视频通信中的图像处理技术分析

毛文慧 杨丹 蒋琴 四川幼儿师范高等专科学校

视频通信是对视频信息进行传递的一种现代化通信服务。视觉是人类获取外部信息最为重要的渠道，导致人们对通信可视化方面的需求逐渐提高。而在视频通信中，如何实现对图像处理技术的合理选择和应用，以促进图像效果的优化，更符合人们对图像质量的要求，为人们的生活和办公过程提供便利，值得我们更为深入的探索。

1 图像恢复技术

所谓图像恢复技术，是指对一系列低质图像进行恢复处理，以获得高质图像，继而提升图像分辨率，属于一种提高图像质量最为常用的处理技术。通常情况下，在已知图像退化过程的情况之下，可以通过对时间分辨率的牺牲来获得更为优质的空间分辨率。在视频通信当中，由于已知图像压缩方式，所以能够在视觉暂留机制限制之下结合多帧图像的方式实现视频图像质量的恢复。

1.1 凸集投影方法

利用凸集投影方法能够有效消除视频通信当中的块效应，并在一定程度上维持图像细节。一般情况之下，需要假设待重建高质量图像属于希尔伯特空间h当中的某个元素，随后利用图像压缩、传输等有可能导致图像退化的通信过程进行建模，使先验因素被约束于希尔伯特空间内的各个封闭凸集当中，随后给予凸集相对应的投影算法P。在获得图像退化约束凸集之后，需要在希尔伯特空间当中任选一元素，将其当作初始高质图像，随后结合所利用的投影算法依据相应顺序分别为约束凸集作投影处理，同时依据约束凸集中投影持续针对初始高质量图像作迭代调整处理，直到最终收敛获得恢复图像为止。

一般情况之下，在利用凸集投影方法对视频图像进行处理的过程中，最为常用的约束凸集包括两个：量化限制约束凸集C1与平滑限制约束凸集C2。作为数字化通信方式的一种，视频通信在通过DCY变换方式完成对图像的编码之后，要使其被量化至相应量化间隔当中，以起到对限制约束凸集C1以及对应投影算子P1的约束作用。除此之外，出于对图像缓变性的考量，在空域当中需要维持图像的平滑特性，造成对图像剧变的限制。为获得图像平滑性约束效果，科研人员提出了很多投影算子及其相对的约束凸集，而带宽约束凸集C2的研究进展和推广范围最大，与之对应的投影算子P2能够实现针对图像像素级别作滤波运算处理。

利用凸集投影方式，可以在充分解决图像块效应问题的同时，在最大程度上保留图像细节。在迭代过程当中，沿着梯度下降方向持续探寻最优解，直到收敛位置。此种迭代算法具有较强的复杂程度，而实时性相对较差，通常很难实现对图像的实时化处理。此外，凸集投影方法在实现消除图像中块效应的过程中，会破坏图像当中各个频率分量之间的比例关系，非常有可能带来图像退化的后果。因此，在具体处理过程当中，会由于约束凸集C1和C2选择的不恰当而导致两者交集为空，造成算法不能实现收敛的问题出现。

1.2 贝叶斯方法

该方法属于一种针对图像恢复过程的概率方法，其主要目标在于找出恢复之后的图像，退化成原图像的几率最高。设所接收低质图像是Y，原始高质图像是X，那么贝叶斯方法相应的优化目标则可表示为并且其中D表示原始高质图像相应的退化过程。利用贝叶斯方法对图像恢复问题进行处理，主要是从概率学角度对具体问题进行分析，通过最大后验概率估计获得退化的低质图像，以此为基础从最大概率角度获取原始高质图像，实现了对图像分布模型与先验信息的综合考量，可以从整体角度实现对图像最大程度的恢复效果。

贝叶斯方法中最为经典的应用工具是马尔科夫随机场，目前已经在图像处理工作中实现了较大范围的应用，可以实现对图像局部和整体层面潜在关联信息的有效反映，继而准确呈现图像本质。对于图像恢复处理工作来说，马尔科夫随机场通常可以分成条件随机场和生成随机场这两大类。其中，条件随机场是通过所获得的低质图像Y，实现对原始高质图像X的直接估计，生成随机场则通过贝叶斯准则使后验概率建模过程转化成图像似然模型和先验模型之间的建模。除较为常用的条件随机场和生成随机场之外，隐马尔科夫随机场同样在图像恢复处理工作中得到了较好的应用，可以通过对隐含层的引入实现对图像表示方法的进一步丰富，继而促进图像表征程度的深化。

2 图像增强技术

在视频通信之下的图像恢复以及图像增强，与其它应用场景不同。这主要是因为视频会议场景中所传输的图像内容通常以人物为主，而且图像使用人员一般是其它用户，所以往往更加重视图像主观质量，特别是对人员面部细节的展示。在对低质图像进行图像恢复处理之后，应该对其作进一步图像增强处理。与图像恢复过程从低质图像中恢复高质图像的处置方式不同，图像增强更加关注于图像平滑度和视觉效果的提高。针对视频通信的图像增强方法种类较多，以下为两种最为常用的处理方法。

2.2 后续滤波

与环路滤波不同，其实现过程并不需要对编码过程作配置处理，仅需在解码端依据图像特征进行配置，在滤波器配置方面更为简便。因为图像块效应在频域当中主要呈现为高频噪声，倘若针对全图作低频滤波处理，虽然可以有效去除块效应，但会使图像当中边缘高频信息变得更加模糊，对图像增强不利。基于此，人们相继提出多种自适应滤波方法，就图像当中的平坦区域、纹理区域和边缘区域等分别选择相应的滤波器结构，在完成块效应去除的同时，有效保留图像当中的细节信息。

通常情况下，对于后续滤波的应用，可以采取离散余弦变化使图像转化至DCY域当中，结合Walsh变化使原始图像转变为4*4字块所构成的新图像，同时配置自适应地域值针对图像作分割处理，使边缘和非边缘区域之间实现分离，分别采取相应的滤波器结构作滤波处理。对于此种应用方法的利用，可以在保证去除块效应的同时，防止图像中信息的丢失，随后结合自适应补偿获得想要的滤波图像，实际应用效果较好。

3 结束语

总而言之，在人类通信需求日益增强的今天，对图像处理技术合理应用于视频通信领域，以提高视频通信效果，具有非常重要的现实意义。作为一名视频通信科研人员，应该在日常工作中对国外的一些先进设计理念加以借鉴，继而与我国通信行业发展的整体情况相结合，创建出一套更加符合我国国情的视频图像处理研发与应用体系，为国家经济建设注入源源不断的活力。