3.常見的預(yù)處理方法
   現(xiàn)在常見的效果明顯的視頻預(yù)處理主要包括下面的幾個(gè)方面。
   3.1 限帶濾波和降采樣
   根據(jù)奈奎斯特定理，只有對(duì)圖像進(jìn)行高于兩倍信號(hào)最高頻率的采樣才能保證從采樣值完全恢復(fù)原圖像。但是如果該條件不滿足，即欠采樣時(shí)，高次諧波的頻譜就會(huì)疊加到基波，出現(xiàn)頻譜混疊效應(yīng)。隨著圖像高清晰度的增加，由于采樣率的限制，絕大多數(shù)成像系統(tǒng)都存在不同的混疊現(xiàn)象。怎樣消除混疊效應(yīng)成為了預(yù)處理中的一個(gè)令人關(guān)注的問題。
   抑制或消除混疊效應(yīng)常采用兩項(xiàng)措施，一是限帶濾波，二是下采樣。限帶濾波就是對(duì)高速采樣的數(shù)字視頻進(jìn)行一次低通濾波，抑制奈奎斯特定理定義的通帶以外的高頻分量。因?yàn)檫@些帶外分量在后續(xù)的處理中會(huì)引起混疊效應(yīng)，產(chǎn)生無意義的高頻分量，而編碼器還得對(duì)它們進(jìn)行編碼，浪費(fèi)不少寶貴的編碼比特。僅采用限帶濾波只能濾除信號(hào)中少量的高頻分量，如果信號(hào)帶寬遠(yuǎn)高于奈奎斯特帶寬，那么在限帶濾波后還需進(jìn)行一次下采樣，進(jìn)一步減少碼字。
   3.2 噪聲去除
   噪聲對(duì)于任何實(shí)際的視頻采集來說均是不可避免的，如果在編碼前未將不必要的噪聲去除，不僅會(huì)影響解碼視頻質(zhì)量，而且后面的編碼部分還將為噪聲編碼，降低了效率。視頻中常見的噪聲主要有加性噪聲、乘性噪聲和量化噪聲等。圖像中的噪聲往往和信號(hào)交織在一起，尤其是乘性噪聲，如果濾波不當(dāng)，就會(huì)使圖像本身的細(xì)節(jié)，如邊界輪廓、線條等，變得模糊不清。如何既平滑掉噪聲又盡量保持圖像細(xì)節(jié)，是圖像去噪的難點(diǎn)所在。
   圖像去噪方法很多，它們大體上可以分為兩類：空間域的去噪方法和變換域的去噪方法。這兩類方法的最主要區(qū)別是前者直接對(duì)觀察圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而后者則是先對(duì)圖像進(jìn)行某種變換，然后再對(duì)變換后的系數(shù)進(jìn)行處理。
   變換域的去噪方法認(rèn)為，在變換域圖像往往是稀疏表示的，即高頻分量很少，大部份噪聲處于高頻部分，通過在變換域設(shè)置閾值或者截?cái)喔叨祟l譜來去除噪聲。這類方法的優(yōu)點(diǎn)是在變換域進(jìn)行處理比較簡(jiǎn)單。它的不足之處在于對(duì)閾值的設(shè)置比較困難;在去除噪聲的同時(shí)不可避免地會(huì)平滑圖像本身的紋理細(xì)節(jié);圖像在變換域丟失了部分結(jié)構(gòu)特征，特別是邊界信息等。這些都會(huì)影響去噪圖像的質(zhì)量。
   空間域的去噪方法關(guān)注圖像數(shù)據(jù)本身，如近年來流行的基于塊的去噪方式，其基本思想是為去噪圖像的每一個(gè)塊尋找與它相似的塊，相似塊可以在同一幀內(nèi)部尋找，或者其它幀中尋找，還可在其它圖像中尋找，最后通過加權(quán)平均等操作恢復(fù)圖像塊?？臻g域的方法利用了更多的圖像數(shù)據(jù)信息，保留圖像的結(jié)構(gòu)，有利于保持圖像細(xì)節(jié)，但也容易出現(xiàn)過平滑現(xiàn)象。近年來針對(duì)圖像的混合高斯噪聲，出現(xiàn)了一種將變換域和空間域方法相結(jié)合的自適應(yīng)噪聲去除方法。這種方法首先采用基于塊和濾波的噪聲參數(shù)估計(jì)，自適應(yīng)的估計(jì)混合高斯噪聲參數(shù)，然后利用估計(jì)得到的噪聲參數(shù)進(jìn)行圖像去噪，將多幅去噪圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)融合，最終獲得性能良好的去噪圖像，其過程如下圖2所示。