[发明专利]对基于测得的知觉质量特性的视频处理算法的控制

权利要求书

1.一种计算机实现的方法，包括：

接收输入视频；

计算所述输入视频中的知觉噪声，所述知觉噪声包括来自多个噪声估计的经平滑的噪声，其中所述经平滑的噪声估计是通过在M点窗口中对所述多个噪声估计进行排序并通过使用高斯内核对所述多个噪声估计进行平滑来获得的，其中M可基于输入视频的帧速率或平滑化的期望历时来确定；

通过基于所述平滑的噪声估计更改滤波器的标准差来控制后处理流水线中的去噪强度。

2.一种计算机实现的方法，包括：

接收输入视频；

测量所述输入视频的对比度等级；

测量所述输入视频的锐度等级；以及

控制后处理流水线中的对比度增强，其中所述对比度通过使用从所述对比度等级确定的图像平滑度以及使用从所述锐度等级确定的图像锐度来增强,

其中平滑的噪声估计被用在后处理流水线中来控制去噪强度，其中所述平滑的噪声估计是通过在M点窗口中对多个噪声估计进行排序并通过使用高斯内核对所述多个噪声估计进行平滑来获得的，其中M可基于输入视频的帧速率或平滑化的期望历时来确定。

3.一种计算机实现的方法，包括：

进行视频的知觉质量分析，所述知觉质量分析包括噪声测量、对比度测量和锐度测量中的一者或多者；

基于所述知觉质量分析来设置后处理模块的一个或多个强度参数；以及

将所述视频应用于所述后处理模块以通过基于平滑的噪声估计更改滤波器的标准差来控制去噪强度，

其中所述平滑的噪声估计是通过在M点窗口中对所述多个噪声估计进行排序并通过使用高斯内核对所述多个噪声估计进行平滑来获得的，其中M可基于输入视频的帧速率或平滑化的期望历时来确定。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述知觉质量分析包括噪声测量、对比度测量和锐度测量中的至少两者的联合分析。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述噪声测量、所述对比度测量以及所述锐度测量并行进行。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述噪声测量、所述对比度测量以及所述锐度测量串行进行。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述一个或多个强度参数包括对比度参数。

8.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述一个或多个强度参数包括去噪参数。

9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述知觉质量分析包括实时知觉质量分析。

10.一种用于对基于测得的知觉质量特性的视频处理算法的控制的系统，包括：

用于生成视频的图像捕捉模块；

后处理模块；以及

用于执行下列各项操作的逻辑，

进行所述视频的知觉质量分析，所述知觉质量分析包括噪声测量、对比度测量和锐度测量中的一者或多者，

基于所述知觉质量分析来设置所述后处理模块的一个或多个强度参数，以及

将所述视频应用于所述后处理模块以通过基于平滑的噪声估计更改滤波器的标准差来控制去噪强度，

其中所述平滑的噪声估计是通过在M点窗口中对多个噪声估计进行排序并通过使用高斯内核对所述多个噪声估计进行平滑来获得的，其中M可基于输入视频的帧速率或平滑化的期望历时来确定。

11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述知觉质量分析包括所述噪声测量、所述对比度测量和所述锐度测量中的至少两者的联合分析。

12.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述噪声测量、所述对比度测量以及所述锐度测量并行进行。

13.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述噪声测量、所述对比度测量以及所述锐度测量串行进行。

14.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述一个或多个强度参数包括对比度参数。

15.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述一个或多个强度参数包括去噪参数。

16.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述知觉质量分析包括实时知觉质量分析。