第7卷第2期 智能系统学报 Vol.76.2 2012年4月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Apr.2012 D0I:10.3969/i.issn.16734785.201111018 网络出版t地址：htp://www.cnki.net/kcma/detail/23.1538.TP.20120309.1544.004.html 一种基于曲波变换的图像去块算法 邵真天，袁杰 (南京大学电子科学与工程学院，江苏南京210093)》 摘要：图像块效应是由于进行图像压缩编码时采用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)并对其系数进行 量化处理而引起的，该过程丢失了一些频率成分，并引起了子块边界不连续的跳变.针对这一问题，提出了一种基于 曲波变换的图像去块算法，该算法首先对退化图像进行曲波变换，再对所获取的各层曲波系数进行处理以备复原图 像通过寻找各层中与原始图像块效应相对应的系数，对不同的层采用不同的方法，并计算图像重建时所要使用的 新系数矩阵.实验表明，该算法比传统在客观和主观评估中都被普遍运用的空间域和小波去块方法，得到了更佳的 图像复原效果，且保留了更多的细节. 关键词：去块算法；曲波变换；图像复原；多尺度分析；图像处理 中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：16734785(2012)020102-06 An image de-blocking algorithm based on curvelet transformation SHAO Zhentian,YUAN Jie (School of Electronic Science and Engineering,Nanjing University,Nanjing 210093,China) Abstract:The image block effect is caused by quantification processing of coefficients when using discrete cosine transformation(DCT)to compress coding of images.DCT dumps some frequencies,leading to discontinuous leaps of sub-block boundaries.An image de-blocking algorithm based on curvelet transformation was proposed.This algo- rithm first carried out curvelet transformation of degraded images,then processed the obtained curvelet coefficients separately layer by layer,so as to recover the images.The coefficients corresponding to the block effect of the origi- nal image could be found for every layer,proving that different methods apply to different layers.Then new coeffi- cient matrixes were calculated,using the images which were reconstructed.Experiments show that the algorithm re- tains more details and generates better recovery results than the traditional spatial domain and wavelet de-blocking methods which are used commonly for both subjective and objective evaluations. Keywords:de-blocking algorithm;curvelet transform;image recovery;multiscale analysis;image processing 基于块的离散余弦变换当前已经被大多数的国小波变换的产生和发展，出现了基于小波的图像去 际图像和视频压缩标准采用.它将图像分割为8×8 块算法.正如文献[4-5]所提出的，尽管该法简单快 的像素块，并通过离散余弦变换（discrete cosine 速，所恢复的图像区域也较为平滑，但其对图像细节 transform,DCT)将每一块从空间域转到频率域.但 的处理仍然欠佳.而且，小波变换并不能很好适应具 由于其只对各像素块单独进行编码和量化，并没有 有各向异性的奇异点，即所谓二维空间中的“线奇 考虑相邻块中像素点的相关性.所以，当编码率较低 异性”或者更高维的信号，如图像的边缘曲线。 时，粗糙的量化将使DCT系数陷入不同的量化间 为克服小波变换只能处理奇异性点的局限， 隔，从而导致了图像边缘的块效应. Candes等提出了曲波变换的概念6)，后来提出了第 目前国内外大多数图像去块算法都采用空间域 2代曲波变换「).此后Candes等又提出了快速离散 滤波13的方法，容易丢失图像中的某些细节.随着 曲波变换(FDCT)算法[8].从脊波变换9)(Ridgelet 变换)发展而来的曲波变换，是一种新颖有效的多 收稿日期：2011-11-22.网络出版日期：20120309 基金项目：江苏省自然科学基金资助项目(BK2010386), 尺度几何分析方法，它使用了很多不同尺度的局部 通信作者：邵真天.E-mail:zhentianshao@mail.com. 直线来近似图像的边缘曲线，并具有较好的逼近效