存储1m图像错误_图像失真类型浅析

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图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界并可以直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体。人类所获得的信息有80%以上来自于眼睛摄取的图像。很多情况下，图像所承载的信息比任何其他形式的信息都更真切、更丰富，获取也更便捷。如今视频风声水起，人们对视频的体验有了更高的要求，4K/8K超高清视频的涌现，给人们带来了更清晰，更接近人眼的视觉体验，但是在数字图像、视频的获取，处理(如压缩)，传输和存储的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和存储设备等不完善，加之物体运动、离焦等原因，不可避免地带来某些图像的失真，这会给人们认识客观世界、获取准确信息带来困难。今天我们就来探讨下视频画质质量的失真类型，为我们后续的视频质量评估奠定基础。

一、图像采集过程中的失真

图像采集过程中的失真来自多方面，有电子元器件，如电阻引起的热噪声；真空器件引起的散粒噪声和闪烁噪声；面结型晶体管产生的颗粒噪声和噪声；场效应管的沟道热噪声；光电管的光量子噪声和电子起伏噪声；摄象管引起的各种噪声等等。另外拍摄环境的光照条件也会影响图像的对比度，从而导致图像失真。

1．高斯噪声

在空间域和频域中，高斯噪声较为常见，高斯噪声是几乎每个点上都出现噪声、噪点深度随机的噪声，如下图为高斯噪声失真类型的图像对比。

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图一：左图为原始图片，右图为高斯噪声图片

2．脉冲噪声(椒盐噪声)

双极脉冲噪声也称为椒盐噪声，有时也称为散粒和尖峰噪声。椒盐噪声是出现在随机位置、噪点深度基本固定的噪声，按我的理解，椒盐噪声就是在图像上随机出现各种颜色的像素。

图二：左图为原始图片，右图为脉冲噪声图片

3．对比度变化

对比度是指的画面的明暗反差程度。增加对比度，画面中亮的地方会更亮，暗的地方会更暗，明暗反差增强。对比度小，则会让整个画面都灰蒙蒙的。

图三：左图为原始图片，右图为对比度发生变化的图片

二、图像处理过程中的失真

图像之所以可以进行压缩编码，是因为原始的数据中包含一定的冗余。在世界获取的原始数据中是包含有多余的信息的，这些冗余来自数据的相关性，或者来自于人的视觉特性，就就为数据压缩提供了可能。数据冗余主要有：编码冗余、像素冗余和视觉心理冗余。而在去除这些冗余信息时，也就会因为压缩算法与压缩比例而导致图片质量损失。

1．块效应

块效应(Blocking Artifact)基于块的变换编码在图像压缩编码中得到广泛应用，随着码率的降低,量化变得粗糙,在块的边界会出现不连续,形成重建图像的明显缺陷,称为块效应。

图四：左图为原始图片，右图为块效应图片

2．模糊效应

模糊效应表现为空间域的图像锐利边界或者轮廓线附近的模糊现象，产生图像模糊效应的原因是图像边界过度平滑或者高频系数的衰减，一般发生在视频压缩过程中，如下图：

图五：左图为原始图片，右图为模糊图片

3．振铃效应

振铃效应也成为Gibbs现象，就是指输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡，就好像钟被敲击后产生的空气震荡。振铃效应产生的一个直接原因就是在图像压缩中，对DCT或者小波变换后高频变换系数的量化及截断操作，导致信息量的丢失，尤其是高频信息的丢失。如下图。

图六：左图为原始图片，右图为振铃效应图片

4．稀疏采样

稀疏采样(Sparse sampling)，也被称为压缩采样(Compressive sampling)，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。但是如果图像编码过程中采样模型运用不当，则在解码的过程中造成图像的失真，如下图：

图七：左图为原始图片，右图为稀疏采样导致的失真图片

5．饱和度变化

饱和度是指色彩的鲜艳程度，也称色彩的纯度。饱和度取决于该色中含色成分和消色成分(灰色)的比例。含色成分越大，饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小。纯的颜色都是高度饱和的，如鲜红，鲜绿。混杂上白色，灰色或其他色调的颜色，是不饱和的颜色，如绛紫，粉红，黄褐等。完全不饱和的颜色根本没有色调，如黑白之间的各种灰色。饱和度高的图像给人以清晰、明亮的感觉。如下图：

图八：左图为原始图片，右图为饱和度变化的图片

三、图像传输过程中的失真

图像经过网络的传输，特别是视频图像，由于封包长度、封包错误率、网络丢包率等参数的不同，接收端在进行图像或者视频重建的过程中也会出现不同程度的失真。

1．花屏

花屏指与正常图像之间存在不同的条纹，斑点或色块，或有位置颠倒、错乱，屏幕抖动、扭曲等情况。如下图：

图九：左图为原始图片，右图为花屏图片

在实际的应用场景中，图像的失真往往是多种类型的一并出现的。我们对图像质量的失真类型分析可以帮助我们进行图像以及视频质量的评估，从而为图像处理以及视频质量提升提供依据。

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