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计算机工程 ›› 2010, Vol. 36 ›› Issue (11): 195-197. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.11.071

• 图形图像处理 • 上一篇    下一篇

基于图像先验知识的量化噪声盲估计算法

董皓远,方向忠,吴智恺   

  1. (上海交通大学图像通信与信息处理研究所,上海 200240)
  • 出版日期:2010-06-05 发布日期:2010-06-05
  • 作者简介:董皓远(1985-),男,硕士研究生,主研方向:图像处理;方向忠,教授、博士生导师;吴智恺,硕士研究生
  • 基金资助:
    上海市科技创新行动计划基金资助项目“无线高清数字电视应用服务示范工程”(08dz1500803)

Blind Estimation Algorithm for Quantization Noise Based on Image Priori Knowledge

DONG Hao-yuan, FANG Xiang-zhong, WU Zhi-kai   

  1. (Institute of Image Communication & Information Processing, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240)
  • Online:2010-06-05 Published:2010-06-05

摘要: 经过离散余弦变换的图像在DCT域系数的分布近似符合一个用参数λ描述的拉普拉斯分布。利用该参数以及图像在JPEG压缩中使用的DCT域量化系数,可以实现对图像量化噪声的估计。提出一种基于图像先验知识的分布参数估计方法,可以在没有未压缩的原始图像作为参考时实现对λ值的估计,进而计算压缩图像的峰值信噪比。

关键词: 拉普拉斯分布, 压缩图像, 量化噪声, 峰值信噪比

Abstract: The distribution of coefficients of image in the DCT domain can be modeled by a Laplace probability density function with parameter λ. Quantization noise of a compressed image can be estimated from its quantization parameter and λ. This paper proposes a method to estimate the distribution parameter λ and Peak Signal to Noise Ratio(PSNR) according to trained image blocks in spatial domain. As no original image is required, this method is actually no-reference PSNR estimation.

Key words: Laplace distribution, compressed image, quantization noise, Peak Signal to Noise Ratio(PSNR)

中图分类号: