研究各种过滤技术、遗传算法和模糊逻辑减少阻塞工件在压缩图像

珍珠萨尼¹,Gaganjot考尔²

动元素学生(ECE)、ECE称,Farid巴巴工程与技术学院,珀,印度旁遮普
ECE系助理教授,爸爸法工程与技术学院珀,印度旁遮普

文摘

屏蔽构件是最常见的麻烦创造者的图像质量。他们经常宣布他们的存在低比特率图像压缩时,通常是可见的在中心和边缘的图像。离散余弦变换(DCT)是最常用的图像压缩技术由于其准确性和效率。在DCT图像压缩,阻止工件的变化观察到量化的过程,因为原来的DCT系数的值。各种研究已经比很多过滤技术可以单独或与应用遗传算法和模糊逻辑表示显著减少这些屏蔽构件。其中的一些算法有更好的精度比其他减少阻塞工件图像中心虽然有些很好的减少边缘。本文研究各种过滤技术、遗传算法和模糊逻辑,有效地减少了阻塞工件。

关键字

减少工件,模糊过滤,过滤技术,遗传算法、模糊逻辑

介绍

图像压缩是最重要的任务之一,特定于行业的形象。它的主要目标是不仅忽视了冗余和不相关的图像,也有效地减少图像大小需要存储在内存中。各种有损和无损压缩技术可用于图像压缩和无损的技术是首选,因为显而易见的原因。最近几年以来,离散余弦变换(DCT)是被广泛采用的图像和视频压缩方法在许多行业因为其效率和准确的结果。基本上图像分为8×8基于子块在DCT压缩。

这种方法有利于高码率压缩但患有阻塞构件在低比特率[1]。量化过程中工件宣布他们的存在,这主要是因为原始值的DCT系数的变化。由于每个块的独立编码,可见不连续出现与块边界,这正是称为屏蔽构件。因为它只不过是个编码图像质量之间的平衡以及比特率、提高编码比特率导致提高图像重建的质量。然而,有限的带宽通道。因此需要一种方法来实现比特率可以忽略这个问题没有面临任何问题从通道带宽。各种过滤技术应用遗传算法和模糊逻辑减少阻塞工件在压缩图像。摘要聚光灯一些相同的。

文学研究

图像压缩和减少阻止工件图像是一个不同的领域向研究人员做了很多成功的努力。许多研究人员进行了几种方法,已经成功地忽略了屏蔽构件一个优秀的程度。这些方法在下面列出了文献调查的形式。

Motohide Yoshimura Syunichiro 1997提出了一种新的边缘检测方法和遗传算法对纹理图像。制定方法,边缘检测问题是组合优化问题。首先边缘地区选举,然后应用遗传算法确定最优边缘地区。摘要边缘地区的代表一个有效的方法来安排不花很多时间。罗伯特Castango Giovanni Ramponi, 1998年提出了一个非常简单但非常有效的方法减少阻塞工件。这种方法是基于理性的过滤器。方法基本上是表示为一个比一个多项式和线性函数的输入数据。过滤器是用来平滑起源于两个相邻块之间的工件。关于这个过滤器最好的部分是,它能够偏置其行为导致更好的性能。CI Wang Wen-Jun张和香——钟,减少2004提出了一种自适应方法阻止工件高度压缩图像的DCT域。 This paper basically proposed an algorithm for the blind measurement of the degree of blocking artifacts. To remove such discontinuities, a post-processing technology is approached. Entire task is operated in DCT domain. In the outcome they reduce blurring in objective edge and this is due to precision of edge detection by sobel operator is boosted by Walsh transform and local threshold technology. Adaptive smooth method and compensatory coefficients matrices are considered in deblocking to improve the post-processed performance of the image. A. Petrovski and T.Kartalov, 2006 represents a novel approach to cut down the blocking artifacts in block based DCT compression from images as well as video streams is discussed in this paper. Firstly the artifacts are measured in DCT domain and after that edge detection and adaptive processing of the image are the tasks which are performed in spatial domain.

过滤技术

1。理性过滤的方法:合理执行edge-preserving噪声平滑滤波器进行了。其目的在于调节系数的一个线性低通滤波器,以限制其行动存在的图像细节。表明,该操作符,尽管它很简单,能够比传统方法对许多噪声分布。理性的运营商制定,这样他们的输入/输出关系是两个多项式的比率在输入变量。大致说来,分子有一个低通的行为,而分母是夫妻之间的区别的函数内的像素过滤面罩;如果这种差异很大,假设面具坐落在一个信号转变,低通滤波器的频率响应是自动少了选择的方向信号转换本身。实现一个强大的噪音消除,同时仍然保持图像细节清晰,可以执行多个过滤器通过。事实上,附近一个细节的多次操作类似于一个低通滤波器有一个大的不对称面具覆盖只有那些像素值相似的一个参考(中央)像素。

在1998年,罗伯特·Castagno, Stefan0马西人和乔凡尼Ramponi代表一个非常有效的方法。在工作一个简单但非常有效的运营商提出了减少阻塞的工件。方法是基于理性的筛选方法。过滤器的偏置其行为以达到最佳性能都在统一的地区,需要线性平滑,在变形区,非线性和定向过滤被认为是最好的。探测器的活动是嵌入在运营商本身的表达的偏置过滤器的行为是光滑的,而不是基于固定阈值。在他们的工作,解决方案的硬件实现方案。尽管强加的简化硬件设计,过滤保留了原始算法效率一样。rational运营商提出了他们的工作是一个非常简单和操作3 x 3窗口,因此执行主要是当地行动。

2。最优L-filter减少阻塞的工件使用遗传算法:一个L-filter可以看作是线性的修改”夜间脉冲响应(杉木)过滤器或中值滤波的泛化。让(¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕害怕一个½¯一½……害怕一个¯害怕一个½¯½¯一个害怕害怕一个½¯½)是一组观测数据。如果这些数据递增根据其大小顺序排列,顺序统计数据

whereX(我)代表第i个最大的观测数据。假设x是一个随机向量;随机向量的条目。x的输出信号y从L-filter与滤波窗口大小N被定义为

在哪里

权向量和ws称为滤波器系数,和N是一个奇数。从这个定义,我们可以发现,中值滤波和均值滤波L-filter的两种特殊情况。L-filter可以扩展到过程二维信号通过考虑样品将二维窗口内的排名值的线性组合,无论窗口的形状和大小。滤波器系数应该限制,它们的和标准化的保留信号电平。

一种方法使用一个L-filter和遗传算法来减少屏蔽构件在压缩图像提出了Chih-Chin赖和Din-Chang曾在2001年。他们认为阻挡工件去除作为去噪问题自屏蔽构件可以被认为是图像的叠加和量化噪声。该方法提高了de-blocked图像的视觉质量没有任何修改压缩和传输程序。L-filter是使用顺序统计滤波器去除不同类型的声音如果L-filter的参数是正确的选择。自从参数确定是一个优化问题,他们使用GA(遗传算法)来搜索适当的参数。遗传算法提供了一种系统的方法来搜索合适的参数和生产适当L-filters“过滤处理图像的不同特征。为了提高遗传算法的搜索性能,一个新的变异算子考虑problem-dependent特点也提出了。该方法的优点结合强大的增强L-filter探索GA和全球解决方案。在实验中,一些其他的方法也比较的实现。实验结果表明,该方法是一种可行的技术来减少阻塞工件的基于块的压缩图像。

3所示。均方误差滤波器的小波域:发明于1960年在斯坦福大学,均方误差滤波器是一类自适应滤波器用于模拟所需的滤波器通过滤波器系数与实施至少意味着广场的误差信号实际上是理想的和实际信号的区别。随机梯度下降方法,过滤器只是适应基于当前时间的错误。

2003年,柳枝稷胡恩张成泽南Chul Kim Hyun Joo所以提出了一个非常有效的方法是基于均方误差滤波器的小波域阻塞减少工件。他们提出了一个迭代算法减少阻塞工件在块transform-coded图像通过使用最小均方误差(MMSE) & lt在小波域。一个图像被认为是一系列一维(一维)水平和垂直信号和1 - D小波变换(WT)是利用母小波的Gaussian-like函数的一阶导数。

使用一个MMSE滤波的小波域阻挡工件减少删除组件,使方差在块边界位置first-scale小波域的异常高相比其他职位和方差在块边界附近的位置第二音阶小波域中的位置有点高。这个过滤器最小化均方误差(MSE)理想的阻塞部分流信号和恢复之间的信号块边界附近的小波域。过滤器还使用当地的方差在小波域像素自适应处理。过滤和量化约束的凸集投影进行交替迭代。他们的方法不仅提供了PSNR提高也是一种主观屏蔽构件的质量几乎是免费的。

4所示。本地化的基于DCT过滤器:DCT Fourier-related变换与离散傅里叶变换(DFT)相似,但只使用实数。dct相当于阶的大约两倍的长度,与甚至对称操作真实的数据,而在某些变量的输入和输出数据转移一半的一个示例。使用DCT在JPEG图像压缩和MPEG。那里,N×N块的二维DCT-II计算结果量化和熵编码。

2011年,粪便电视和Truong问:阮提出了一种新的方法在压缩编码减少工件图像(无花果。2]。在他们的工作,他们被认为是局部滤波器基于DCT和条件周围块减少屏蔽构件之间的相似性。减少振铃,局部模糊过滤被认为忽略线性滤波器的模糊效应和油画传统模糊滤波器的影响。在他们的工作中,提高浓度组件,避免出血,颜色亮度的局部滤波器组件实现浓度组件。

图像增强,感兴趣的小块之间的差异的一个条件和周围的空间块是由他们实现如下:

在Th是阈值

5。自适应模糊滤波方法:在2011年,伊桑·Nadernejad, Søren Forchhammer,和Jari Korhonen提出一个有效的算法对图像和视频工件去除使用一种自适应模糊过滤和方向各向异性扩散。你考虑这个方法之前,很高兴读到模糊过滤器在第三部分讨论。

这种方法克服了传统的非线性滤波的局限性以像素的像素之间的活动和方向都考虑在内。它已被证明,该算法提高了压缩图像和视频的视觉质量的PSNR和MSSIM,相比一些现有方法。他们提出的自适应方案可以应用于不同的图像和视频压缩标准,如JPEG, MJPEG和h。

在这个方法基本上适应一维模糊滤波首先应用于像素患有阻塞工件,然后方向各向异性扩散用于提高质量。最后,自适应二维模糊滤波应用于像素与响工件。在第一阶段,垂直工件检测执行每个垂直边界的8×8块。为了这个目的,计算每一对边界像素之间的区别。类似的分析也是由他们水平。

除了以上,提出一种新的自适应后过滤算法Seydi Kacmaz,改装车Koc Kayhan,水系Ercelebi 2012年消除观察屏蔽构件的离散余弦变换(DCT)建立在低比特率图像和视频压缩标准。识别的屏蔽构件强度、模糊滤波器通过调整滤波应用范围及其参数。他们的实验结果表明,提出的算法他们展品更好的细节保护和工件去除性能较低的计算成本相比其他后处理技术。检查[6]

其他过滤技术的概述

1。空间过滤:空间滤波是一个术语,用来描述的方法用于计算空间密度估计事件观察到单个位置。空间预测不超纯基于DCT技术率方面的权衡。以非常低的比特率,导致更少的块状工件和更好的视觉质量。它描述了一组工具,用于显示函数估计从这些数据点分布在二维空间。这个方法使用一个二维滤波器在远离边缘,边缘附近,一维滤波器与边缘平行,以减少阻塞工件。

2。混合过滤:混合过滤技术试图结合上面所讨论的方法。它不需要IDCT;它的实现在硬件变得容易。由于振铃效应的显著减少,这种方法产生更好的性能方面的客观和主观的观点比其他方法。这种混合方法的方法应用于垂直或水平边缘的街区。据说为了提高处理速度,抑制散斑和增强边缘。

模糊过滤器

模糊过滤器提高中值滤波器或等级条件等级选择过滤器代替二进制spatialrank关系实值的关系。模糊滤波器由概括定义二进制空间秩的关系。假设过滤器h是应用于一组ω邻近样本f(我+ i, j + j)在输入f (i, j),输出可以制定为:

函数h (f[我+ i, j + j), f (i, j))被称为成员函数,还有很多功能,满足这些需求。给出了高斯隶属函数:

其中σ表示参数的输入和控制传播的强度模糊过滤器。输入x (i, j)贡献的总输出更多的其他样本:

同样的| f[我+ i, j + j) - f (i, j) |,σ的值越高,越高的贡献f[我+ i, j + j)的输出。这意味着f (i, j)将收敛更对f[我+ i, j + j)。小的σ值将保持信号f (i, j)从它的邻国更加孤立样本。传播参数应该适应不同的地区不同的活动水平,如光滑的或详细的材质。传统的模糊滤波器使用固定的扩散参数周围每一个样本,忽略他们的相对位置。在图像和视频压缩、扭曲如阻塞、振铃或闪烁的工件是定向,之间的方向,因此,f (i, j)及其周边样品f[我+ i, j + j)应该考虑。这可以通过一种自适应传播参数:

σA在哪一个位置相关振幅分布参数的函数,和K是扩展函数控制的方向(我+ i, j + j) (i, j)。更有用的信息模糊过滤器可在[3]和[4]

遗传算法

1。一般介绍:介绍自己与遗传算法之前,重要的是要知道遗传算法的主要问题之一是它的时间消耗。很多时候需要很多时间结果宣布他们的存在。这主要是因为遗传算法并不是一个解决方案就是数学指导解决问题。它基本上是一个高度尺寸、离散和瞄准线搜索算法。之前考虑遗传算法在实际应用中,(特别是在图像处理和信号处理),计算溢出时间需要更多的注意力问题才能得到解决。[9]

首次使用GA J.H.荷兰在1970年。他的工作是一个优秀的科学和工程问题的解决贡献。自那时以来,该领域研究工作的输出呈指数级增长,尽管贡献,主要是启动,从全球学术机构。直到最近,我们已经能够获得一些材料,来自行业。这是某种程度上不清楚的概念。然而,显而易见的障碍,可能使用GA驱动工程师远离是加速计算过程的困难,以及随机性导致的内在本质性能保证的问题。然而,通用航空发展已经达到了成熟的阶段,由于工作在过去的几年里,世界各地的学者和工程师。其发展迅速,因为容易获得的低成本但速度快小电脑。这些问题一旦被认为是“硬”,甚至是“不可能的,”在过去的不再是一个问题作为计算而言。因此,复杂而矛盾的问题,需要同步的解决方案,这在过去被认为是僵局的问题,现在可以用GA。 Furthermore, the GA is not considered a mathematically guided algorithm. The optima obtained is evolved from generation to generation without stringent mathematical formulation such as the traditional gradient-type of optimizing procedure. In fact, CA is much different in that context. It is merely a stochastic, discrete event and a nonlinear process. The obtained optima is an end product containing the best elements of previous generations where the attributes of a stronger individual tend to be carried forward into the following generation. The rule of the game is “survival of the fittest will win.”

2。基本概念:遗传算法的基本原理被荷兰首次提出。此后,一系列的文献和报告。遗传算法是受自然选择的机制,一个强的个体的生物过程有可能是赢家在竞争环境中,在这里,GA的直接类比这样的自然进化。它假定问题的可能的解决方案是一个个体,可以用一组参数。这些参数被视为染色体的基因,可以在二进制形式结构化的字符串值。积极的价值,通常被称为健身价值,是用来反映染色体的“善良”的程度为解决这个问题,这个价值是其客观价值密切相关。

在遗传进化、钳工cliromosome倾向于产生高质量的后代,这意味着一个更好的解决问题的办法。遗传算法的实际应用,人口池的染色体必须安装和他们最初可以随意设置。这个人口变化的大小从一个到另一个问题。在每个周期的遗传操作,称为一个进化过程,随后一代染色体的创建在当前的人口。这只能成功如果一组染色体,一般称为“父母”或一组术语“交配池,通过选择特定的选择程序。父母的基因混合,调配生产后代的下一代。预计从这个进化过程(操纵基因),“更好”染色体将创造更多的后代,从而有更高的机会幸存在随后的一代,模拟场适者生存的自然机制。一个新的方案叫做"轮盘赌选择是最常用的技术之一在这样一个适当的选择机制。

进化的周期重复,直到达到所需的终止准则。这一标准也可以设定的进化的周期数(计算),个人不同代之间的变异量,或一个预定义的健身价值。为了便于遗传算法进化周期,两个基本operators-crossover和mutation-are必需的。

结论

先验知识总是扮演了一个重要的角色在执行新方法在任何领域,消除阻塞工件在一个图像。本文帮助读者了解和理解减少阻塞的最佳过滤技术应用到目前为止工件。模糊滤波器和遗传算法也解释了本文实际上有巨大的应用减少阻止工件图像。

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