显著图联合改进的JND模型

发布时间：2019-03-17 08:16

【摘要】：提出一种改进的基于显著性检测图联合估计恰可失真(JND)阈值的视觉感知模型,将人眼注意力机制引入JND模型,通过感知特点建模得到更为精确的JND模型.首先通过改进的显著性检测算法得到相应的显著图,在计算JND阈值的过程中,使用显著图来分配不同的权重给JND模型,并针对色度和亮度的不同给予不同的权重.基于空域的JND模型主要用在计算图像中的平坦区域;而基于DCT域的JND模型更加适合计算纹理区域的阈值,新的模型还同时考虑加入对比敏感度函数和各种掩蔽效应因子.将改进的JND模型融合到新的视频编码软件HM16.4中,实验结果表明,与HEVC标准的数据对比,视觉感知质量没有明显下降.
[Abstract]:An improved visual perception model based on the joint estimation of the distortion (JND) threshold by the salient detection map is proposed. The human eye attention mechanism is introduced into the JND model and a more accurate JND model is obtained by modeling the perceptual characteristics. In the process of calculating JND threshold, we use salient graph to allocate different weights to JND model, and give different weights to different chroma and luminance according to the difference of chroma and luminance. The spatial-based JND model is mainly used to calculate the flat region in the image, while the DCT-based JND model is more suitable for calculating the threshold of the texture region. The new model also takes into account the contrast sensitivity function and various masking effect factors at the same time. The improved JND model is fused into the new video coding software HM16.4. The experimental results show that the visual perception quality does not decline significantly compared with the HEVC standard data.
【作者单位】： 北京邮电大学通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61671077)
【分类号】：TN919.81

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2442101