滤波过程（继续完善）

1、首先是边界的分析：

方块效应的产生原因：

图像产生方块效应的原因是内部点的重建是对周围点进行加权平均得到的。而边界点所用到的加权平均点较少，所以重建效果较差，形成了方块效应。

自适应边界级滤波器：

      边界强度（Bs）决定去方块滤波器选择的滤波参数，并控制去方块效应的程度。取值范围为(0, 1, 2, 3, 4)，具体的滤波器强度参数与编码模式的关系如下图

       其中当Bs值为4时表示要用特定最强的滤波模式，就是对它进行最强的滤波，0表示不用滤波。Bs值的下降趋势说明最强的方块效应主要来自于帧内预测模式及对预测残差编码，而在较小程度上于图像的运动补偿有关。

自适应样点级滤波器：

      着重区分图像中的真实边界和由DCT变换系数量化而造成的假边界，如一个图像中有桌子边缘部分就有可能被误认为是图像方块效应的边界，从而造成错误的滤波。为区分这两种情况，要分析每个需要备滤波的边界两边的样点值。对于Bs值为零的边界，滤波器不起作用，非零的可以定义一对与量化有关的参数为α,β用来检查图像内容。具体的以后添加具体代码

自适应片级滤波器：

不知道

2、滤波过程：

滤波顺序：

      滤波是基于宏块的基础上的，先对垂直边界进行水平滤波，再对水平边界进行垂直滤波。对宏块的两个方向上的滤波都完成后，才能进行后面宏块的滤波。从上到下，从左到右

Bs值为1~3的边界滤波：

基本滤波运算

对亮度点的滤波。滤波后的值按下列公式计算：

限幅

Bs值为4的边界滤波：

      H.264/MPEG-4 AVC的帧内编码在对同一图像区域编码时，倾向采用16*16亮度预测模式，这会在宏块边界引起小幅度的方块效应。但是由于Mach band效应，在这种情况下，即使很小的强度值差别在视觉上也会产生陡峭的阶梯感觉。为了消除这种马赛克效应，需要在图像内容平滑的两个宏块边界采用较强的滤波器。

      对亮度滤波，根据图像内容判断选择较强的4拍或5拍滤波器，还是较弱的3拍滤波器。4拍或5拍滤波器对边界两边的边界点及两个内部点进行修正，而3拍滤波器仅改变边界点。具体参考毕厚杰P144