專利名稱：：用于視頻降噪的率失真優(yōu)化的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本主題公開涉及視頻降噪，且更具體地涉及用于對(duì)視頻降噪的基于最大后驗(yàn)(MAP)的優(yōu)化。
背景技術(shù)：
：視頻降噪用于從視頻信號(hào)去除噪聲。視頻降噪方法一般被劃分為空間和時(shí)間視頻降噪?？臻g降噪方法分析一個(gè)幀以抑制噪聲，并且類似于圖像噪聲降低技術(shù)。時(shí)間視頻降噪方法使用在圖像的序列中嵌入的時(shí)間信息，并且還可以被細(xì)分為運(yùn)動(dòng)自適應(yīng)方法和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法。例如，運(yùn)動(dòng)自適應(yīng)方法使用像素運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的分析，并試圖與其中未檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)的在前像素相平均，并且例如，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法使用運(yùn)動(dòng)估計(jì)來預(yù)測(cè)和考慮來自一個(gè)或多個(gè)在前幀中的特定位置的像素值。如其名稱所暗示，空間時(shí)間視頻降噪方法使用空間和時(shí)間降噪的組合。視頻噪聲可以包括模擬噪聲和/或數(shù)字噪聲。對(duì)于可以導(dǎo)致被損壞的視頻信號(hào)的一些不同類型的模擬噪聲的僅僅幾個(gè)示例，這樣的噪聲源可以包括無線電頻道人工產(chǎn)物(artifact)(高頻干擾，例如點(diǎn)、短水平色線等；亮度和色彩頻道干擾，例如天線、視頻重迭_偽輪廓出現(xiàn)的問題)、VHS帶人工產(chǎn)物(色彩特定降級(jí)、亮度和色彩頻道干擾、在幀尾部的線的混亂移位(例如行重新同步信號(hào)失準(zhǔn))、寬水平噪聲條、膜人工產(chǎn)物(灰塵、塵垢、噴射、在介質(zhì)上的劃痕、巻曲、指紋)和大量其他模擬噪聲類型。對(duì)于可以導(dǎo)致視頻信號(hào)的一些不同類型的數(shù)字噪聲的幾個(gè)示例，噪聲源包括來自低比特率的阻擋、振鈴(ringing)、在數(shù)字傳輸頻道中的丟失或者盤損傷(例如在物理盤上的劃痕)的情況下的塊誤差或者損害、和大量其他的數(shù)字噪聲類型。傳統(tǒng)的視頻降噪方法已經(jīng)被設(shè)計(jì)來用于具體類型的噪聲，例如具有特定特性的噪聲，并且已經(jīng)提出了不同的抑制方法來從視頻去除噪聲。例如，一種傳統(tǒng)的降噪系統(tǒng)提出利用近似的3D維納(Wiener)濾波器來使用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償(MC)。另一種傳統(tǒng)的降噪系統(tǒng)提出使用時(shí)空卡爾曼(Kalman)濾波器。但是，這樣的傳統(tǒng)方法需要大量的計(jì)算和存儲(chǔ)。雖然已經(jīng)提出一些系統(tǒng)來減少計(jì)算和存儲(chǔ)，但它們的適用性較窄。而且，標(biāo)準(zhǔn)的H.264編碼器固定了對(duì)于要被應(yīng)用降噪的、諸如高斯噪聲的噪聲的相關(guān)特性固有地未優(yōu)化的某些變量。因此，期望提供一種用于視頻降噪的更好的技術(shù)方案。當(dāng)前的用于視頻降噪的設(shè)計(jì)的上述缺陷僅僅意欲提供今天的設(shè)計(jì)的一些問題的概述，并且并非意欲是窮盡性的。例如，在下面查看了各個(gè)非限定性實(shí)施例的下述描述后，現(xiàn)有技術(shù)狀態(tài)的其他問題可以變得更明顯。
發(fā)明內(nèi)容在此提供了簡(jiǎn)化的概要以幫助使得能夠基本地或者一般地理解隨后在更詳細(xì)的說明書和附圖中的示例性的、非限定性的實(shí)施例的各個(gè)方面。但是，這個(gè)概要不意欲作為廣泛的或者窮盡性的概述。本概要的唯一目的是以簡(jiǎn)化的形式來呈現(xiàn)與所述各個(gè)示例性的、非限定性的實(shí)施例相關(guān)的一些思想，作為對(duì)于隨后的更詳細(xì)的描述的序言。根據(jù)對(duì)于有噪聲的視頻序列的在前幀的最大后驗(yàn)估計(jì)，提供了用于有噪聲的視頻的幀的視頻降噪技術(shù)。所述噪聲被假定為性質(zhì)上為高斯噪聲，并且先驗(yàn)的條件密度模型被測(cè)量為比特率的函數(shù)。因此可以將降噪的當(dāng)前幀的MAP估計(jì)表達(dá)為率失真優(yōu)化問題?？梢允褂没诼适д鎯?yōu)化問題的約束最小化問題來最佳地設(shè)置可變的拉格朗日參數(shù)，以優(yōu)化降噪處理。所述拉格朗日參數(shù)可以被確定為噪聲的失真和與有噪聲的視頻的編碼相關(guān)聯(lián)的量化級(jí)別(quantizationlevel)的函數(shù)。將參照附圖進(jìn)一步描述用于視頻降噪的基于MAP的優(yōu)化技術(shù)，其中圖1圖解了由于通過通信地耦接的裝置的存儲(chǔ)、處理或者傳送而導(dǎo)致的向視頻信號(hào)引入噪聲的高級(jí)框圖；圖2和圖3分別圖解了在應(yīng)用這里所述的降噪后的噪聲的相加和去除的框圖；圖4是適用于降噪處理的示例性高級(jí)流程圖；圖5是圖解了用于確定原始視頻信號(hào)的優(yōu)化重構(gòu)的基于MAP的技術(shù)的示例性流程圖；圖6、圖7、圖8和圖9分別圖解了與第一原始圖像相關(guān)的原始捕獲、故意有噪聲的版本、在H/264解壓縮后的原始捕獲的重構(gòu)和在應(yīng)用降噪后所述有噪聲的版本的重構(gòu)；圖10、圖11、圖12和圖13分別圖解了與第二原始圖像相關(guān)的原始捕獲、故意有噪聲的版本、在H/264解壓縮后的原始捕獲的重構(gòu)和在應(yīng)用降噪后所述有噪聲的版本的重構(gòu)；圖14是圖解了可以被應(yīng)用于確定原始視頻信號(hào)的優(yōu)化重構(gòu)的示例性基于MAP的技術(shù)的附加流程圖；圖15是圖解了可以被應(yīng)用于確定原始視頻信號(hào)的優(yōu)化重構(gòu)的示例性基于MAP的技術(shù)的附加流程圖；圖16是圖解了可以被應(yīng)用于確定原始視頻信號(hào)的優(yōu)化重構(gòu)的示例性基于MAP的技術(shù)的框圖；圖17是圖解了可以被應(yīng)用于確定原始視頻信號(hào)的優(yōu)化重構(gòu)的示例性基于MAP的技術(shù)的附加流程圖；圖18是用于表示其中可以實(shí)現(xiàn)各個(gè)實(shí)施例的示例性非限定性計(jì)算系統(tǒng)或者操作環(huán)境的框圖；以及圖19圖解了適合于通過如下給出的降噪的實(shí)施例進(jìn)行的服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的概述。具體實(shí)施例方式如在
背景技術(shù)：
中所述，在高級(jí)別上，視頻降噪涉及理想視頻在被數(shù)字化或者傳送的處理期間何時(shí)變失真，這種情況可以因?yàn)槎喾N原因而發(fā)生，例如由于物體的運(yùn)動(dòng)、視頻的捕獲所涉及的光學(xué)系統(tǒng)的散焦或者缺陷等。在捕獲和存儲(chǔ)后，視頻在有噪聲的信道上的傳送期間可能變得進(jìn)一步失真。結(jié)果產(chǎn)生的有噪聲或者失真的視頻在視覺上使人不愉快，并且使得諸如分段、識(shí)別和壓縮之類的一些任務(wù)更難執(zhí)行。因此期望能夠以最佳的方式從"損壞的"觀察重構(gòu)所述理想視頻的準(zhǔn)確的估計(jì)，以改善視覺外觀、減少視頻存儲(chǔ)要求并且便利對(duì)于視頻執(zhí)行的另外的操作?？紤]到這些問題，各個(gè)實(shí)施例通過恢復(fù)被加性(additive)高斯噪聲降級(jí)的視頻而優(yōu)化視頻降噪處理，其中加性高斯噪聲具有遵循高斯或者正態(tài)幅度分布的值。圖1圖解了可能在視頻的分布使用期限上被引入到所述視頻中的噪聲的各種來源。例如，捕獲系統(tǒng)CS可以向理想信號(hào)IS引入噪聲N1。在捕獲后，可以向裝置D1傳送具有噪聲N1的視頻，由于在傳送中的可能誤差等而導(dǎo)致引入另外的噪聲N2。裝置D1也可以在接收、存儲(chǔ)、壓縮或者另外地變換數(shù)據(jù)時(shí)引入另外的噪聲N3。然后，類似地，當(dāng)從裝置D1向裝置D2或者從裝置D2向裝置D3等傳送視頻時(shí)，可能從傳送噪聲源向視頻加上另外的噪聲N4、N6、N8。裝置D2和D3還可以分別引入噪聲N5和N7。因?yàn)楸灰胍曨l中的相對(duì)高百分比的噪聲近似于或者具有高斯特性，因此假定噪聲在性質(zhì)上是高斯噪聲，并且所述問題可以被公式化如下In=I+n等式1其中，I=[I"12...Ik，Ik+1...IJT是原始或者理想的視頻，而Ik是第k個(gè)幀，n=[ni，n2.nk，nk+1.nm]T是加性高斯噪聲，并且/"/二.../;:]7'是視頻的噪聲觀察。Ik，nk，Ikn表示長(zhǎng)度N的向量，其中，N是每個(gè)幀中的像素的數(shù)量。在如下所述各個(gè)非限定性實(shí)施例中，根據(jù)有噪聲的視頻In的分析來提供用于所述原始或者理想的視頻的估計(jì)值/'。在圖2和圖3的框圖中圖解了上述思想。例如，圖2表示用于獲取視頻信號(hào)中的噪聲的一般處理，其中，原始信號(hào)200經(jīng)由噪聲相加處理220來與經(jīng)由多個(gè)噪聲源210的任何一個(gè)的噪聲組合，產(chǎn)生有噪聲的信號(hào)230。如圖3中所示，通過下述方式來優(yōu)化對(duì)于這個(gè)問題的解決方案接收有噪聲的信號(hào)230，執(zhí)行降噪處理250，其中，所述降噪處理250基于噪聲240是高斯噪聲的假設(shè)而最佳地估計(jì)在有噪聲的信號(hào)230中的噪聲240，所述假設(shè)是涵蓋大量真實(shí)世界噪聲相加情況的合理假設(shè)。作為通過降噪處理250去除估計(jì)的噪聲240的結(jié)果，可以計(jì)算原始信號(hào)260的最佳估計(jì)。作為降噪處理250的一部分，可以存儲(chǔ)或不存儲(chǔ)噪聲240的估計(jì)，例如可以丟棄噪聲240。下面更詳細(xì)地描述降噪處理250的一些實(shí)施例。例如，一些實(shí)施例可以根據(jù)圖4的流程圖來工作。任何裝置或者系統(tǒng)可以受益于整個(gè)處理，即，無論何時(shí)，對(duì)于進(jìn)一步的處理或者減小的存儲(chǔ)，裝置或者系統(tǒng)都可以受益于更忠實(shí)于原始信號(hào)的視頻信號(hào)。在400，裝置接收有噪聲的信號(hào)。在410，根據(jù)噪聲具有高斯特性的假設(shè)來估計(jì)噪聲，并且在420，降噪處理還根據(jù)在410確定的噪聲的估計(jì)來進(jìn)一步估計(jì)原始信號(hào)。在這個(gè)方面，最大后驗(yàn)(MAP)估計(jì)技術(shù)用于執(zhí)行視頻降噪，現(xiàn)在結(jié)合圖5的流程圖來更詳細(xì)地說明這一點(diǎn)。在500，接收有噪聲的視頻數(shù)據(jù)?；谠谝曨l數(shù)據(jù)中的噪聲趨向于滿足高斯分布的特性的假設(shè)，在510，通過視頻先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠泶_定MAP估計(jì)。通過使用比特率作為先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷牧慷?，可以將如上所識(shí)別的問題在520重新表述為率失真優(yōu)化問題。通過6將所述率設(shè)置為目標(biāo)函數(shù)并且將失真量設(shè)置為約束，可以進(jìn)一步將所述問題重新表述為約束最小化問題。在一個(gè)方面，在530，通過求解凸(convex)優(yōu)化問題來最佳地克服約束最小化問題。以這種方式，經(jīng)由與有噪聲的視頻相關(guān)聯(lián)的率失真的優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)基于MAP的視頻降噪解決方案。然后，在540中確定原始信號(hào)的估計(jì)。下面更詳細(xì)地描述降噪處理的各個(gè)實(shí)施例和其他基礎(chǔ)思想?；贛AP的視頻降噪根據(jù)貝葉斯定理，提供了基于MAP的視頻降噪技術(shù)，其通過下述兩項(xiàng)來確定MAP估計(jì)噪聲條件密度模型和先驗(yàn)條件密度模型。如上所述，根據(jù)噪聲滿足高斯分布并且通過比特率來測(cè)量先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷纳鲜黾僭O(shè)，可以將MAP估計(jì)表達(dá)為率失真優(yōu)化問題。為了找到用于率失真優(yōu)化問題的適當(dāng)拉格朗日參數(shù)，通過將率設(shè)置為目標(biāo)函數(shù)并且將失真設(shè)置為約束，所述率失真問題被轉(zhuǎn)換為約束最小化問題。以這種方式，可以通過失真約束來確定拉格朗日參數(shù)。通過固定失真約束，獲得最佳的拉格朗日參數(shù)，其繼而產(chǎn)生最佳的降噪結(jié)果。在下述的另一個(gè)非限定性實(shí)施例中，提供了關(guān)于基于MAP的視頻降噪技術(shù)的另外的細(xì)節(jié)，并且陳述了來自示例性實(shí)現(xiàn)的一些結(jié)果，其展示了各個(gè)實(shí)施例的有效性和效率。根據(jù)一實(shí)施例，因?yàn)檩斎氲挠性肼暤囊曨l被逐幀地降噪，當(dāng)降噪幀Ikn時(shí)，已經(jīng)重構(gòu)了在前幀/',，…/^的估計(jì)的原始版本，它們是在前幀的MAP估計(jì)。雖然在示例性實(shí)現(xiàn)中，當(dāng)降噪當(dāng)前幀時(shí)使用一個(gè)在前參考幀，但是可以明白，所述技術(shù)可以被擴(kuò)展到任何數(shù)量的在前參考幀。在給出iw(參考幀)和ikn(當(dāng)前的有噪聲的幀)的情況下，當(dāng)前幀Ik的最大后驗(yàn)(MAP)估計(jì)被給出為通過使用貝葉斯規(guī)則，等式2可以被表達(dá)為Pr(/;1/"一,)Pr"1/:,)Pr(/丄「簡(jiǎn)化為;i』/t，iJi一i乂為*、**i■*"i"-、i一i乂欣40-敘3忽略不與Ik相關(guān)的所有函數(shù)，等式3的估計(jì)可以被寫為/:=argmaxPr(/:|A上,)Pr仏|人—,)等式4々因?yàn)?"=A+"t,Pr(/:I/,，L)等于Pr(Ikn|Ik)。因此，等式4的估計(jì)可以被進(jìn)一步人=argmaxPr仏"|/JPr仏|/")等式5對(duì)上述等式5取"負(fù)log"函數(shù)產(chǎn)生=argmin{-logPr(/;I/J]—log[Pr(/j/t—,)]}等式6々根據(jù)等式6，MAP估計(jì)/4基于噪聲條件密度Pr(IknIIk)和先驗(yàn)條件密度Pr仏|A一)。噪聲條件密度模型在給出原始幀Ik的情況下，通過在上述等式1中的噪聲分布來確定噪聲條件密度Pr(Ikn|lk)。一般地，噪聲滿足或者類似于高斯分布。高斯分布的密度被定義為如下具有平均值Pn和方差on2,(z)=A^/，ctn2)=_^_exp2"等式7根據(jù)等式1和7，作為在等式6中的第一項(xiàng)的條件密度的負(fù)log的-log[Pr(Ik1lk)]可以被表達(dá)為-log[Pr(/fc"l"]二("卞A)-^[1^]等式8版本先驗(yàn)條件密度模型使用用于去除當(dāng)前幀中的噪聲的視頻降噪，當(dāng)前幀可以被看作在前幀的"損壞的"其中，A可以被看作運(yùn)動(dòng)估計(jì)矩陣，并且r是在運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的剩余部分(residual)。假定r滿足下面的密度函數(shù)Pr(r)=ke鄧—A*(r)等式10然后，等式6中的第二項(xiàng)(先驗(yàn)條件密度)可以被寫為—log[Pr"I之—,)]=-J人—,)-log("等式11與率失真優(yōu)化的關(guān)系組合等式8和11，假定1^=0，并且忽略常數(shù)項(xiàng)(因?yàn)樽钚』窃贗k上，并且常數(shù)項(xiàng)獨(dú)立于Ik，所以忽略常數(shù)項(xiàng)對(duì)于關(guān)心的優(yōu)化和降噪處理沒有影響)。等式6簡(jiǎn)化為人=argmin[仏—，)+M>(/A-)等式12等式12中的第一項(xiàng)(Ikn-Ik)2可以被看作在有噪聲的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的估計(jì)之間的失真Dk。通過將第二項(xiàng)0)(^-^人一)定義為剩余部分/,-^iw的比特率Rk，等式12可以被重寫如下A=argi^in(￡)4+0^(1)等式i3在此，通過運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)氖Ｓ嗖糠值谋忍芈蔙來測(cè)量能量函數(shù)①()。這是合理的，因?yàn)閷?duì)于自然的視頻，剩余部分的比特率R通常很小。但是，對(duì)于有噪聲的視頻，比特率可能變大。因此，找到具有剩余部分的小比特率的重構(gòu)函數(shù)等同于降低噪聲。根據(jù)一實(shí)施例，從等式13，根據(jù)正則化的參數(shù)a，觀察到在兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)Dk和Rk上的最小化。在給定a的情況下，可以確定等式13的最佳解。但是，確定等式13的形式中的適當(dāng)?shù)腶可能是有挑戰(zhàn)性的。因此，在一個(gè)實(shí)施例中，作為受限的最小化問題來求解等式13，如下^in^W.Z^SD等式14其中，D^是閾值，通過噪聲的方差和量化參數(shù)來確定它。通過固定Dk可以為等式13找到最佳的拉格朗日參數(shù)a。在這個(gè)方面，MAP估計(jì)/:是有噪聲的數(shù)據(jù)Ikn的壓縮版本。因此，系統(tǒng)工作，以便同時(shí)壓縮視頻信號(hào)和去除噪聲。為了確定等式14的輸出，一般地，假定比特率R是失真D的函數(shù)如下8乖)-，g(告)等式15因?yàn)樵诘仁?5中的R(D)函數(shù)在D上是凸的，因此在等式14中的優(yōu)化問題是凸的，并且可以通過求解下面的Karush-Kuhn-Tucher(KKT)條件來獲得最佳解叫aA-￡>tS0丄20丄(幾-")=0等式16b獲得下面的結(jié)果=，等式17/L牆="=^~等式18根據(jù)等式13，a是在率失真優(yōu)化問題中的拉格朗日參數(shù)。因此，例如，在作為通常使用的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)的H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)中的拉格朗日參數(shù)應(yīng)當(dāng)是也基于示例性非限定性H.264實(shí)現(xiàn)方式來評(píng)估在此對(duì)于各個(gè)實(shí)施例描述的視頻降噪算法。為了模擬視頻的噪聲，首先通過添加高斯噪聲來人為地使干凈的視頻序列失真。然后，通過使用上述技術(shù)來對(duì)有噪聲的視頻降噪。如圖6-圖9和圖10-圖13中分別所示，可以在兩個(gè)獨(dú)立的視頻序列中可視地觀察所述技術(shù)的效能。圖6、圖7、圖8和圖9分別示出了如在此的各個(gè)實(shí)施例中所述的作為同一幀的原始捕獲600、原始捕獲的故意的有噪聲版本610、在H.264解壓縮后的原始捕獲的重構(gòu)620、和在應(yīng)用降噪后的有噪聲版本的重構(gòu)630。類似地，對(duì)于不同的原始捕獲，圖10、圖11、圖12和圖13分別示出了在此所述的原始捕獲1000、原始捕獲的故意的有噪聲版本1010、在H.264解壓縮后的原始捕獲的重構(gòu)1020、和在應(yīng)用降噪后的有噪聲版本的重構(gòu)1030。觀察操作以在多個(gè)不同的選擇的噪聲方差上良好地執(zhí)行。在一個(gè)非限定性實(shí)現(xiàn)方式中，參數(shù)Dk。和13分別被設(shè)置為^°=*和13=0.392。峰值信噪比(PSNR)可以通過與原始視頻序列相比較而被計(jì)算，并且可以用于通過比較下述三個(gè)PSNR測(cè)量的性能而量化在圖6-圖9和圖10-圖13中所示的內(nèi)容有噪聲的視頻610U010的PSNR;通過對(duì)于原始(干凈)的視頻使用H.264編碼器而重構(gòu)的視頻620、1020的PSNR;以及，通過使用在此所述的用于有噪聲的視頻的實(shí)施例而重構(gòu)的視頻630、1030的PSNR。對(duì)于其中使用H.264編碼器來重構(gòu)視頻的后兩種方法，量化參數(shù)(QP)根據(jù)噪聲方差來變化。因此，圖6-圖13示出了兩個(gè)獨(dú)立的視頻序列的PSNR性能，所述兩個(gè)獨(dú)立的視頻序列在一個(gè)示例中被高斯噪聲N(O，IOO)失真。在此所述的各個(gè)實(shí)施例在PSNR上大大地勝過有噪聲的視頻，這意味著大大地降低了噪聲。因此觀察到PSNR性能甚至比通過使用H.264的原始視頻的編碼版本更好。這是因?yàn)楫?dāng)QP被設(shè)置為例如35時(shí)，原始視頻的許多高頻內(nèi)容被量化，這可以使得重構(gòu)的視頻過度平滑，而對(duì)于在此所述的實(shí)施例，因?yàn)樵肼暱梢圆糠值貞吞?penalize)過度量化的高頻，避免了視頻的過度平滑。還檢查重構(gòu)視頻的視覺質(zhì)量。圖9和圖13的幀630和1030的可視查看也分別示出了在此所述的實(shí)施例可以大大地減少噪聲，并且當(dāng)與在幀620和1020中的原始視頻的壓縮版本相比較時(shí)以相同或者甚9至更好的視覺質(zhì)量來恢復(fù)原始視頻。在下面的表I中，示出了分別用于噪聲方差49、100和169的測(cè)試序列的平均PSNR性能比較。在一個(gè)非限定性實(shí)現(xiàn)方式中，觀察到PSNR性能比有噪聲的視頻的PSNR性能高大約4-10dB(例如3.82310.186dB)，這是顯著的改善。<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>表I-不同方差和技術(shù)的PSNR的比較圖14圖解了用于執(zhí)行降噪的另一個(gè)示例性流程圖。在1400，接收到有噪聲的視頻的當(dāng)前幀、和有噪聲的視頻的在前幀的原始圖像的估計(jì)，所述有噪聲的視頻的當(dāng)前幀包括實(shí)質(zhì)上被高斯噪聲損壞的原始圖像。在1410，確定高斯噪聲的方差，并且在1420設(shè)置H.264編碼器的量化參數(shù)(QP)。在1430，根據(jù)高斯噪聲的方差、在前幀的QP和估計(jì)，經(jīng)由率失真優(yōu)化(例如最佳地設(shè)置可變的拉格朗日參數(shù))來執(zhí)行當(dāng)前幀的基于MAP的降噪，以估計(jì)當(dāng)前幀的原始圖像。最后，在1440，可以對(duì)于隨后的幀重復(fù)所述過程，以便降噪由有噪聲的視頻表示的圖像序列。圖15是圖解了被應(yīng)用于確定原始視頻信號(hào)的優(yōu)化重構(gòu)的、示例性的基于MAP的技術(shù)的另外的流程圖。在1500，接收、檢索或者訪問有噪聲的視頻的當(dāng)前幀，其包括原始視頻和噪聲，例如由高斯分布表征的噪聲。在1510，接收、檢索和訪問用于有噪聲的視頻的在前幀的原始視頻的估計(jì)。這樣的訪問可以是來自存儲(chǔ)器，諸如但是不限于RAM、閃存、視頻緩沖器等，或者可以作為流的一部分被提供，諸如來自相機(jī)的現(xiàn)場(chǎng)流。在這個(gè)方面，在此的技術(shù)可以被應(yīng)用到視頻信號(hào)被表示為序列中的幀的任何地方。在1520，確定噪聲的方差和與當(dāng)前幀編碼相關(guān)聯(lián)的量化級(jí)別。確定量化級(jí)別可以包括確定H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)的量化參數(shù)。在1530，根據(jù)噪聲方差和與當(dāng)前幀編碼相關(guān)聯(lián)的量化級(jí)別來執(zhí)行降噪。降噪可以包括根據(jù)在前幀的基于最大后驗(yàn)(MAP)的降噪、壓縮當(dāng)前幀和/或優(yōu)化噪聲的率失真。在1540，根據(jù)所述降噪來估計(jì)當(dāng)前幀的原始視頻。例如，估計(jì)可以基于從噪聲的統(tǒng)計(jì)分布確定的噪聲條件密度、和/或基于根據(jù)在前幀確定的先驗(yàn)條件密度模型。在1550，對(duì)于有噪聲的視頻的每個(gè)隨后幀重復(fù)地執(zhí)行步驟1500-1540，以降噪指定的視頻序列。圖16是圖解了被應(yīng)用來確定原始視頻信號(hào)的優(yōu)化重構(gòu)的、示例性的基于MAP的技術(shù)的框圖。如圖所示，裝置1600包括存儲(chǔ)器，諸如RAM1600;以及，一個(gè)或多個(gè)處理器或者微處理器1605，用于處理由系統(tǒng)接收的視頻數(shù)據(jù)(例如現(xiàn)場(chǎng)流或者流式視頻)或者在本地或者遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)1630中存儲(chǔ)和檢索的視頻數(shù)據(jù)。在各個(gè)實(shí)施例中，降噪組件將有噪聲的視頻作為輸入(例如被接收的現(xiàn)場(chǎng)的或者被存儲(chǔ)的)。在一個(gè)方面，降噪組件確定噪聲方差估計(jì)1612。然后，根據(jù)估計(jì)1612，對(duì)于在第一幀后的每個(gè)當(dāng)前幀，降噪組件獲取在前幀估計(jì)1614和當(dāng)前的有噪聲的幀1616，并且確定當(dāng)前幀1618的估計(jì)。圖16因此圖解了視頻降噪系統(tǒng)，用于降噪由計(jì)算系統(tǒng)接收的有噪聲的視頻數(shù)據(jù)，所述計(jì)算系統(tǒng)包括用于存儲(chǔ)有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的幀的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)，每個(gè)幀包括原始圖像數(shù)據(jù)和可通過高斯分布表征的噪聲圖像數(shù)據(jù)。所述系統(tǒng)還包括降噪組件，其確定有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的幀的噪聲圖像數(shù)據(jù)的方差，并且根據(jù)有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的一個(gè)或多個(gè)在前幀的原始視頻數(shù)據(jù)的估計(jì)和所述方差來如上所述執(zhí)行當(dāng)前幀的基于最大后驗(yàn)(MAP)的降噪。以這種方式，降噪組件最佳地確定沒有噪聲圖像數(shù)據(jù)的當(dāng)前幀的原始圖像數(shù)據(jù)的估計(jì)。在一個(gè)實(shí)施例中，用于所述一個(gè)或多個(gè)在前幀的原始視頻數(shù)據(jù)的估計(jì)是由降噪組件確定的至少一個(gè)基于MAP的估計(jì)。所述降噪組件可以包括H.264編碼器，用于根據(jù)H.264格式來編碼由所述降噪組件執(zhí)行的基于MAP的降噪的輸出。在一個(gè)實(shí)施例中，降噪組件還確定與當(dāng)前幀的編碼相關(guān)聯(lián)的量化的級(jí)別。在其他實(shí)施例中，降噪組件通過最佳地設(shè)置可變的拉格朗日參數(shù)而最佳地確定當(dāng)前幀的原始圖像數(shù)據(jù)的估計(jì)。在這一點(diǎn)上，降噪組件基于在噪聲圖像數(shù)據(jù)和所述估計(jì)之間的失真、和與在運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的剩余部分相關(guān)聯(lián)的比特率，來最佳地設(shè)置與率失真函數(shù)相關(guān)聯(lián)的可變拉格朗日參數(shù)。結(jié)果，降噪組件獲得原始數(shù)據(jù)的估計(jì)的峰值信噪比(PSNR)相對(duì)于當(dāng)前幀的PSNR的提高，所述當(dāng)前幀包括基本在大約4-10分貝的范圍中的噪聲圖像數(shù)據(jù)。圖17是圖解了被應(yīng)用來確定原始視頻信號(hào)的最佳重構(gòu)的、示例性的基于MAP的技術(shù)的另外的流程圖。在1700，系統(tǒng)接收包括圖像序列的當(dāng)前原始圖像和高斯噪聲的噪聲圖像。在1710，訪問在所述序列中在當(dāng)前原始圖像之前的在前圖像的估計(jì)的原始圖像，并且接收或者確定高斯噪聲的估計(jì)方差。在1720，基于在前圖像的估計(jì)的原始圖像和估計(jì)的方差，通過優(yōu)化有噪聲的圖像的率失真特性的可變拉格朗日參數(shù)，來降噪當(dāng)前原始圖像。作為選用，在1730，降噪可以包括確定基于有噪聲的圖像的失真特性和與在運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的剩余部分相關(guān)聯(lián)的比特率而判定的估計(jì)的原始圖像。作為另一個(gè)選擇，在1740，可以根據(jù)與編碼有噪聲的視頻所采用的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)聯(lián)的量化的級(jí)別來執(zhí)行降噪。示例性計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和環(huán)境本領(lǐng)域內(nèi)的普通技術(shù)人員可以明白，可以結(jié)合任何計(jì)算機(jī)或者其他客戶機(jī)或者服務(wù)器裝置來實(shí)現(xiàn)在此所述的合作級(jí)聯(lián)編碼的各個(gè)實(shí)施例，所述任何計(jì)算機(jī)或者其他客戶機(jī)或者服務(wù)器裝置可以被部署為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的一部分或者被部署在分布式計(jì)算環(huán)境中，并且可以連接到任何種類的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)。在這一點(diǎn)上，可以在任何計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者環(huán)境中實(shí)現(xiàn)在此所述的各個(gè)實(shí)施例，所述任何計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者環(huán)境具有任何數(shù)量的存儲(chǔ)器或者存儲(chǔ)單元以及在任何數(shù)量的存儲(chǔ)單元上發(fā)生的任何數(shù)量的應(yīng)用和處理。這包括但是不限于具有在具有遠(yuǎn)程或者本地存儲(chǔ)器的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境或者分布式計(jì)算環(huán)境中部署的服務(wù)器計(jì)算機(jī)和客戶機(jī)計(jì)算機(jī)的環(huán)境。分布式計(jì)算通過在計(jì)算裝置和系統(tǒng)之間的通信交換來提供計(jì)算資源和服務(wù)的共享。這些資源和服務(wù)包括信息的交換、諸如文件的對(duì)象的高速緩沖存儲(chǔ)和盤存儲(chǔ)。這些資源和服務(wù)也包括跨越用于負(fù)載平衡的多個(gè)處理單元而進(jìn)行的處理功率共享、資源的擴(kuò)展和處理的專用化等。分布式計(jì)算利用網(wǎng)絡(luò)連通性，允許客戶機(jī)集中使用(leverage)它們的集體功率來使得整個(gè)企業(yè)受益。在這一點(diǎn)上，多個(gè)裝置可以具有應(yīng)用、對(duì)象或者資源，其可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于所述主題公開的各個(gè)實(shí)施例描述的合作級(jí)聯(lián)編碼的一個(gè)或多個(gè)方面。圖18提供了示例性的聯(lián)網(wǎng)或者分布式計(jì)算環(huán)境的示意圖。所述分布式計(jì)算環(huán)境包括計(jì)算對(duì)象1810、1812等以及計(jì)算對(duì)象或者裝置1820、1822、1824、1826、1828等，它們可以包括由應(yīng)用1830、1832、1834、1836、1838表示的程序、方法、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)、可編程邏輯等?？梢悦靼祝瑢?duì)象1810、1812等和計(jì)算對(duì)象或者裝置1820、1822、1824、1826、1828等可以包括不同的裝置，諸如PDA、音頻/視頻裝置、移動(dòng)電話、MP3播放器、個(gè)人計(jì)算機(jī)、膝上型計(jì)算機(jī)等。每個(gè)對(duì)象1810、1812等和計(jì)算對(duì)象或者裝置1820、1822、1824、1826、1828等可以通過通信網(wǎng)絡(luò)1840直接地或者間接地與一個(gè)或多個(gè)其他對(duì)象1810、1812等和計(jì)算對(duì)象或者裝置1820、1822、1824、1826、1828等進(jìn)行通信。即使在圖18中被圖解為單個(gè)元件，網(wǎng)絡(luò)1840還可以包括向圖18的系統(tǒng)提供服務(wù)的其他計(jì)算對(duì)象和計(jì)算裝置，并且/或者可以表示未示出的多個(gè)互連的網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)對(duì)象1810U812等或1820、1822、1824、1826、1828等也可以包含應(yīng)用，諸如應(yīng)用1830、1832、1834、1836、1838，其可以使用適合于與根據(jù)本主題公開的各個(gè)實(shí)施例提供的一個(gè)或多個(gè)合作級(jí)聯(lián)編碼架構(gòu)通信、或者適合于所述合作級(jí)聯(lián)編碼架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)的API或者其他對(duì)象、軟件、固件和/或硬件。存在支持分布式計(jì)算環(huán)境的多種系統(tǒng)、組件和網(wǎng)絡(luò)配置。例如，計(jì)算系統(tǒng)可以通過有線或者無線系統(tǒng)、通過本地網(wǎng)絡(luò)或者廣泛分布的網(wǎng)絡(luò)而連接在一起。當(dāng)前，許多網(wǎng)絡(luò)耦接到因特網(wǎng)，其提供了用于廣泛分布的計(jì)算的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，并且囊括了許多不同的網(wǎng)絡(luò)，雖然任何網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)可用于侵入在各個(gè)實(shí)施例中描述的合作級(jí)聯(lián)編碼的示例性通信。因此，可以使用大量的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜途W(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，諸如客戶機(jī)/服務(wù)器、對(duì)等或者混合架構(gòu)。所述"客戶機(jī)"是一類或者組的成員，其使用與其不相關(guān)的另一類或者組的服務(wù)?？蛻魴C(jī)可以是處理，即大致為一組指令或者任務(wù)，其請(qǐng)求由另一個(gè)程序或者處理提供的服務(wù)?？蛻魴C(jī)處理使用所請(qǐng)求的服務(wù)，而不必"知道"關(guān)于所述另一個(gè)程序的任何工作細(xì)節(jié)或者服務(wù)本身。在一客戶機(jī)/服務(wù)器架構(gòu)中，特別是聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，客戶機(jī)通常是計(jì)算機(jī)，其訪問由諸如服務(wù)器的另一個(gè)計(jì)算機(jī)提供的共享的網(wǎng)絡(luò)資源。在圖18的圖示中，作為非限定性示例，計(jì)算機(jī)1820、1822、1824、1826、1828等可以被認(rèn)為是客戶機(jī)，并且計(jì)算機(jī)1810、1812等可以被認(rèn)為是服務(wù)器，其中服務(wù)器1810U812等提供數(shù)據(jù)服務(wù)，諸如從客戶機(jī)計(jì)算機(jī)1820、1822、1824、1826、1828等接收數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，向客戶機(jī)計(jì)算機(jī)1820、1822、1824、1826、1828等傳送數(shù)據(jù)，雖然任何計(jì)算機(jī)可以根據(jù)情況被當(dāng)作客戶機(jī)、服務(wù)器或者兩者。服務(wù)器通常是可在諸如因特網(wǎng)或者無線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的遠(yuǎn)程或者本地網(wǎng)絡(luò)訪問的遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)系統(tǒng)?？蛻魴C(jī)處理可以在第一計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中是活動(dòng)的，并且服務(wù)器處理可以在通過通信介質(zhì)彼此通信的第二計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中是活動(dòng)，因此提供了分布式功能，并且允許多個(gè)客戶機(jī)使用服務(wù)器的信息收集能力。根據(jù)用于執(zhí)行合作級(jí)聯(lián)編碼的技術(shù)使用的任何軟件對(duì)象可以被單獨(dú)地提供，或者被分布在多個(gè)計(jì)算裝置或者對(duì)象上。在其中通信網(wǎng)絡(luò)/總線1840是例如因特網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，服務(wù)器1810、1812等可以是萬維網(wǎng)服務(wù)器，客戶機(jī)1820、1822、1824、1826、1828等經(jīng)由諸如超文本傳輸協(xié)議(HTTP)的多個(gè)已知協(xié)議的任何一個(gè)來與所述萬維網(wǎng)服務(wù)器通信。服務(wù)器1810、1812等也可以作為客戶機(jī)1820、1822、1824、1826、1828等，這可以是分布式計(jì)算環(huán)境的特性。示例性計(jì)算裝置如上所述，有益的是，在此所述的技術(shù)可以被應(yīng)用到期望從一組合作的用戶傳送數(shù)據(jù)的任何裝置。因此，應(yīng)當(dāng)明白，所有種類的手持的、便攜的和其他計(jì)算裝置和計(jì)算對(duì)象被構(gòu)思為與各個(gè)實(shí)施例相結(jié)合地使用，即裝置可能希望傳送(或者接收)數(shù)據(jù)的任何位置。因此，下面在圖19中所述的下面的通用遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)僅僅是計(jì)算裝置的一個(gè)示例。另外，實(shí)現(xiàn)在此所述的合作級(jí)聯(lián)編碼的任何實(shí)施例可以包括下面的通用計(jì)算機(jī)的一個(gè)或多個(gè)方面。雖然不要求，但可以經(jīng)由操作系統(tǒng)來部分地實(shí)現(xiàn)實(shí)施例，從而由用于裝置或者對(duì)象的服務(wù)的開發(fā)者使用，和/或被包括在操作以執(zhí)行在此所述的各個(gè)實(shí)施例的一個(gè)或多個(gè)功能方面的應(yīng)用軟件中。可以在由一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)執(zhí)行的諸如程序模塊的計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的一般環(huán)境中描述軟件，其中，所述計(jì)算機(jī)為諸如客戶機(jī)工作站、服務(wù)器或者其他裝置。本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員將明白，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有可以用于通信數(shù)據(jù)的多種配置和協(xié)議，并因此，任何具體配置或者協(xié)議都不應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為是限制性的。圖19因此圖解了適當(dāng)?shù)挠?jì)算系統(tǒng)環(huán)境1900的一個(gè)示例，其中，可以實(shí)現(xiàn)在此所述的實(shí)施例的一個(gè)或多個(gè)方面，雖然上面清楚地指出，所述計(jì)算系統(tǒng)環(huán)境1900僅僅是適當(dāng)?shù)挠?jì)算環(huán)境的一個(gè)示例，并且不意欲提出關(guān)于使用或者功能的范圍的任何限制。計(jì)算環(huán)境1900不應(yīng)當(dāng)被解釋為具有與在示例性操作環(huán)境1900中圖解的組件的任何一個(gè)或者組合有關(guān)的任何相關(guān)性或者要求。參照?qǐng)D19，用于實(shí)現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的示例性遠(yuǎn)程裝置包括計(jì)算機(jī)1910形式的通用計(jì)算裝置。計(jì)算機(jī)1910的組件可以包括，但是不限于處理單元1920、系統(tǒng)存儲(chǔ)器1930和系統(tǒng)總線1922，系統(tǒng)總線1922將包括所述系統(tǒng)存儲(chǔ)器的各個(gè)系統(tǒng)組件耦接到處理單元1920。計(jì)算機(jī)1910通常包括各種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，并且可以是能夠被計(jì)算機(jī)1910訪問的任何可用媒體。系統(tǒng)存儲(chǔ)器1930可以包括諸如只讀存儲(chǔ)器(ROM)和/或隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)的易失性和/或非易失性存儲(chǔ)器形式的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)媒體。舉例而言，而不是限定性地，存儲(chǔ)器1930也可以包括操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、其他程序模塊和程序數(shù)據(jù)。用戶可以通過輸入裝置1940向計(jì)算機(jī)1910中輸入命令和信息。監(jiān)視器或者其他類型的顯示裝置也經(jīng)由諸如輸出接口1950的接口來連接到系統(tǒng)總線1922。除了監(jiān)視器之外，計(jì)算機(jī)也可以包括其他外圍輸出裝置，諸如揚(yáng)聲器和打印機(jī)，其可以通過輸出接口1950而連接。計(jì)算機(jī)1910可以在使用到諸如遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)1970的一個(gè)或多個(gè)其他遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)的邏輯連接的聯(lián)網(wǎng)或者分布式環(huán)境中使用。遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)1970可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、路由器、網(wǎng)絡(luò)PC、對(duì)等裝置或者其他共用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)或者任何其他遠(yuǎn)程媒體消費(fèi)或者傳送裝置，并且可以包括上面相對(duì)于計(jì)算機(jī)1910描述的任何或者全部元件。在圖19中描繪的邏輯連接包括網(wǎng)絡(luò)1972，諸如局域網(wǎng)(LAN)或者廣域網(wǎng)(WAN)，但也可以包括其他網(wǎng)絡(luò)/總線。這樣的聯(lián)網(wǎng)環(huán)境是在家庭、辦公室、企業(yè)范圍的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)聯(lián)網(wǎng)和因特網(wǎng)中常見的。單詞"示例性"在此用于表示作為示例、例子或者例示。為了避免疑惑，在此公開的主題不被這樣的示例限制。另外，在此被描述為"示例性"的任何方面或者設(shè)計(jì)并非必須13被理解為相對(duì)于其他方面或者設(shè)計(jì)是優(yōu)選的或者有利的，其也不意指排除本領(lǐng)域內(nèi)的普通技術(shù)人員已知的等同的示例性結(jié)構(gòu)和技術(shù)。而且，關(guān)于在詳細(xì)說明或者權(quán)利要求中使用詞語"包括"、"具有"、"包含"和其他類似單詞，為了避免疑惑，這樣的詞語意欲以類似于作為開放的承接詞的詞語"包括(comprising)"的方式來包含，而不排除任何另外或者其他的元件。在此所述的各種實(shí)現(xiàn)方式和實(shí)施例可以具有全部為硬件、部分為硬件和部分為軟件、以及為軟件的方面。如在此使用的，詞語"組件"、"系統(tǒng)"等同樣意欲表示計(jì)算機(jī)相關(guān)的實(shí)體，或硬件、或硬件和軟件的組合、或軟件或者執(zhí)行的軟件。例如，組件可以是但是不限于在處理器上運(yùn)行的處理、處理器、對(duì)象、可執(zhí)行體、執(zhí)行的線程、程序和/或計(jì)算機(jī)。舉例而言，在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的應(yīng)用和計(jì)算機(jī)可以是組件。一個(gè)或多個(gè)組件可以駐留在執(zhí)行的處理和/或線程中，并且組件可以位于一個(gè)計(jì)算機(jī)中、和/或分布在兩個(gè)或者多個(gè)計(jì)算機(jī)之間。因此，在此所述的實(shí)施例的方法和設(shè)備或者其特定方面或者部分可以采取在有形媒體中嵌入的程序代碼的形式(即指令)，所述有形媒體諸如軟盤、CD-R0M、硬盤驅(qū)動(dòng)器或者任何其他機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，當(dāng)所述程序代碼被加載到諸如計(jì)算機(jī)的機(jī)器中并且被其執(zhí)行時(shí)，所述機(jī)器變?yōu)橛糜趯?shí)踐技術(shù)的設(shè)備。在可編程的計(jì)算機(jī)上執(zhí)行程序代碼的情況下，所述計(jì)算裝置一般包括處理器、由處理器可讀取的存儲(chǔ)介質(zhì)(包括易失性和非易失性存儲(chǔ)器和/或存儲(chǔ)元件)、至少一個(gè)輸入裝置和至少一個(gè)輸出裝置。而且，可以使用標(biāo)準(zhǔn)編程和/或工程技術(shù)而將所公開的主題實(shí)現(xiàn)為系統(tǒng)、方法、設(shè)備或者制造品，以產(chǎn)生軟件、固件、硬件或者其任何組合，以控制基于計(jì)算機(jī)或者處理器的裝置來實(shí)現(xiàn)在此詳細(xì)說明的方面。在此使用的詞語"制造品"、"計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品"或者類似的詞語意欲涵蓋可從任何計(jì)算機(jī)可讀裝置、載體或者媒體訪問的計(jì)算機(jī)程序。例如，計(jì)算機(jī)可讀媒體可以包括但是不限于磁存儲(chǔ)裝置(例如硬盤、軟盤、磁條...)、光盤(例如致密盤(CD)、數(shù)字通用盤(DVD)...h智能卡和閃存裝置(例如卡、棒)。另外，已知載波可以用于承載計(jì)算機(jī)可讀電子數(shù)據(jù)，諸如在傳送和接收電子郵件或者在訪問諸如因特網(wǎng)或者局域網(wǎng)(LAN)的網(wǎng)絡(luò)中使用的計(jì)算機(jī)可讀電子數(shù)據(jù)。已經(jīng)結(jié)合在幾個(gè)組件之間的交互來描述前述系統(tǒng)?？梢悦靼祝鶕?jù)前述內(nèi)容的各種置換和組合，這樣的系統(tǒng)和組件可以包括那些組件或者指定的子組件、所述指定組件或者子組件的一些、和/或另外的組件。子組件也可以例如根據(jù)分層布置被實(shí)現(xiàn)為可通信地連接到其他組件而不是被包括在父組件中的組件。另外，應(yīng)當(dāng)注意，一個(gè)或多個(gè)組件可以被組合到提供聚合功能的單個(gè)組件或者被劃分為幾個(gè)獨(dú)立的子組件，并且可以提供任何一個(gè)或多個(gè)中間層(諸如管理層)來可通信地耦接到這樣的子組件，以便提供集成的功能。在此所述的任何組件也可以與在此未具體說明但是本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員已知的一個(gè)或多個(gè)其他組件交互。鑒于上述的示例性系統(tǒng)，可以參照各個(gè)流程圖更好地理解可以根據(jù)所公開的主題而實(shí)現(xiàn)的方法學(xué)。雖然為了說明簡(jiǎn)單，所述方法學(xué)被示出和描述為一系列方框，但是應(yīng)當(dāng)明白和理解，所要求保護(hù)的主題不被方框的順序限制，因?yàn)橐恍┓娇蚩梢砸圆煌捻樞虬l(fā)生和/或與在此描述和說明的其他方框同時(shí)發(fā)生。在經(jīng)由流程解不連續(xù)的或者分支的流程的地方，可以明白可以實(shí)現(xiàn)各種其他分支、流程路徑和方框的順序，其獲得相同或者類似的結(jié)果。而且，不要求所有圖解的方框?qū)崿F(xiàn)下文所述的方法學(xué)。而且，將明白，上面所公開系統(tǒng)和下面的方法學(xué)的各個(gè)部分可以包括或者由下述部分構(gòu)成基于人工智能或者知識(shí)或者規(guī)則的組件、子組件、處理、手段、方法學(xué)或者機(jī)制(例如支持向量機(jī)器、中性網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、貝葉斯信念網(wǎng)、模糊邏輯、數(shù)據(jù)融合引擎、分類器...)。這樣的組件尤其可以自動(dòng)化作執(zhí)行的某些機(jī)制或者處理，以使得系統(tǒng)和方法的部分更自適應(yīng)并且有效和智能化。雖然已經(jīng)結(jié)合各個(gè)附圖的實(shí)施例描述了實(shí)施例，但是應(yīng)當(dāng)理解，可以使用其他類似的實(shí)施例，或者可以對(duì)于用于執(zhí)行相同功能的所述實(shí)施例進(jìn)行修改和增加，而不偏離其。雖然在特定編程語言構(gòu)造、規(guī)范或者標(biāo)準(zhǔn)的上下文中呈現(xiàn)示例性實(shí)施例，但是這樣的實(shí)施例不限于此，而是可以以任何語言被實(shí)現(xiàn)以執(zhí)行優(yōu)化算法和處理。而且，可以在多個(gè)處理芯片或者裝置之內(nèi)或者跨越其來實(shí)現(xiàn)實(shí)施例，并且可以跨越多個(gè)裝置上類似地實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)。因此，本發(fā)明不應(yīng)當(dāng)限于任何單個(gè)實(shí)施例，而是應(yīng)當(dāng)在根據(jù)所附的權(quán)利要求的廣度和范圍中來理解。權(quán)利要求一種用于降噪有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的方法，包括接收有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的當(dāng)前幀，該有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的的當(dāng)前幀包括原始視頻數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)；接收用于有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的在前幀的原始視頻數(shù)據(jù)的估計(jì)；確定噪聲數(shù)據(jù)的方差和與所述當(dāng)前幀的編碼相關(guān)聯(lián)的量化級(jí)別；根據(jù)至少所述噪聲數(shù)據(jù)的方差、量化級(jí)別和對(duì)于有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的在前幀的原始視頻數(shù)據(jù)的估計(jì)，降噪所述當(dāng)前幀；并且根據(jù)所述降噪來估計(jì)用于所述當(dāng)前幀的原始視頻數(shù)據(jù)。2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，還包括對(duì)于有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的每個(gè)隨后的幀，重復(fù)地執(zhí)行所述接收步驟、確定步驟、降噪步驟和估計(jì)步驟。3.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中，確定所述量化級(jí)別的步驟包括確定根據(jù)H.264視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行的編碼器的量化參數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求l的方法，其中，所述估計(jì)步驟包括根據(jù)基于所述噪聲數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布而確定的噪聲條件密度來進(jìn)行估計(jì)。5.根據(jù)權(quán)利要求l的方法，其中，所述估計(jì)步驟包括根據(jù)基于在前幀確定的先驗(yàn)條件密度模型來進(jìn)行估計(jì)。6.根據(jù)權(quán)利要求l的方法，其中，所述降噪步驟包括根據(jù)所述在前幀進(jìn)行的基于最大后驗(yàn)(MAP)的降噪。7.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中，所述降噪步驟包括壓縮所述當(dāng)前幀。8.根據(jù)權(quán)利要求l的方法，其中，所述降噪步驟包括優(yōu)化所述噪聲數(shù)據(jù)的率失真特性。9.根據(jù)權(quán)利要求l的方法，其中，所述接收步驟包括接收有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的當(dāng)前幀，該有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的當(dāng)前幀包括原始視頻數(shù)據(jù)和通過高斯分布表征的噪聲數(shù)據(jù)。9.一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括用于執(zhí)行權(quán)利要求1的方法的計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令。10.—種視頻降噪系統(tǒng)，用于降噪由計(jì)算系統(tǒng)接收的有噪聲的視頻數(shù)據(jù)，所述系統(tǒng)包括至少一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)，用于存儲(chǔ)有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的多個(gè)幀，每個(gè)幀包括原始圖像數(shù)據(jù)和通過高斯分布表征的噪聲圖像數(shù)據(jù)；以及降噪組件，其確定用于有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的多個(gè)幀的噪聲圖像數(shù)據(jù)的方差，并且根據(jù)有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的至少一個(gè)在前幀的原始視頻數(shù)據(jù)的至少一個(gè)估計(jì)和所述方差，來執(zhí)行當(dāng)前幀的、基于最大后驗(yàn)(MAP)的降噪，其中，所述降噪組件最佳地確定沒有所述噪聲圖像數(shù)據(jù)的所述當(dāng)前幀的原始圖像數(shù)據(jù)的估計(jì)。11.根據(jù)權(quán)利要求10的視頻降噪系統(tǒng)，其中，所述至少一個(gè)在前幀的原始視頻數(shù)據(jù)的所述至少一個(gè)估計(jì)是通過所述降噪組件確定的至少一個(gè)基于MAP的估計(jì)。12.根據(jù)權(quán)利要求10的視頻降噪系統(tǒng)，還包括H.264編碼器，用于根據(jù)H.264格式來編碼通過所述降噪組件執(zhí)行的基于MAP的降噪的輸出。13.根據(jù)權(quán)利要求10的視頻降噪系統(tǒng)，其中，所述降噪組件還確定與當(dāng)前幀的編碼相關(guān)聯(lián)的量化級(jí)別。14.根據(jù)權(quán)利要求10的視頻降噪系統(tǒng)，其中，所述降噪組件通過最佳地設(shè)置可變拉格朗日參數(shù)來最佳地確定當(dāng)前幀的原始圖像數(shù)據(jù)的估計(jì)。15.根據(jù)權(quán)利要求14的視頻降噪系統(tǒng)，其中，所述降噪組件根據(jù)在所述噪聲圖像數(shù)據(jù)和所述估計(jì)之間的失真以及與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的剩余部分相關(guān)聯(lián)的比特率來最佳地設(shè)置與率失真函數(shù)相關(guān)聯(lián)的可變拉格朗日參數(shù)。16.根據(jù)權(quán)利要求14的視頻降噪系統(tǒng)，其中，所述降噪組件獲得所述原始數(shù)據(jù)的估計(jì)的峰值信噪比(PSNR)相對(duì)于所述當(dāng)前幀的PSNR的提高，其中，所述當(dāng)前幀包括基本在大約4-10分貝的范圍中的噪聲圖像數(shù)據(jù)。17.—種用于處理有噪聲的視頻數(shù)據(jù)的方法，所述有噪聲的視頻數(shù)據(jù)包括原始圖像的序列和在所述原始圖像中嵌入的噪聲數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)序列，所述方法包括接收包括原始圖像和高斯噪聲的有噪聲的圖像；并且根據(jù)在所述序列中的所述原始圖像之前的在前圖像的估計(jì)的原始圖像和所述高斯噪聲的方差，降噪所述當(dāng)前幀，包括優(yōu)化與有噪聲的圖像的率失真特性相關(guān)聯(lián)的可變拉格朗日參數(shù)。18.根據(jù)權(quán)利要求17的方法，其中，所述降噪包括確定基于所述有噪聲的圖像的失真特性而判定的估計(jì)的原始圖像。19.根據(jù)權(quán)利要求17的方法，其中，所述降噪包括確定基于與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的剩余部分相關(guān)聯(lián)的比特率而判定的估計(jì)的原始圖像。20.根據(jù)權(quán)利要求17的方法，其中，所述降噪還包括根據(jù)與編碼所述有噪聲的視頻數(shù)據(jù)所采用的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)聯(lián)的量化級(jí)別來進(jìn)行降噪。全文摘要根據(jù)最大后驗(yàn)(MAP)估計(jì)，提供了用于有噪聲的視頻的幀的視頻降噪技術(shù)。在假設(shè)噪聲類似于或者滿足高斯分布和可通過比特率測(cè)量的先驗(yàn)條件密度模型的情況下，可以將降噪的當(dāng)前幀的MAP估計(jì)表達(dá)為率失真優(yōu)化問題?；诼适д鎯?yōu)化問題的約束最小化問題被用于改變拉格朗日參數(shù)，以優(yōu)化降噪處理。所述拉格朗日參數(shù)被確定為噪聲的失真的函數(shù)。文檔編號(hào)H04B1/56GK101720530SQ200880021976公開日2010年6月2日申請(qǐng)日期2008年6月5日優(yōu)先權(quán)日2007年6月25日發(fā)明者區(qū)子廉,陳彥申請(qǐng)人:香港科技大學(xué)