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摘 要：视频通信很好的突破了阻碍人与人交流的时空限制，已成为现代社会交流方式的重要部分。然而，现在视频通信技术尚未达到完全成熟，仍然会受到网络传输、数据信息等方面的影响，从而出现图像丢失、退化等给使用者带来不良体验的情况。基于此，笔者从图像处理技术的主要内容着手，深入分析了图像恢复技术、图像增强技术中比较常用的几种方法，主要包括凸集投影、叶贝斯、环路滤波、后续滤波，借此对视频通信中的图像处理技术展开研究，以期更好的满足图像用户的需求，促进图像处理技术的发展。
关键词：视频通信;图像技术;增强处理
在现阶段，影响视频通信数据高度完成实时传输的因素主要有来自于网络信道带宽的限制、现有信息编码率不足等几个方面的影响，视频通信的凸显处理工作必要性还是较强;同时，DCT变换作为当前通行的图像编码方式，一定条件下还是会产生块效应，对视频通信中的图像清晰度和画面质量具有较大的不利影响。因此，加强对视频通信中的图像处理技术研究对于促进视频通信的发展具有重要意义。
一、图像处理技术综述
图像处理是指使用计算机分析数字图像，从而使得图像以所需的状态呈现出来的技术，包括图像压缩、增强复原、编码分割等几个方面的内容。当前适用比较普遍的图像处理技术主要有图像增强技术和图像复原技术。图像增强技术融合多种处理技术，通过对图像对比度、噪声等的处理，能够有效优化图像的视觉效果，该技术通常表现为强化图像中的焦点部分，如强化高频分量，即可使图像中的物体展现出更加清晰的轮廓，而强化低频分量则能够让噪声对图像的影响最小化。一般来说，该技术在图像处理软件中通常是作为基础技术出现的。图像恢复技术是指尽可能地保留视频的原本像素，避免图像失真的技术手段，在应用在手段时，要求先对图像降质的原因和原因有一定的认识，而后据此建立降质模型，最后适用滤波方式去完成图像恢复处理工作。
二、图像处理技术研究
1、图像恢复技术
（1）叶贝斯法
在使用叶贝斯法进行恢复处理时，首先要准备Y作为低质图像，准备X作为原始高质图像，具体的公式如下：
X=max（p（X/Y），公式中的Y=D（X），D代表X在褪化中的变化过程。
从公式中可知，叶贝斯的处理过程就是褪化处理恢复的图像，而后最大概率获得原图，因此，叶贝斯本质上其实是概率方法，其处理方法主要是利用概率学知识对分析图像的具体问题，是从整体上对图像的分布和先验信息进行解析。
（2）凸集投影法
被压缩后的视频，其序列是用运动矢量和传输系数组合表示的，但超分辨率并未充分算法去应用这些信息，因此得到图像结果分辨率较低。而凸集投影法则是从量化间隔信息出发，建立了在运动补偿和离散基础上的算法模型，从而再次建立了一个分辨率符合要求的图像，当适用凸集投影法时，视频图像中的块效应影响能够被有效清除，同时，图像上的细节问题也能得到充分的处理。其处理过程主要为如下几点：首先，在希尔伯特空间前提下，将先验信息放到不一的凸集中，接着使用计算机统计出相应的算法;其次，在希尔伯特空间内选择一个能够进行高质图像初始传输的元素;最后，通过计算机处理投影算法，在一定的顺序下，对约束凸集分别进行投影处理，在这个过程中，应当要注意实时调整初始高质图像，最终完成恢复处理。
2、图像增强技术
相较于其他的图像应用场景，视频通信在使用图像增强技术时，对细节的保留要求更高。视频通信中，图像的主体一般是人物，而使用该图像的用户则更注重该图像是否能够清晰展示人脸细节。对于低质图像，仅仅进行恢复处理并不能满足用户的需求，因此就需要增强处理，在增强过程中，应当尽可能地提高图像的平滑度，从而提升该图像的视觉效果。接下来介绍两种常用方法：
（1）环路滤波技术
视频通信时，图像受编码方式影响会产生块效应，环路滤波技术的应用则可以很好的解决这一问题。作为图像编码的压缩技术之一，环路滤波应用比较多的编码方式为H.263+与MPEG-4。具体来说，环路滤波技术包括对图像编码、解码进行对偶配置，在这个过程中必须保证编码和解码结构一致。当环路滤波器被应用到编码端时，其能够在保证滤波前后为能量变化的基础上，通过降低图像块间像素台阶，从而去去除块效应;而在解码端，其能够帮助丰富处理所损失的细节信息，从而强化图像效果。事实上，该增强方法不仅在能够去除块效应的同时保留图像边缘信息，其实际的运算量也相对较小。
（2）后续滤波技术
相对于环路滤波，后续滤波的编码工作不进行配置工作，其配置处理直接来自于视频图像解码端，这样的处理方式，具有明显的便捷性。具体来说，当使用低频率去处理整个图象时，其在去除以高频噪声为呈快效应时，同样会降低其中边缘部分的像素，从而破坏图像增强的最终效果。就此，人们在处理图象时，面对其不同区域的不同特点，分别使用不同的滤波器结构，这可以在保留图像相应细节的前提下，完成对快效应的去除工作。在应用该技术时，通常会采用离散余弦变化进行转化，让图像转到DCT域内，一方面充分利用了Walsh的优势，将原始图像转化为新图像，另一方面，图像显示地域值的设定则很好的保证图像还原度，让图像的中间部位和边缘部位在图像自动分割完成后继续进行分离流程，接着以不同的后续滤波技术分别对不同部分进行处理。
结语：综上所述，相对图像增强技术，采用图像恢复技术最终效果更佳，但也不可否认图像增强技术操作上具有的便捷性和快速性的优势，因此，在对这二者进行选择时，应当先确定所期望获得处理效果，而后再采取相应的措施。事实上，随着现代信息技术的快速发展，视频通信在生活中的应用程度越来越高，然而现今的视频通信技术受诸如信道等因素影響，依然还是存在一些问题，所以相应的人们对图像处理技术的需求也会不断增强，希望上文给出的几种图像处理技术能够为相关的研究起到一定的参考作用。
参考文献：
[1]杨培桢.视频通信中的图像处理技术[J].电子技术与软件工程，2017（12）：67-68.
[2]詹学峰. 视频通信中的差错掩盖关键技术研究[D].南京邮电大学，2011.
[3]闫晶. 视频会议图像获取和处理技术研究[D].中北大学，2008.
关键词：视频通信;图像技术;增强处理
在现阶段，影响视频通信数据高度完成实时传输的因素主要有来自于网络信道带宽的限制、现有信息编码率不足等几个方面的影响，视频通信的凸显处理工作必要性还是较强;同时，DCT变换作为当前通行的图像编码方式，一定条件下还是会产生块效应，对视频通信中的图像清晰度和画面质量具有较大的不利影响。因此，加强对视频通信中的图像处理技术研究对于促进视频通信的发展具有重要意义。
一、图像处理技术综述
图像处理是指使用计算机分析数字图像，从而使得图像以所需的状态呈现出来的技术，包括图像压缩、增强复原、编码分割等几个方面的内容。当前适用比较普遍的图像处理技术主要有图像增强技术和图像复原技术。图像增强技术融合多种处理技术，通过对图像对比度、噪声等的处理，能够有效优化图像的视觉效果，该技术通常表现为强化图像中的焦点部分，如强化高频分量，即可使图像中的物体展现出更加清晰的轮廓，而强化低频分量则能够让噪声对图像的影响最小化。一般来说，该技术在图像处理软件中通常是作为基础技术出现的。图像恢复技术是指尽可能地保留视频的原本像素，避免图像失真的技术手段，在应用在手段时，要求先对图像降质的原因和原因有一定的认识，而后据此建立降质模型，最后适用滤波方式去完成图像恢复处理工作。
二、图像处理技术研究
1、图像恢复技术
（1）叶贝斯法
在使用叶贝斯法进行恢复处理时，首先要准备Y作为低质图像，准备X作为原始高质图像，具体的公式如下：
X=max（p（X/Y），公式中的Y=D（X），D代表X在褪化中的变化过程。
从公式中可知，叶贝斯的处理过程就是褪化处理恢复的图像，而后最大概率获得原图，因此，叶贝斯本质上其实是概率方法，其处理方法主要是利用概率学知识对分析图像的具体问题，是从整体上对图像的分布和先验信息进行解析。
（2）凸集投影法
被压缩后的视频，其序列是用运动矢量和传输系数组合表示的，但超分辨率并未充分算法去应用这些信息，因此得到图像结果分辨率较低。而凸集投影法则是从量化间隔信息出发，建立了在运动补偿和离散基础上的算法模型，从而再次建立了一个分辨率符合要求的图像，当适用凸集投影法时，视频图像中的块效应影响能够被有效清除，同时，图像上的细节问题也能得到充分的处理。其处理过程主要为如下几点：首先，在希尔伯特空间前提下，将先验信息放到不一的凸集中，接着使用计算机统计出相应的算法;其次，在希尔伯特空间内选择一个能够进行高质图像初始传输的元素;最后，通过计算机处理投影算法，在一定的顺序下，对约束凸集分别进行投影处理，在这个过程中，应当要注意实时调整初始高质图像，最终完成恢复处理。
2、图像增强技术
相较于其他的图像应用场景，视频通信在使用图像增强技术时，对细节的保留要求更高。视频通信中，图像的主体一般是人物，而使用该图像的用户则更注重该图像是否能够清晰展示人脸细节。对于低质图像，仅仅进行恢复处理并不能满足用户的需求，因此就需要增强处理，在增强过程中，应当尽可能地提高图像的平滑度，从而提升该图像的视觉效果。接下来介绍两种常用方法：
（1）环路滤波技术
视频通信时，图像受编码方式影响会产生块效应，环路滤波技术的应用则可以很好的解决这一问题。作为图像编码的压缩技术之一，环路滤波应用比较多的编码方式为H.263+与MPEG-4。具体来说，环路滤波技术包括对图像编码、解码进行对偶配置，在这个过程中必须保证编码和解码结构一致。当环路滤波器被应用到编码端时，其能够在保证滤波前后为能量变化的基础上，通过降低图像块间像素台阶，从而去去除块效应;而在解码端，其能够帮助丰富处理所损失的细节信息，从而强化图像效果。事实上，该增强方法不仅在能够去除块效应的同时保留图像边缘信息，其实际的运算量也相对较小。
（2）后续滤波技术
相对于环路滤波，后续滤波的编码工作不进行配置工作，其配置处理直接来自于视频图像解码端，这样的处理方式，具有明显的便捷性。具体来说，当使用低频率去处理整个图象时，其在去除以高频噪声为呈快效应时，同样会降低其中边缘部分的像素，从而破坏图像增强的最终效果。就此，人们在处理图象时，面对其不同区域的不同特点，分别使用不同的滤波器结构，这可以在保留图像相应细节的前提下，完成对快效应的去除工作。在应用该技术时，通常会采用离散余弦变化进行转化，让图像转到DCT域内，一方面充分利用了Walsh的优势，将原始图像转化为新图像，另一方面，图像显示地域值的设定则很好的保证图像还原度，让图像的中间部位和边缘部位在图像自动分割完成后继续进行分离流程，接着以不同的后续滤波技术分别对不同部分进行处理。
结语：综上所述，相对图像增强技术，采用图像恢复技术最终效果更佳，但也不可否认图像增强技术操作上具有的便捷性和快速性的优势，因此，在对这二者进行选择时，应当先确定所期望获得处理效果，而后再采取相应的措施。事实上，随着现代信息技术的快速发展，视频通信在生活中的应用程度越来越高，然而现今的视频通信技术受诸如信道等因素影響，依然还是存在一些问题，所以相应的人们对图像处理技术的需求也会不断增强，希望上文给出的几种图像处理技术能够为相关的研究起到一定的参考作用。
参考文献：
[1]杨培桢.视频通信中的图像处理技术[J].电子技术与软件工程，2017（12）：67-68.
[2]詹学峰. 视频通信中的差错掩盖关键技术研究[D].南京邮电大学，2011.
[3]闫晶. 视频会议图像获取和处理技术研究[D].中北大学，2008.