,本实施方式中,偏移量(M)与Μ具有正相关性。 偏移量(Μ)与Μ的相关性和偏移量(Ν)与Ν的相关性相同,只要具有正相关性即可,除此之 外并无限定。即,偏移量(Μ)与Μ的相关性可如图27所示为一次函数,也可为二次函数、对 数函数等。此外,偏移量(Μ)与Μ的相关性也可由查找表来表示。另外,本实施方式中,设 偏移量(Μ)与Μ的相关性为图27所示的一次函数来进行说明。
[0552] 将表不偏移量(Μ)与Μ的相关性的一次函数表不为(2)式。以下,将偏移量(Μ) 也标记为OFFSET (Μ)。
[0553] OFFSET (M) = amXM+bm · · · (2)
[0554] 此处,第2系数am为斜率,bm为y截距。(2)式的一次函数中,其斜率限于0< am 的范围。另一方面,对X截距-(bm/am)及y截距bm并无特别限定,可适当设定使得偏移量 计算部6200导出的偏移量(M)为适当的值。
[0555] 偏移量计算部6200如上述那样导出偏移量(N)及偏移量(M)。之后,偏移量计算 部6200通过将噪声量计算部6150所设定的偏移量(i)加上偏移量(N)和偏移量(M),从而 导出变更后的偏移量即偏移量(f)。偏移量(f)可表述为(3)式那样。另外,将偏移量(i) 也表述为OFFSET (i),将偏移量(f)也表述为OFFSET (f)。
[0556] OFFSET (f) = OFFSET (i)+0FFSET (N)+0FFSET (Μ) · · · (3)
[0557] 偏移量计算部6200将这样导出的变更后的偏移量(f)输出到噪声量计算部6150。
[0558] (N及Μ对视频数据产生的影响)
[0559] 基于发明人得到的见解,对I图像彼此的帧间隔Ν和Ρ图像彼此的帧间隔Μ分别 对视频数据的画质产生的影响进行说明。
[0560] 发明人通过在对视频数据进行编码及解码时,使Ν及Μ分别作为参数进行变化,从 而调查了 Ν及Μ对视频数据的画质产生的影响。其结果是,发明人得到如下见解:S卩,在对 视频数据进行编码及解码时,对视频数据的画质产生较大影响的是N。换言之,Μ对视频数 据的画质产生的影响小于Ν对视频数据的画质产生的影响。
[0561] 基于该见解,优选使表示偏移量(Ν)的(1)式的斜率an和表示偏移量(Μ)的(2) 式的斜率am的大小关系为an > am。通过将(1)式及(2)式代入到(3)式的OFFSET (N)及 OFFSET (M)中,得到(4)式。
[0562] OFFSET (f) = OFFSET (i)+anXN+amXM+bn+bm ··· (4)
[0563] (4)式中,N>M,an > am,因此,OFFSET (f)较大程度依赖于⑷式的第2项anXN。
[0564] (1)式的斜率an及⑵式的斜率am也可分别表述为导出变更后的偏移量即偏移 量(f)时的对N及Μ的权重系数。
[0565] (偏移量计算部6200的变形例)
[0566] 将作为偏移量计算部6200的变形例的偏移量计算部标记为偏移量计算部α。偏 移量计算部α基于Ν来导出偏移量(Ν),并将其与偏移量(i)进行相加,从而导出偏移量 (f)。根据发明人得到的见解,随着视频数据的编码及解码对视频数据的画质产生主要影响 的是N。Μ对视频数据的画质产生的影响是次要的,因此,偏移量计算部α也可构成为基于 Ν来导出偏移量(f)。
[0567] (降噪处理部6160)
[0568] 作为降噪单元的降噪处理部6160基于来自后述噪声量计算部6150的指示,将包 含以下所示的多个降噪处理中的至少一种降噪处理的降噪处理应用于对象帧。此外,降噪 处理部6160基于来自噪声量计算部6150的指示,切换应用于各图像的降噪处理的强度。
[0569] · 3D蚊式噪声降低处理
[0570] · 2D蚊式噪声降低处理
[0571] · 3D块噪声降低处理
[0572] · 2D块噪声降低处理
[0573] (蚊式噪声降低处理)
[0574] 如上所述,作为色彩噪声降低处理的一种类型,降噪处理部6160进行蚊式噪声降 低处理。这里,参照图14(a),对蚊式噪声的概要进行说明。蚊式噪声具有易于在对象图像 内亮度或者颜色大幅变化的边缘区域中产生的趋势。图14(a)中,区域B表示亮度较低的 区域,区域C表示亮度较高的区域。在区域B及区域C的边界附近,亮度大幅变化,因此,易 于产生蚊式噪声。区域A表示产生蚊式噪声的区域。本来应该是与区域B同样亮度较低的 区域,但由于产生蚊式噪声,区域A的亮度比区域B高,比区域C低。
[0575] 另外,也可换言之,上述边缘区域由构成对象图像的各块中具有较高的频率分量 的块形成。因而,也可以说,蚊式噪声易于在具有较高频率分量的块内及其周边的块中产 生。作为其结果,若构成对象图像的块中,具有较高频率分量的块的比例较高,则在该对象 图像中包含较多的蚊式噪声的可能性较高。此外,若对象图像所表示的视频包含较多的边 缘区域,则在该对象图像中包含较多的蚊式噪声的可能性较高。
[0576] 关于蚊式噪声降低处理,如后所述有3D蚊式噪声降低处理和2D蚊式噪声降低处 理。
[0577] (块噪声降低处理)
[0578] 块噪声一般是在以高压缩率对视频进行编码时产生的矩形的噪声。该噪声的大小 与编码过程中的块大小相同,因此,称为块噪声。关于块噪声降低处理,如后所述有3D块噪 声降低处理和2D块噪声降低处理。
[0579] (3D噪声降低处理)
[0580] 此处,3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理是参照对象图像和一个或多个 其他图像来进行的。以下,为了方便,有时也将3D块噪声降低处理及3D蚊式噪声降低处理 称为3D噪声降低处理。
[0581] 具体而言,如图8(a)所示,3D噪声降低处理通过对每一像素求得包含噪声的对象 图像中的对象区域、和以对象图像为起点在时间上位于前后的一个或多个参照图像中的对 象区域的平均,从而生成降噪后的图像。
[0582] 此处,在应用更强的3D噪声降低处理的情况下,增多参照图像的个数,在应用更 弱的3D噪声降低处理的情况下,减少参照图像的个数。
[0583] 通过增多参照图像的个数,降噪效果变大,但对于动作剧烈的场景,也有容易发生 残像的负面效应。通过减少参照图像的个数,从而即使是对于动作剧烈的场景,也不易发生 残像,但也有降噪效果变小的负面影响。
[0584] 另外,3D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0585] 此外,3D降噪处理也可以将对象图像中的对象区域、与以对象图像为起点在时间 上位于前后的一个或多个参照图像中的对象区域进行比较,将瞬间变化的部分判定为噪 声,降低该噪声。
[0586] (2D噪声降低处理)
[0587] 另一方面,2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理是参照对象图像中的对象 像素、和该对象图像中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素来进行。以下, 为了方便,有时也将2D块噪声降低处理及2D蚊式噪声降低处理称为2D噪声降低处理。
[0588] 具体而言,如图8(b)所示,2D噪声降低处理通过对对象图像中的对象像素的像 素值、和该对象图像中设定在该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素的像素值求平 均,从而生成降噪后的图像。
[0589] 此处,在应用更强的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较大,在应用 更弱的2D噪声降低处理的情况下,将参照区域设定得较小。
[0590] 通过增大参照区域,降噪效果增大,但在产生噪声的区域以外的区域也有容易产 生模糊的负面效应。通过减小参照区域,不易产生模糊,但也有降噪效果变小的负面效应。 此外,在应用2D蚊式噪声降低处理的情况下,有时如图14 (b)所示,作为蚊式噪声的区域A 与亮度较高的区域C相近。在这种情况下,通过如图14(b)所示那样设定参照区域,从而能 防止参照区域中包含亮度较高的区域C。通过像上述那样设定参照区域,从而能更有效地执 行蚊式噪声降低处理。
[0591] 另外,2D噪声降低处理中的上述平均处理也可以利用设定成使得降噪后的图像具 有更高画质的权重系数。
[0592] 此外,2D噪声降低处理也可以将对象图像中的对象像素、与该对象图像中设定在 该对象像素周边的参照区域所包含的参照像素进行比较,在对象像素的颜色或亮度与参照 像素的颜色或亮度大为不同的情况下,判断为该对象像素产生了噪声,降低该噪声。
[0593] (噪声量计算部6150)
[0594] 接着,参照图26对实施方式18的噪声量计算部6150进行说明。噪声量计算部 6150是设定单元。
[0595] (NR 参数)
[0596] 本实施方式的噪声量计算部6150对视频数据所包含的I图像、P图像及B图像等 各图像如图26所示那样分配NR参数。本实施方式中,将与I图像对应的NR参数标记为 NRI,将与P图像对应的NR参数标记为NRP,将与B图像对应的NR参数标记为NRB。噪声量 计算部6150对I图像分配NRI = 2,对P图像分配NRP = 3,对B图像分配NRB = 5。NRI、 NRP、及NRB的值并不限于上述值,各NR参数的大小关系优选为NRI < NRP < NRB。
[0597] I图像可不参照其他图像来进行解码,P图像可通过参照其他一个图像来进行解 码,B图像是通过参照其他两个图像来进行解码。由此,关于对各图像进行编码及解码时产 生噪声的可能性,可推定出I图像最低,P图像第二低,B图像最高。因此,如上所述,各NR 参数的大小关系优选为NRI < NRP < NRB。
[0598] (偏移量⑴)
[0599] 图7是表示对于各像素的量化代码的一个示例的图。横轴表示作为对象的I图像 所包含的各像素(更具体而言,为对各像素附加的像素编号),纵轴表示对各像素的量化代 码的值的示例。
[0600] 噪声量计算部6150计算该I图像中量化代码超过规定阈值(图7的示例中,阈值 =10)的像素的数量相对于该对象图像中的总像素数的比例。
[0601] 作为设定单元的噪声量计算部6150基于计算出的量化代码超过规定阈值的块的 比例,设定作为NR参数的偏移量的偏移量(i)。构成作为对象的I图像的各块中,具有超过 规定阈值的量化代码的块较多(计算出的量化代码超过规定阈值的块的比例较高),可推 定为对该I图像进行编码时的压缩率较高。然后,可推定为以高压缩率进行压缩后的图像 与以低压缩率进行压缩后的图像相比,包含噪声的概率更高。因而,噪声量计算部6150优 选构成为在构成I图像的各块中,具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,将偏移量(i) 设定得越大。
[0602] 噪声量计算部6150将设定的偏移量(i)提供给偏移量计算部6200。
[0603] (NR增益的计算)
[0604] 噪声量计算部6150将偏移量(i)提供给偏移量计算部6200之后,从偏移量计算 部6200获取变更后的偏移量(f)。图26所不的偏移量表不偏移量(f)。
[0605] 噪声量计算部6150通过将各图像的NR参数与偏移量(f)相加,从而计算出决定 降噪处理的强度的参数即NR增益。噪声量计算部6150基于NR增益,变更降噪处理部6160 的降噪处理种类及强度。
[0606] 根据上述结构,噪声量计算部6150基于构成视频数据中所包含的I图像的各块的 量化代码,设定上述初始偏移量。此外,偏移量计算部6200根据上述I图像彼此的帧间隔, 变更上述初始偏移量。因此,该视频处理装置能抑制成本上升,并进行有效的降噪处理。
[0607] 此外,根据上述结构,偏移量计算部6200以在上述I图像彼此的帧间隔N越大时, 偏移量(N)的值越大的方式进行变更。即,N越大,降噪处理部6160对视频实施强度越强 的降噪处理。因而,能随着N的变化来实施适当的降噪处理。
[0608] 此外,根据上述结构,偏移量计算部6200进一步以在上述P图像彼此的帧间隔Μ 越大时,偏移量(Μ)的值越大的方式进行变更。即,Μ越大,降噪处理部6160对视频实施强 度越强的降噪处理。因此,能在Ν的变化的基础上,还考虑Μ的变化来实施适当的降噪处理。
[0609] 此外,根据上述结构,偏移量计算部6200通过导出an与Ν之积,从而导出基于Ν 的偏移量(N)。此夕卜,偏移量计算部6200通过导出am与Μ之积,从而导出基于Μ的偏移量 (Μ)。进一步地,偏移量计算部6200根据基于Ν的上述偏移量(Ν)与基于Ρ的偏移量(Μ) 之和,来导出偏移量(f)。
[0610] 此时,an大于am。该结构是基于发明人获得的如下见解:S卩,作为使视频的画质劣 化(产生噪声)的主要原因,N比Μ更重要。根据上述结构,能对视频实施与N、M分别使视 频的画质劣化的程度相应的降噪处理。
[0611] 此外,根据上述结构,噪声量计算部6150在构成上述I图像的各块中,具有超过上 述阈值的量化代码的块越多时,将上述偏移量设定得越大。因此,能在压缩视频的压缩率越 高时,对视频实施强度越强的降噪处理。
[0612] 此外,噪声量计算部6150也可构成为识别在对象图像上设定的对象区域中的噪 声产生模式,并基于识别结果,利用降噪处理部6160,变更应用于该对象区域的降噪处理的 种类及强度。
[0613] 例如,噪声量计算部6150可构成为检测各块中的平均颜色、亮度,在颜色、亮度以 块为单位进行变化的情况下,推定为该对象图像中存在块噪声,增强应用于块边界的块噪 声降低处理的强度。
[0614] 此外,噪声量计算部6150也可构成为在颜色、亮度大幅变化的区域(例如图像边 缘)附近检测出噪声的情况下,将该噪声判定为蚊式噪声,通过对不包含上述边缘的区域 中的像素值求平均,从而降低该蚊式噪声。
[0615] 通过采用这种结构,能进行更精细的降噪处理。
[0616] 另外,上述阈值可决定为使得视频处理装置6100输出的视频具有更高画质。
[0617] 〈实施方式19>
[0618] 此外,也可以将用于实现本说明书记载的各实施方式中说明的视频处理装置 1100、2100、3100、4100、5100及6100的各功能部的处理的程序记录在计算机可读取的记录 介质中,由计算机系统读入该记录介质所记录的程序并加以执行,从而实现各功能部的处 理。此外,这里所说的"计算机系统"包含OS (Operating System:操作系统)和周边设备等 硬件。
[0619] 此外,上述程序可以是用于实现上述功能的一部分的程序,还可以是通过与已记 录在计算机系统中的程序的组合而能实现上述功能的程序。
[0620] 此外,所谓存放有上述程序的"记录介质",是指软盘、光磁盘、R0M(Read Only Memory :只读存储器)、⑶-ROM等计算机可读取的移动介质、内置于计算机系统的硬盘等存 储装置等。此外,还包含经由互联网等网络或电话线路等通信线路来发送程序的情况下的 通信线那样的、在短时间内动态保存程序的介质;以及作为此情况下的服务器或客户端的 计算机系统内部的易失性存储器那样的、在一定时间内保存程序的介质。
[0621] 〔总结〕
[0622] 本发明的方式1的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪声, 其包括:降噪处理选择单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的各块 的动作判别结果,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对象帧的至少一 种降噪处理;及降噪单元,其将由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理应用于所述对 象帧。
[0623] 此处,量化代码是规定对视频进行编码时的量化粗糙度的参数,嵌入到几乎所有 的编码方式所编码后的视频信号中,因此,无需特别结构就能容易地获取。因此,能抑制成 本上升。此外,根据上述结构,基于量化代码和动作判别结果,来选择降噪处理,因此,与仅 参照量化代码的结构相比,能进行更有效的降噪处理。
[0624] 此外,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中进行降噪处理的选择,因此,即使 视频信号中产生了各种特性的噪声,也能进行有效的降噪处理。
[0625] 这样,根据上述结构,能抑制成本上升,并进行有效的降噪处理。
[0626] 本发明的方式2的视频处理装置优选为,在上述方式1中,还包括强度变更单元, 其基于构成所述对象帧的各块的量化代码、和构成所述对象帧的各块的动作判别结果,变 更由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理的强度。
[0627] 根据上述结构,基于构成所述对象帧的各块的量化代码、和构成所述对象帧的各 块的动作判别结果,变更由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理的强度,因此,能进行 更有效的降噪处理。
[0628] 此外,本发明的方式3的视频处理装置优选为,在上述方式2中,所述多种降噪处 理中包含块噪声降低处理,所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越增强块噪声 降低处理的强度。
[0629] 发明人得到如下见解:S卩,在有较大动作的视频中有包含更多的块噪声的趋势。
[0630] 根据上述结构,在判别为有动作的块越多时,越增强块噪声降低处理的强度,因 此,能根据视频的动作,来进行更有效的降噪处理。
[0631] 此外,本发明的方式4的视频处理装置优选为,在上述方式3中,所述块噪声降低 处理是参照所述对象帧和一个或多个其他帧来进行的,所述强度变更单元在判别为有动作 的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数。
[0632] 根据上述结构,在参照对象帧和一个或多个其他帧来进行的块噪声降低处理中, 在判别为有动作的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数,因此,能进行更有效的降 噪处理。
[0633] 此外,本发明的方式5的视频处理装置优选为,在上述方式3中,所述块噪声降低 处理是参照所述对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参照区域中所包含的像 素来进行的,所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,将所述参照区域设定得越宽。
[0634] 根据上述结构,在参照对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参照区域 中所包含的像素来进行的块噪声降低处理中,在判别为有动作的块越多时,将所述参照区 域设定得越宽,因此,能进行更有效的降噪处理。
[0635] 此外,本发明的方式6的视频处理装置优选为,在上述方式2至5的任一方式中, 所述多种降噪处理中包含蚊式噪声降低处理,所述强度变更单元在具有超过规定阈值的量 化代码的块越多时,越增强所述蚊式噪声降低处理的强度。
[0636] 发明人得到如下见解:S卩,具有较大量化代码的块越多时,有包含越多的蚊式噪声 的趋势。
[0637] 根据上述结构,在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增强蚊式噪声降 低处理的强度,因此,能进行更有效的降噪处理。
[0638] 此外,本发明的方式7的视频处理装置优选为,在上述方式6中,所述蚊式噪声降 低处理是参照所述对象帧和一个或多个其他帧来进行的,所述强度变更单元在具有超过规 定阈值的量化代码的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数。
[0639] 根据上述结构,在参照对象帧和一个或多个其他帧来进行的蚊式噪声降低处理 中,在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数,因 此,能进行更有效的降噪处理。
[0640] 此外,本发明的方式8的视频处理装置优选为,在上述方式6中,所述蚊式噪声降 低处理是参照所述对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参照区域中所包含的 像素来进行的,所述强度变更单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,将所述参 照区域设定得越宽。
[0641] 根据上述结构,在参照对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参照区域 中所包含的像素来进行的蚊式噪声降低处理中,在具有超过规定阈值的量化代码的块越多 时,将所述参照区域设定得越宽,因此,能进行更有效的降噪处理。
[0642] 此外,本发明的方式9的视频处理装置优选为,在上述方式6至8的任一方式中, 所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越减小所述规定阈值。
[0643] 发明人得到如下见解:S卩,在源视频中包含有"发白噪声"的情况下,即使降低压缩 率,即将量化代码设定得较小,视频自身有时也包含较多的噪声,对于这种视频,通过动作 判别,有判定为"有动作"的块较多的趋势。
[0644] 根据上述结构,在判别为有动作的块越多时,越减小所述规定阈值,因此,能适当 降低这种"发白噪声"。
[0645] 此外,本发明的方式10的视频处理装置优选为,在上述方式1至9的任一方式中, 所述降噪处理选择单元对设定在所述对象帧上的对象区域中的噪声产生模式进行识别,并 基于识别结果,从所述多种降噪处理中选择应用于该对象区域的至少一种降噪处理。
[0646] 根据上述结构,对设定在所述对象帧上的对象区域中的噪声产生模式进行识别, 并基于识别结果,从所述多种降噪处理中选择应用于该对象区域的至少一种降噪处理,因 此,能进行更精细的降噪处理。
[0647] 此外,本发明的方式11的视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频 的噪声,其包含:降噪处理选择工序,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象 帧的各块的动作判别结果,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对象帧 的至少一种降噪处理;及降噪工序,其将由所述降噪处理选择工序所选择的降噪处理应用 于所述对象帧。
[0648] 根据上述那样构成的视频处理方法,起到与上述视频处理装置同样的效果。
[0649] 本发明的方式12的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其包括:设定单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的各块的频 率特性或边缘信息,设定蚊式噪声降低参数;及降噪单元,其对该对象帧实施利用了由所述 设定单元所设定的蚊式噪声降低参数的蚊式噪声降低处理。
[0650] 此处,量化代码是规定对视频进行编码时的量化粗糙度的参数,嵌入到几乎所有 的编码方式所编码后的视频信号中,因此,无需特别结构就能容易地获取。因此,能抑制成 本上升。
[0651] 此外,根据上述结构,设定单元基于量化代码值、和频率特性或边缘信息,设定蚊 式噪声降低参数。此外,降噪单元对所述对象帧实施利用了所述蚊式噪声降低参数的蚊式 噪声降低处理。
[0652] 根据发明人的见解,蚊式噪声的产生与频率特性及边缘信息具有相关性。具体而 言,在频率特性中包含有与亮度变化的斜度相关的信息,在边缘信息中包含有与色度变化 的斜度相关的信息。此处,亮度变化的斜度及颜色变化的斜度均与蚊式噪声的产生具有相 关性。因此,根据上述结构,能有效降低蚊式噪声。
[0653] 此外,本发明的方式13的视频处理装置优选为,在上述方式12中,还包括频率判 别单元,其基于构成所述对象帧的各块的频率分量,将所述对象帧中的频率分量的直方图 作为所述频率特性导出,所述设定单元从所述频率分量的直方图中,分别导出频率低于规 定的第1频率的第1频率分量、频率高于所述第1频率且低于规定的第2频率的第2频率 分量、及频率高于所述规定的第2频率的第3频率分量,在第3频率分量相对于总频率分量 的比例越高时,将蚊式噪声降低参数设定得越大。
[0654] 所述第3频率分量相对于总频率分量的比例较高也可以说是高频分量相对于总 频率分量的比例较高。构成所述对象帧的各块中高频分量的比例较高意味着所述对象帧所 表示的视频为清晰的视频或噪声较多的视频的可能性较高。因而,所述设定单元在高频分 量的比例越高时,将蚊式噪声降低参数设定得越大,从而所述降噪单元能对所述对象帧实 施有效的蚊式噪声降低处理。
[0655] 此外,本发明的方式14的视频处理装置优选为,在上述方式13中,所述设定单元 在所述频率分量的直方图中,所述第1频率分量相对于总频率分量的比例越高时,将蚊式 噪声降低参数设定得越小。
[0656] 所述第1频率分量相对于总频率分量的比例较高也可以说是低频分量相对于总 频率分量的比例较高。构成所述对象帧的各块中低频分量的比例较高意味着所述对象帧所 表示的视频为亮度及色度的变化较少的视频的可能性较高。在这种视频中产生蚊式噪声的 可能性较低,因此,所述设定单元在低频分量的比例越高时,将蚊式噪声降低处理参数设定 得越小。由此,所述降噪单元对于产生蚊式噪声的可能性较低的视频不实施过度的蚊式噪 声降低处理,不会使所述对象帧所表示的视频的画质劣化。
[0657] 此外,本发明的方式15的视频处理装置优选为,在上述方式13或14中,所述设定 单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,将蚊式噪声降低参数设定得越大。
[0658] 所述量化代码为反映在对视频进行编码及解码时的压缩率的参数。所述量化代码 越大,对视频进行编码及解码时的压缩率越大,产生蚊式噪声的可能性越高。根据上述结 构,所述设定单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,将蚊式噪声降低参数设定 得越大。因此,所述降噪单元能对所述对象帧实施有效的蚊式噪声降低处理。
[0659] 此外,本发明的方式16的视频处理装置也可构成为,在上述方式12中,还包括边 缘信息导出单元,作为所述边缘信息,其对构成所述对象帧的各像素所具有的像素值实施 边缘信息提取处理,将所述对象帧中的边缘直方图作为所述边缘信息导出,所述设定单元 从所述边缘直方图中,导出亮度差大于规定亮度差的像素数相对于构成所述对象帧的总像 素数的比例,在该比例越高时,将蚊式噪声降低参数设定得越大。
[0660] 亮度差大于规定亮度差的像素数相对于构成所述对象帧的总像素数的比例是反 映所述对象帧所包含的边缘区域的多少的参数。根据上述结构,所述设定单元在上述比例 越高时,将蚊式噪声降低参数设定得越大,因此,所述降噪单元能对所述对象帧实施有效的 蚊式噪声降低处理。
[0661] 此外,本发明的方式17的视频处理装置优选为,在上述方式13至15的任一方式 中,所述设定单元在所述第3频率分量的比例越高时,越减小所述规定阈值。
[0662] 在原视频中包含有"发白噪声"的情况下,即使降低压缩率,即将量化代码设定得 较小,有时视频本身也会包含较多噪声。发明人得到如下见解:即,对于这种视频,通过频率 判别,有判别为所述第3频率分量的比例即高频分量的比例较高的趋势。根据上述结构,在 高频分量的比例越高时,越减小所述规定阈值,因此,能适当降低这种"发白噪声"。
[0663] 此外,本发明的方式18的视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频 的噪声,其包括:设定工序,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的各块 的频率特性或各像素的边缘信息,设定蚊式噪声降低参数;及降噪工序,其对该对象帧实施 利用了由所述设定工序所设定的蚊式噪声降低参数的蚊式噪声降低处理。
[0664] 根据上述那样构成的视频处理方法,起到与上述视频处理装置同样的效果。
[0665] 此外,本发明的方式19的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频 的噪声,其包括:强度决定单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、该对象帧中所包含 的原色像素的数量、及彼此相邻的原色像素的形成面积,决定色彩噪声降低处理的强度;及 降噪单元,其将具有由所述强度决定单元所决定的强度的色彩噪声降低处理应用于所述对 象帧。
[0666] 发明人得到如下见解:S卩,通过根据对象帧中所包含的原色像素的数量和彼此相 邻的原色像素的形成面积,来设定色彩噪声降低处理的强度,从而能更有效地削减色彩噪 声。
[0667] 根据上述结构,强度决定单元基于构成所述对象帧的各块的量化代码、该对象帧 中所包含的原色像素的数量、及彼此相邻的原色像素的形成面积,决定色彩噪声降低处理 的强度。然后,所述降噪单元将具有由所述强度决定单元所决定的强度的色彩噪声降低处 理应用于所述对象帧,因此,能实现有效的色彩噪声降低处理。
[0668] 此外,根据上述结构,进一步根据量化代码来决定色彩噪声降低处理的强度,因 此,能进行更有效的色彩噪声降低处理。
[0669] 另外,量化代码是规定对视频进行编码时的量化粗糙度的参数,嵌入到几乎所有 的编码方式所编码后的视频信号中,因此,无需特别结构就能容易地获取。因此,能抑制成 本上升。
[0670] 这样,根据上述结构,能抑制成本上升,并进行有效的色彩噪声降低处理。
[0671] 此外,本发明的方式20的视频处理装置优选为,在上述方式19中,在所述色彩噪 声降低处理中包含蚊式噪声降低处理,
[0672] 所述强度决定单元在所述对象帧中所包含的所述原色像素的数量越多、且所述彼 此相邻的原色像素的形成面积越小时,越增强蚊式噪声降低处理的强度。
[0673] 色彩噪声是因拍摄视频的拍摄元件中产生的暗电流等而产生的,因此,一般而言, 色彩噪声所表示的颜色为原色或接近原色的颜色,各自的色彩噪声的形成面积较小。所述 对象帧中所包含的所述原色像素的数量较多、且所述彼此相邻的原色像素的形成面积较小 意味着所述对象帧包含较多的色彩噪声。通过对这种所述对象帧执行强度较强的蚊式噪声 降低处理,从而能使色彩噪声不易被用户看出地进行处理。因此,根据上述结构,能有效降 低色彩噪声。
[0674] 此外,本发明的方式21的视频处理装置优选为,在上述方式20中,所述强度决定 单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增强蚊式噪声降低处理的强度。
[0675] 具有超过规定阈值的量化代码的块较多是指以高压缩率进行编码的块较多。色彩 噪声所表示的颜色是原色或接近原色的颜色。因此,对于形成色彩噪声的像素和相邻的像 素所分别表示的颜色,其亮度或色度大为不同。蚊式噪声容易在亮度或色度大为不同的边 缘区域产生。即,可以说,在以较高压缩率对包含色彩噪声的视频进行编码时,容易产生蚊 式噪声。根据上述结构,在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增强蚊式噪声降低 处理的强度,因此,能有效降低色彩噪声及因色彩噪声而产生的蚊式噪声。
[0676] 此外,本发明的方式22的视频处理装置优选为,在上述方式19至21的任一方式 中,所述色彩噪声降低处理包含降低判别为噪声的原色的增益的色彩增益降低处理,所述 强度决定单元在具有超过规定阈值的量化代码的块的比例超过规定比例的情况下,在所述 彼此相邻的原色像素的形成面积越小时,越增强所述色彩增益降低处理的强度。
[0677] 作为色彩噪声降低处理的一个方式,包含降低判别为色彩噪声的原色的增益的色 彩增益降低处理。如上所述,色彩噪声所表示的颜色是原色或接近原色的颜色。通过降低 该原色的增益,从而色彩噪声所表示的颜色从原色或接近原色的颜色转换为接近无彩色的 颜色。因此,通过降低原色的增益,从而使色彩噪声不易被用户看出。根据上述结构,能有 效降低色彩噪声。
[0678] 此外,本发明的方式23的视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频 的噪声,其包含:强度决定工序,其基于构成对象帧的各块的量化代码、该对象帧中所包含 的原色像素的数量、及彼此相邻的原色像素的形成面积,决定色彩噪声降低处理的强度;及 降噪工序,其将具有由所述强度决定单元所决定的强度的色彩噪声降低处理应用于所述对 象帧。
[0679] 根据上述那样构成的视频处理方法,起到与上述视频处理装置同样的效果。
[0680] 此外,本发明的方式24的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频 的噪声,其包括:降噪处理选择单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象 帧的各块的运动矢量信息,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对象帧 的至少一种降噪处理;及降噪单元,其将由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理应用 于所述对象帧。
[0681] 此处,量化代码是规定对视频进行编码时的量化粗糙度的参数,嵌入到几乎所有 的编码方式所编码后的视频信号中,因此,无需特别结构就能容易地获取。此外,在参照运 动矢量信息的上述结构中,无需动作检测电路。因此,根据上述结构,可抑制成本上升。此 夕卜,在上述结构中,基于量化代码和运动矢量信息来选择降噪处理,因此,能进行有效的降 噪处理。
[0682] 此外,降噪处理的选择是从具有互不相同的特性的多种降噪处理中进行的,因此, 即使视频信号中产生了各种特性的噪声,也能进行有效的降噪处理。
[0683] 这样,根据上述结构,能抑制成本上升,并进行有效的降噪处理。
[0684] 本发明的方式25的视频处理装置优选为,在上述方式24中,还包括强度变更单 元,其基于构成所述对象帧的各块的量化代码、和构成所述对象帧的各块的运动矢量信息, 变更由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理的强度。
[0685] 根据上述结构,基于构成所述对象帧的各块的量化代码、和构成所述对象帧的各 块的运动矢量信息,变更由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理的强度,因此,能进行 更有效的降噪处理。
[0686] 此外,本发明的方式26的视频处理装置优选为,在上述方式25中,所述多种降噪 处理中包含块噪声降低处理,所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越增强块噪 声降低处理的强度。
[0687] 发明人得到如下见解:S卩,在有较大动作的视频中有包含更多的块噪声的趋势。
[0688] 根据上述结构,在判别为有动作的块越多时,越增强块噪声降低处理的强度,因 此,能根据视频的动作,来进行更有效的降噪处理。
[0689] 此外,本发明的方式27的视频处理装置优选为,在上述方式26中,所述块噪声降 低处理是参照所述对象帧和一个或多个其他帧来进行的,所述强度变更单元在判别为有动 作的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数。
[0690] 根据上述结构,在参照对象帧和一个或多个其他帧来进行的块噪声降低处理中, 在判别为有动作的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数,因此,能进行更有效的降 噪处理。
[0691] 此外,本发明的方式28的视频处理装置优选为,在上述方式26中,所述块噪声降 低处理是参照所述对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参照区域中所包含的 像素来进行的,所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,将所述参照区域设定得越 宽。
[0692] 根据上述结构,在参照对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参照区域 中所包含的像素来进行的块噪声降低处理中,在判别为有动作的块越多时,将所述参照区 域设定得越宽,因此,能进行更有效的降噪处理。
[0693] 此外,本发明的方式29的视频处理装置优选为,在上述方式25至28的任一方式 中,所述多种降噪处理中包含蚊式噪声降低处理,所述强度变更单元在具有超过规定阈值 的量化代码的块越多时,越增强蚊式噪声降低处理的强度。
[0694] 发明人得到如下见解:S卩,具有较大量化代码的块越多时,有包含越多的蚊式噪声 的趋势。
[0695] 根据上述结构,在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增强蚊式噪声降 低处理的强度,因此,能进行更有效的降噪处理。
[0696] 此外,本发明的方式30的视频处理装置优选为,在上述方式29中,所述蚊式噪声 降低处理是参照所述对象帧和一个或多个其他帧来进行的,所述强度变更单元在具有超过 规定阈值的量化代码的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数。
[0697] 根据上述结构,在参照对象帧和一个或多个其他帧来进行的蚊式噪声降低处理 中,在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数,因 此,能进行更有效的降噪处理。
[0698] 此外,本发明的方式31的视频处理装置优选为,在上述方式29中,所述蚊式噪声 降低处理是参照所述对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参照区域中所包含 的像素来进行的,所述强度变更单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,将所述 参照区域设定得越宽。
[0699] 根据上述结构,在参照对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参照区域 中所包含的像素来进行的蚊式噪声降低处理中,在具有超过规定阈值的量化代码的块越多 时,将所述参照区域设定得越宽,因此,能进行更有效的降噪处理。
[0700] 此外,本发明的方式32的视频处理装置优选为,在上述方式29至31的任一方式 中,所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越减小所述规定阈值。
[0701] 发明人得到如下见解:即,在源视频中包含有"发白噪声"的情况下,即使降低压缩 率,即将量化代码设定得较小,视频自身有时也包含较多的噪声,对于这种视频,通过动作 判别,有判定为"有动作"的块较多的趋势。
[0702] 根据上述结构,在判别为有动作的块越多时,越减小所述规定阈值,因此,能适当 降低这种"发白噪声"。
[0703] 此外,本发明的方式33的视频处理装置优选为,在上述方式24至32的任一方式 中,所述降噪处理选择单元对设定在所述对象帧上的对象区域中的噪声产生模式进行识 另IJ,并基于识别结果,从所述多种降噪处理中选择应用于该对象区域的至少一种降噪处理。
[0704] 根据上述结构,对设定在所述对象帧上的对象区域中的噪声产生模式进行识别, 并基于识别结果,从所述多种降噪处理中选择应用于该对象区域的至少一种降噪处理,因 此,能进行更精细的降噪处理。
[0705] 此外,本发明的方式34的视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频 的噪声,其包含:降噪处理选择工序,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象 帧的各块的运动矢量信息,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对象帧 的至少一种降噪处理;及降噪工序,其将由所述降噪处理选择工序所选择的降噪处理应用 于所述对象帧。
[0706] 根据上述那样构成的视频处理方法,起到与上述视频处理装置同样的效果。
[0707] 此外,本发明的方式35的视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频 的噪声,其包括:设定单元,其获取构成对象帧的各块的量化代码值,基于各自的所述量化 代码值计算所述对象帧中的降噪参数,将规定范围内的降噪处理强度设定成与规定范围内 的所述降噪参数具有正相关性;及降噪单元,其对所述对象帧实施利用了由所述设定单元 所设定的所述降噪处理强度的降噪处理。
[0708] 根据上述结构,所述降噪参数是基于构成所述对象帧的各块的量化代码值来计算 出的连续参数。而且,在规定范围内,所述降噪处理强度是与所述降噪参数具有正相关性的 连续参数。因此,基于构成所述对象帧的各块的量化代码值,所述设定单元能设定连续的降 噪处理强度,所述降噪单元能实施连续的强度的降噪处理。因此,本发明的一实施方式的视 频处理装置能根据构成所述对象帧的各块的量化代码值,来对所述对象帧实施适当强度的 降噪处理。
[0709] 此外,本发明的方式36的视频处理装置优选为,在上述方式35中,设定单元通过 求出所述对象帧所包含的各量化代码值的、以具有该量化代码值的块的数量为权重的加权 求和,来计算所述降噪参数。
[0710] 根据上述结构,所述设定单元能基于所述对象帧所包含的各块所具有的量化代码 值,来计算出适合于所述对象帧的所述降噪参数。因此,本发明的一实施方式的视频处理 装置能根据构成所述对象帧的各块的量化代码值,来对所述对象帧实施适当强度的降噪处 理。
[0711] 此外,本发明的方式37的视频处理装置优选为,在上述方式35或36中,所述设定 单元在设定所述降噪处理强度时使用的所述正相关性由一次函数来表示。
[0712] 根据上述结构,所述设定单元能将所述降噪处理强度和所述降噪参数设定成具有 线性相关性。
[0713] 此外,本发明的方式38的视频处理装置优选为,在上述方式35至37的任一方式 中,所述降噪处理强度在所述降噪参数的从〇到所述规定范围的下限为止的范围内、及所 述降噪参数的从所述规定范围的上限到降噪参数的最大值为止的范围内不依赖于所述降 噪参数。
[0714] 根据上述结构,在所述对象帧所包含的噪声依赖于所述降噪参数的范围内,所述 降噪处理强度和所述降噪参数具有正相关性。因此,所述设定单元能根据所述对象代码所 包含的各块所具有的各自的所述量化代码值,来设定适当的所述降噪处理强度。
[0715] 此外,本发明的方式39的视频处理装置优选为,在上述方式35至38的任一方式 中,所述降噪单元所实施的降噪处理至少包含块噪声降低处理及蚊式噪声降低处理中的任 一方。
[0716] 块噪声及蚊式噪声依赖于对视频进行编码及解码时的压缩率而具有产生频度变 高的趋势。根据上述结构,降噪单元根据所述降噪处理强度,对所述对象帧实施包含块噪声 降低处理及蚊式噪声降低处理中的任一方的降噪处理。因此,所述降噪单元能实施有效的 降噪处理。
[0717] 此外,本发明的方式40的视频处理方法包含:设定单元,其获取构成对象帧的各 块的量化代码值,基于各自的所述量化代码值计算所述对象帧中的降噪参数,将规定范围 内的所述降噪参数设定成与规定范围内的降噪处理强度具有正相关性;及降噪单元,其对 所述对象帧实施利用了由所述设定单元所设定的所述降噪处理强度的降噪处理。
[0718] 根据上述那样构成的视频处理方法,起到与上述视频处理装置同样的效果。
[0719] 此外,本发明的方式41的视频处理装置包括:设定单元,其基于构成视频数据中 所包含的I图像的各块的量化代码,来设定降噪参数的偏移量;变更单元,其根据I图像彼 此的帧间隔,来变更所述偏移量;及降噪单元,其对所述视频数据实施降噪处理,该降噪处 理利用了包含由所述变更单元变更后的偏移量的降噪参数。
[0720] 发明人得到如下见解:S卩,I图像彼此的帧间隔与噪声量彼此关联。
[0721] 根据上述结构,所述设定单元基于构成视频数据中所包含的I图像的各块的量化 代码,来设定所述偏移量,所述变更单元根据所述I图像彼此的帧间隔,来变更所述偏移 量。因此,该视频处理装置能进行有效的降噪处理。
[0722] 此外,所述量化代码是规定对视频进行编码时的量化粗糙度的参数。此外,I图像 彼此的帧间隔是在对视频进行编码时编码装置确定的参数。量化代码及所述I图像彼此的 帧间隔嵌入到几乎所有的编码方式所编码后的视频数据中,因此,无需特别结构就能容易 地获取。
[0723] 因此,根据上述结构,能抑制成本上升,并进行有效的降噪处理。
[0724] 此外,本发明的方式42的视频处理装置优选为,在上述方式41中,所述变更单元 以与所述I图像彼此的帧间隔具有正相关性的方式变更所述偏移量。
[0725] 发明人得到如下见解:即,I图像彼此的帧间隔与噪声量具有正相关性。
[0726] 根据上述结构,所述变更单元在所述I图像彼此的帧间隔越大时,以所述偏移量 的值越大的方式进行变更。即,所述I图像彼此的帧间隔越大,降噪单元对视频实施强度越 强的降噪处理。因而,能随着所述I图像彼此的帧间隔的变化来实施适当的降噪处理。
[0727] 此外,本发明的方式43的视频处理装置优选为,在上述方式42中,所述变更单元 还以与所述视频数据中所包含的P图像彼此的帧间隔具有正相关性的方式变更所述偏移 量。
[0728] 发明人得到如下见解:S卩,P图像彼此的帧间隔与噪声量具有正相关性。
[0729] 根据上述结构,所述变更单元还在所述P图像彼此的帧间隔越大时,以所述偏移 量的值越大的方式进行变更。即,所述P图像彼此的帧间隔越大,降噪单元对视频实施强度 越强的降噪处理。因此,能在所述I图像彼此的帧间隔的变化的基础上,还考虑所述P图像 彼此的帧间隔的变化来实施适当的降噪处理。
[0730] 此外,本发明的方式44的视频处理装置优选为,在上述方式43中,所述变更单元 基于(a)第1系数与所述I图像彼此的帧间隔之积、及(b)小于该第1系数的第2系数与 所述P图像彼此的帧间隔之积、的和来导出所述偏移量。
[0731] 所述变更单元通过导出(a)所述第1系数与所述I图像彼此的帧间隔之积,从而 导出基于所述I图像彼此的帧间隔的所述偏移量的变化量。此外,所述变更单元通过导出 (b)所述第2系数与所述P图像彼此的帧间隔之积,从而导出基于所述P图像彼此的帧间隔 的所述偏移量的变化量。进一步地,所述变更单元根据基于所述I图像彼此的帧间隔的所 述偏移量的变化量、与基于所述P图像彼此的帧间隔的所述偏移量的变化量的和,来导出 所述偏移量。
[0732] 此时,所述第1系数大于所述第2系数。该结构是基于发明人获得的如下见解: 艮P,作为使视频的画质劣化(产生噪声)的主要原因,所述I图像彼此的帧间隔比所述P图 像彼此的帧间隔更重要。根据上述结构,能与所述I图像彼此的帧间隔、所述P图像彼此的 帧间隔分别使视频的画质劣化的程度相应地的对视频实施降噪处理。
[0733] 此外,本发明的方式45的视频处理装置优选为,在上述方式41至44的任一方式 中,所述设定单元在构成所述I图像的各块中,具有超过规定阈值的量化代码的块越多时, 将所述偏移量设定得越大。
[0734] 根据上述结构,所述设定单元在构成所述I图像的各块中,具有超过所述阈值的 量化代码的块越多时,将所述偏移量设定得越大。因此,能在压缩视频的压缩率越高时,对 视频实施强度越强的降噪处理。
[0735] 此外,本发明的方式46的视频处理方法包含:设定工序,其基于构成视频数据中 所包含的I图像的各块的量化代码,来设定降噪参数的偏移量;变更工序,其根据I图像彼 此的帧间隔,来变更由所述设定单元所设定的所述偏移量;及降噪工序,其对所述视频数据 实施降噪处理,该降噪处理利用了具有由所述变更单元变更后的偏移量的降噪参数。
[0736] 根据上述那样构成的视频处理方法,起到与上述视频处理装置同样的效果。
[0737] 此外,包括上述各方式的视频处理装置的电视接收机也包含在本发明的范围内。
[0738] 此外,作为上述各方式的视频处理装置所包括的各单元,用于使计算机动作的程 序及记录有这种程序的计算机可读取的记录介质也包含在本发明的范畴内。
[0739] 本发明并不局限于上述各实施方式,可以在权利要求所示的范围内作出各种变 更,对分别在不同实施方式中公开的技术手段进行适当组合后得到的实施方式也包含在本 发明的技术范围内。此外,通过将各实施方式所分别公开的技术方案进行组合,能形成新的 技术特征。
[0740] 工业上的实用性
[0741] 本发明可特别适用于降低视频的噪声用的视频处理装置。
[0742] 标号说明
[0743] 1100、2100、3100、4100、5100、6100 视频处理装置
[0744] 110视频获取部
[0745] 120解码处理部
[0746] 130量化参数获取部
[0747] 140存储部
[0748] 1150、3150、4150噪声量计算部(降噪处理选择单元、强度变更单元)
[0749] 2150、5150、6150噪声量计算部(设定单元)
[0750] 1160、2160、3160、4160、5160、6160 降噪处理部(降噪单元)
[0751] 1200动作判别部
[0752] 2200频率判别部(频率判别单元)
[0753] 3200彩度判别部
[0754] 5200 NR判别值计算部
[0755] 6200偏移量计算部
[0756] 161高频滤波器
[0757] 162边缘滤波器
[0758] 171核化处理部
[0759] 172锐度处理部
【权利要求】
1. 一种视频处理装置,该视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包括 : 降噪处理选择单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的各块的 动作判别结果,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对象帧的至少一种 降噪处理;及 降噪单元,其将由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理应用于所述对象帧。
2. 如权利要求1所述的视频处理装置,其特征在于, 还包括强度变更单元,其基于构成所述对象帧的各块的量化代码、和构成所述对象帧 的各块的动作判别结果,变更由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理的强度。
3. 如权利要求2所述的视频处理装置,其特征在于, 所述多种降噪处理中包含块噪声降低处理, 所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越增强块噪声降低处理的强度。
4. 如权利要求3所述的视频处理装置,其特征在于, 所述块噪声降低处理是参照所述对象帧和一个或多个其他帧来进行的, 所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数。
5. 如权利要求3所述的视频处理装置,其特征在于, 所述块噪声降低处理是参照所述对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参 照区域中所包含的像素来进行的, 所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,将所述参照区域设定得越宽。
6. 如权利要求2至5的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述多种降噪处理中包含蚊式噪声降低处理, 所述强度变更单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增强所述蚊式噪声 降低处理的强度。
7. 如权利要求6所述的视频处理装置,其特征在于, 所述蚊式噪声降低处理是参照所述对象帧和一个或多个其他帧来进行的, 所述强度变更单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增多所参照的所述 其他帧的个数。
8. 如权利要求6所述的视频处理装置,其特征在于, 所述蚊式噪声降低处理是参照所述对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的 参照区域中所包含的像素来进行的, 所述强度变更单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,将所述参照区域设定 得越宽。
9. 如权利要求6至8的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越减小所述规定阈值。
10. 如权利要求1至9的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述降噪处理选择单元对设定在所述对象帧上的对象区域中的噪声产生模式进行识 另IJ,并基于识别结果,从所述多种降噪处理中选择应用于该对象区域的至少一种降噪处理。
11. 一种视频处理方法,该视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包含 : 降噪处理选择工序,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的各块的 动作判别结果,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对象帧的至少一种 降噪处理;及 降噪工序,其将由所述降噪处理选择工序所选择的降噪处理应用于所述对象帧。
12. -种视频处理装置,该视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包括 : 设定单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的各块的频率特性 或各像素的边缘信息,设定蚊式噪声降低参数;及 降噪单元,其对该对象帧实施利用了由所述设定单元所设定的蚊式噪声降低参数的蚊 式噪声降低处理。
13. 如权利要求12所述的视频处理装置,其特征在于, 还包括频率判别单元,其基于构成所述对象帧的各块的频率分量,将所述对象帧中的 频率分量的直方图作为所述频率特性导出, 所述设定单元从所述频率分量的直方图中,分别导出频率低于规定的第1频率的第1 频率分量、频率高于所述第1频率且低于规定的第2频率的第2频率分量、及频率高于所述 规定的第2频率的第3频率分量,在第3频率分量相对于总频率分量的比例越高时,将蚊式 噪声降低参数设定得越大。
14. 如权利要求13所述的视频处理装置,其特征在于, 所述设定单元在所述频率分量的直方图中,所述第1频率分量相对于总频率分量的比 例越高时,将蚊式噪声降低参数设定得越小。
15. 如权利要求13或14所述的视频处理装置,其特征在于, 所述设定单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,将蚊式噪声降低参数设定 得越大。
16. 如权利要求12所述的视频处理装置,其特征在于, 还包括边缘信息导出单元,其对构成所述对象帧的各像素所具有的像素值实施边缘信 息提取处理,将所述对象帧中的边缘直方图作为所述边缘信息导出, 所述设定单元从所述边缘直方图中,导出亮度差大于规定亮度差的像素数相对于构成 所述对象帧的总像素数的比例,在该比例越高时,将蚊式噪声降低参数设定得越大。
17. 如权利要求13至15的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述设定单元在所述第3频率分量的比例越高时,越减小所述规定阈值。
18. -种视频处理方法,该视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包括 : 设定工序,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的各块的频率特性 或各像素的边缘信息,设定蚊式噪声降低参数;及 降噪工序,其对该对象帧实施利用了由所述设定工序所设定的蚊式噪声降低参数的蚊 式噪声降低处理。
19. 一种视频处理装置,该视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包括 : 强度决定单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、该对象帧中所包含的原色像素 的数量、及彼此相邻的原色像素的形成面积,决定色彩噪声降低处理的强度;及 降噪单元,其将具有由所述强度决定单元所决定的强度的色彩噪声降低处理应用于所 述对象中贞。
20. 如权利要求19所述的视频处理装置,其特征在于, 在所述色彩噪声降低处理中包含蚊式噪声降低处理, 所述强度决定单元在所述对象帧中所包含的所述原色像素的数量越多、且所述彼此相 邻的原色像素的形成面积越小时,越增强蚊式噪声降低处理的强度。
21. 如权利要求20所述的视频处理装置,其特征在于, 所述强度决定单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增强蚊式噪声降低 处理的强度。
22. 如权利要求19至21的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述色彩噪声降低处理包含降低判别为噪声的原色的增益的色彩增益降低处理, 所述强度决定单元在具有超过规定阈值的量化代码的块的比例超过规定比例的情况 下,在所述彼此相邻的原色像素的形成面积越小时,越增强所述色彩增益降低处理的强度。
23. -种视频处理方法,该视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包括 : 强度决定工序,其基于构成对象帧的各块的量化代码、该对象帧中所包含的原色像素 的数量、及彼此相邻的原色像素的形成面积,决定色彩噪声降低处理的强度;及 降噪工序,其将具有由所述强度决定工序所决定的强度的色彩噪声降低处理应用于所 述对象中贞。
24. -种视频处理装置,该视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包括 : 降噪处理选择单元,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的各块的 运动矢量信息,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对象帧的至少一种 降噪处理;及 降噪单元,其将由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理应用于所述对象帧。
25. 如权利要求24所述的视频处理装置,其特征在于, 还包括强度变更单元,其基于构成所述对象帧的各块的量化代码、和构成所述对象帧 的各块的运动矢量信息,变更由所述降噪处理选择单元所选择的降噪处理的强度。
26. 如权利要求25所述的视频处理装置,其特征在于, 所述多种降噪处理中包含块噪声降低处理, 所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越增强块噪声降低处理的强度。
27. 如权利要求26所述的视频处理装置,其特征在于, 所述块噪声降低处理是参照所述对象帧和一个或多个其他帧来进行的, 所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越增多所参照的所述其他帧的个数。
28. 如权利要求26所述的视频处理装置,其特征在于, 所述块噪声降低处理是参照所述对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的参 照区域中所包含的像素来进行的, 所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,将所述参照区域设定得越宽。
29. 如权利要求25至28的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述多种降噪处理中包含蚊式噪声降低处理, 所述强度变更单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增强蚊式噪声降低 处理的强度。
30. 如权利要求29所述的视频处理装置,其特征在于, 所述蚊式噪声降低处理是参照所述对象帧和一个或多个其他帧来进行的, 所述强度变更单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,越增多所参照的所述 其他帧的个数。
31. 如权利要求29所述的视频处理装置,其特征在于, 所述蚊式噪声降低处理是参照所述对象帧上的对象像素和设定在该对象像素周边的 参照区域中所包含的像素来进行的, 所述强度变更单元在具有超过规定阈值的量化代码的块越多时,将所述参照区域设定 得越宽。
32. 如权利要求29至31的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述强度变更单元在判别为有动作的块越多时,越减小所述规定阈值。
33. 如权利要求24至32的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述降噪处理选择单元对设定在所述对象帧上的对象区域中的噪声产生模式进行识 另IJ,并基于识别结果,从所述多种降噪处理中选择应用于该对象区域的至少一种降噪处理。
34. -种视频处理方法,该视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包含 : 降噪处理选择工序,其基于构成对象帧的各块的量化代码、和构成该对象帧的各块的 运动矢量信息,从具有互不相同的特性的多种降噪处理中选择应用于该对象帧的至少一种 降噪处理;及 降噪工序,其将由所述降噪处理选择工序所选择的降噪处理应用于所述对象帧。
35. -种视频处理装置,该视频处理装置降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包括 : 设定单元,其获取构成对象帧的各块的量化代码值,基于各自的所述量化代码值计算 所述对象帧中的降噪参数,将规定范围内的降噪处理强度设定成与规定范围内的所述降噪 参数具有正相关性;及 降噪单元,其对所述对象帧实施利用了由所述设定单元所设定的所述降噪处理强度的 降噪处理。
36. 如权利要求35所述的视频处理装置,其特征在于, 所述设定单元通过求出所述对象帧所包含的各量化代码值的、以具有该量化代码值的 块的数量为权重的加权求和,来计算所述降噪参数。
37. 如权利要求35或36所述的视频处理装置,其特征在于, 所述设定单元在设定所述降噪处理强度时使用的所述正相关性由一次函数来表示。
38. 如权利要求35至37的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述降噪处理强度在所述降噪参数的从〇到所述规定范围的下限为止的范围内、及所 述降噪参数的从所述规定范围的上限到降噪参数的最大值为止的范围内不依赖于所述降 噪参数。
39. 如权利要求35至38的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述降噪单元所实施的降噪处理至少包含块噪声降低处理及蚊式噪声降低处理中的 任一方。
40. -种视频处理方法,该视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包含 : 设定工序,其获取构成对象帧的各块的量化代码值,基于各自的所述量化代码值计算 所述对象帧中的降噪参数,将规定范围内的所述降噪参数设定成与规定范围内的降噪处理 强度具有正相关性;及 降噪工序,其对所述对象帧实施利用了由所述设定工序所设定的所述降噪处理强度的 降噪处理。
41. 一种视频处理装置,其特征在于, 设定单元,其基于构成视频数据中所包含的I图像的各块的量化代码,来设定降噪参 数的偏移量; 变更单元,其根据I图像彼此的帧间隔,来变更所述偏移量;及 降噪单元,其对所述视频数据实施降噪处理,该降噪处理利用了包含由所述变更单元 变更后的偏移量的降噪参数。
42. 如权利要求41所述的视频处理装置,其特征在于, 所述变更单元以与所述I图像彼此的帧间隔具有正相关性的方式变更所述偏移量。
43. 如权利要求42所述的视频处理装置,其特征在于, 所述变更单元还以与所述视频数据中所包含的P图像彼此的帧间隔具有正相关性的 方式变更所述偏移量。
44. 如权利要求43所述的视频处理装置,其特征在于, 所述变更单元基于(a)第1系数与所述I图像彼此的帧间隔之积、及(b)小于该第1 系数的第2系数与所述P图像彼此的帧间隔之积、的和来导出所述偏移量。
45. 如权利要求41至44的任一项所述的视频处理装置,其特征在于, 所述设定单元在构成所述I图像的各块中,具有超过规定阈值的量化代码的块越多 时,将所述偏移量设定得越大。
46. -种视频处理方法,该视频处理方法降低对视频信号进行解码而得到的视频的噪 声,其特征在于,包含 : 设定工序,其基于构成视频数据中所包含的I图像的各块的量化代码,来设定降噪参 数的偏移量; 变更工序,其根据I图像彼此的帧间隔,来变更所述偏移量;及 降噪工序,其对所述视频数据实施降噪处理,该降噪处理利用了包含由所述变更工序 变更后的偏移量的降噪参数。
47. -种电视接收机,其特征在于, 包括权利要求1至10、12至17、19至22、24至33、35至39、及41至45的任一项所述 的视频处理装置。
48. -种程序,其特征在于, 其用于作为权利要求1至10、12至17、19至22、24至33、35至39、及41至45的任一 项所述的视频处理装置所包括的各单元,使计算机动作。
49. 一种计算机可读取的记录介质,其特征在于,记录有权利要求48所述的程序。
【文档编号】H04N5/21GK104221361SQ201380019345
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2013年3月22日 优先权日:2012年4月11日
【发明者】谷口茂树, 小池晃, 河野嘉宪, 池山哲夫, 瀧口昌彦, 渡边美保子 申请人:夏普株式会社
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