改进的JND模型及其在图像编码中的应用

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JND模型适用性研究

Ａ，Ｅ．ＢｌⅡｇｅｓ一在随后的研究中，推导出最佳匹配滤波器与Ｒｏｓｅ模型之间的相关性。

Ｂｕｒｇｅｓｓ指出。

Ｒｏｓｅ模型尽管形式简单明了。

但是其适用范围受到限制。

Ｒｏｓｅ模型适用的条件是：低对比度信号，大光子密度以及“信号已知，背景已知”（ＳＫＥ／ＢＫＥ）的检测实验。

图象质量评价对于医生诊断很有意义，而且有助于放射师选择合适的ｘ球管电压和电流秒，在保证一定图象质量的前提下尽可能降低患者剂量。

Ｒｏｓｅ模型较为粗糙而且缺乏精确性，因此我们的研究致力于寻找Ｒｏｓｅ模型精确的适用范围和“恰可分辨差异４对应的阈值。

２．方法２．１强制选择实验心理物理方法啊］ｍ作为评价图象质量的手段可以提供对人类视觉检测性能的主观描述。

它包括如下几种常见方法；对比度＿细节实验，分辨率测试实验，恒定激励实验，强制选择实验等等。

对于强制选择实验，待检测信号每次总是出现在几个特定位置中的一个位置，观察者需要选择自己认为信号出现的位置。

信号可能出现的位置可以是２个、４个或１６个等等，分别被称为强制二选择、或多选择实验。

强制选择实验的一个优点是其可重复性。

另外，它可以避免实际实验时内在响应中心理固有噪声的干扰。

而且强制选择实验获得的结果有着明确意义。

可用来评价观察者性能。

２．２实验设计２．２．１改进的Ｒｏｓｅ模型Ｒｏｓｅ模型适合于低对比度、小信号、受限量子噪声的情况。

Ｒｏｓｅ模型中考虑的光子噪声服从泊松分布。

因此噪声方差等于平均光子数，即√（％）代表了背景亮度与噪声标准差之间的比率．本文的研究应用改进Ｒｏｓｅ模型，形式如下；ＳＮＲ＝Ｃ．０Ａ．Ｂ（２）鼽对雌Ｇ：‰一％，ｋ芦信号亮度，Ｂ表示显示器上背景亮度，信号面积为Ａ。

考虑到图象中光子数庞大，泊松分布与高斯分布具有近似相等的均值与标准差。

因此选择噪声类型服从高斯分布，标准差为口０咖・低对比度时假设信号区域亮度与背景区域相等・则象索噪声方羞在整个图象中相同。

２．２．２软件设计实验使用的软件基于强制四选择实验的方法，另外，考虑“信号不存在”这种附加情况【；ｌ此避免观察者预先知道信号总是存在的先验知识造成的误差。

基于JND的压缩感知图像编码

本文在分析压缩感知基本原理的基础上，出了对提
原来的信息呢？此外，数据量的增大对硬件设备的要求ＤＴＣ系数进行ＪＤＪｓＮｔｅｂｉｏｉ）Ｎ（ｕｔｏｉａｌＤｓｒｏ预处理以增ｃｅｔｔｎ
ＳＮｎｏｇ，ＡＧＹｏ曲ｎ ‘ ＨＡｉｕ，ＺＡＮｈｏａｇＯＧＹｕｄｎ ’ＷＮｎｇ。，ＳＮＧＸｗＨＧＺａｙｎ
（ｏｅｏｍｎａｏｎｎｒａｎＳｓｍＳａｇａＵｉｒｔＳａｇａ２０７，ｈａ』ｌｅｏＣｍｕｉｔｎａｄＩｏｔｙｅ，ｈｎｈｉｎｅｉ，ｈｎｈｉ００２Ｃｉ；．Ｃｌｆｇｃｉｆｍｉｏｔｖｓｙｎ２ＫｙＬｂｒｔｙｏｄａｃｉｌｎｙｔｐｌａｏ，ｎｔｄｃｔｎＳａｇａ２０７，ｈｎ）．ｅａｏｏＡｖｎｅＤｓａａｄＳｓｍＡｐｔｎＭｉｓｙｏＥｕａｏ，ｈｎｈｉ００２Ｃｉａｒｆｄｐｙｅｃｉｉｉｒｆｉａ
ｓｎｌａｄｉｔ．Ｈｏｖｒｃｍｐｅｓｖｓｎｉｇｒｋｔｒｕｈｈｏｉｉａｓｍｐｉｇｈｏｅｉａｂｎｗｄｈｇｗｅｅ，ｏｒｓｉｅｅｓｎｂｏｅｈｏｇｔｅｒｎｌａｌｔｅｒｍ，ｗｈｃｐｏｉｅａｏｓｂｌｙｏｇｎｉｈｒｖｄｓｐｓｉｉｔｆｒｉ
ｏｉｇｓｇａ．Ｅｐｒｍｅｔｒｓｌｓｅｎｔｔｔａｔｅｒｐｓｄｆｍａｅｉｎ１ｘｅｉｎａｌｅｕｔｄｍｏｓｒｅｈｔｈｐｏｏｅｍｅｈｄｒｄｃｓｒｃｖｒｔｏｃｍｐｅｓｖｓｎｉｇａｔｏｅｕｅｅｏｅｙｉｍｅｆｏｒｓｉｅｅｓｎｇｅｔ，ａｄｉｒｖｓｔｅｍａｅｑａｉ．ｒａｌｙｎｍｐｏｅｈｉｇｕｌｙｔ

一种基才JND模型的小波域图像盲水印算法

ＷＡＮＧＳｈａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１１１００，Ｃｈｉｎａ）
ｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｏｆＨＶＳ，ｗｅｍａｄｅｓｅｃｏｎｄｏｒｄｅｒｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｆｏｒｔｈｅｈｏｓｔｉｍａｇｅ．Ｉｎｔｈｅｐａｐｅｒｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｏｖｅｌｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌａｌｇｏｉｔｒｈｍａｎｄｍａｄｅａｆｕｌｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｎｏｔｓｅｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｍｏｄｅｍｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｔｏｐｉｃｏｆ
第２１卷第１期
Ｖｏ１．２１

基于纹理及JND建模的视频编解码研究

基于纹理及JND建模的视频编解码研究当前典型的通用视频编码标准采用基于预测、变换架构的混合编码技术框架,其基本原理建立在香农信息论基础之上,压缩思想仍停留在数字信号处理的层面,主要从去除数据冗余角度入手,编码效率的提高主要依赖于以运算复杂度大幅增加为代价的技术细节的微调。

随着视频编码技术的发展,目前基于香农信息论的视频编码技术面临着较大的发展瓶颈,以提高计算复杂度来提升压缩效率的改进思路的发展空间越来越小。

如何进一步高效率的提升压缩效率成为视频编码领域一个亟待解决的问题。

视觉感知编码从图像内容的角度出发、基于人眼视觉理论来指导视频压缩,在保持图像主观感知效果基本不变的条件下能极大降低码率,对于解决这一难题具有重要意义。

本文首先对视觉感知编码中的典型代表技术纹理合成、JND建模技术进行综述分析,并以其为核心具体从视频编码的时域预测技术、“隐含运动估计”的帧间预测技术、基于JND模型的编码技术三个方面进行综述并得出结论：由于人类对视觉感知机理认识的不足,完全从人眼视觉系统HVS出发探索新编码途径的工作仍然进展缓慢,存在不少不足之处。

但是基于局部视觉特征、将某些较为成熟的视觉合成技术无缝引入到传统视频编码框架内,不仅在一定程度避免了单纯基于视觉特征编码技术面临的难点,还能突破现有视频标准依靠提升计算复杂度来改进压缩效率的传统思路。

基于以上分析,本文在国家自然科学基金青年基金项目“基于纹理建模的预测编码技术研究”(No.61003184)、国家自然科学基金面上项目“基于反向纹理合成的视频编码技术研究”(No.60970160)和微软亚洲研究院创新计划项目“基于Contourlet变换和图像结构信息的JND模型”(No. FY09-RES-OPP-013)的资助下,对视觉编码领域中的纹理建模和JND建模技术展开研究,提出了兼容传统混合视频编码框架的纹理合成、JND建模编码方案,形成了基于视觉特性的改进编码算法,提高了视频编码效率,具有较高的理论价值。

改进的快速算术编码及其在图像编码中的应用

改进的快速算术编码及其在图像编码中的应用
黄菁;朱日宏;李建欣
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2007(012)007
【摘要】为了快速地进行图像编解码,提出了一种改进的快速算术编码方法,该方法是先通过编码区间宽度值与阈值的比较,并以字节为单位进行重归一化,同时输出以字节为单位的编码流;然后通过对当前输出字节的内容进行判断及处理,以便在不额外增加码流的情况下更加有效地处理编码过程中的进位传播的问题,从而简化了编解码过程.实验表明,在使用相同的二进制索引树概率模型时,该方法比CACM87及Jiang提出的方法具有更快的执行速度.最后,将该方法用于以2×2系数块为单位的SPIHT图像编码中,以降低位平面编解码过程的复杂度.
【总页数】7页(P1194-1200)
【作者】黄菁;朱日宏;李建欣
【作者单位】南京理工大学电光学院,南京,210094;南京理工大学电光学院,南京,210094;南京理工大学电光学院,南京,210094
【正文语种】中文
【中图分类】TN919.81
【相关文献】
1.改进的JND模型及其在图像编码中的应用 [J], 刘静;王永芳;武翠芳;张兆杨
2.改进的Canny算法及其在图像编码中的应用 [J], 史晶;彭进业;王大凯;张欢
3.一种改进的LZW算法在图像编码中的应用 [J], 蓝波;林小竹;籍俊伟
4.自适应算术编码及其在图像编码中的应用 [J], 李雨洺;李学明
5.模型基方法在图像编码中的应用与改进 [J], 曹宁;吴琰;冯晔
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基于JND的多视点视频编解码33页PPT

16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有久久不会退去的余香。
基于JND的多视点视频编解码 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮回里有你。
ENDБайду номын сангаас

基于纹理分解的变换域JND模型及图像编码方法

基于纹理分解的变换域JND模型及图像编码方法郑明魁;苏凯雄;王卫星;兰诚栋;杨秀芝【摘要】为了提高变换域JND模型的精度,在计算对比度掩盖因子时只对纹理分量滤波并判断区域类型的方法避免了JND低估的问题.将改进的JND模型用于图像编码,考虑到辅助信息对编码效率的影响,把经过调整后的JND模型结合到量化过程中,能去除更多的视觉冗余并保持兼容性.仿真结果表明,纹理分解的方法提高了JND阈值,改进的编码方法在相似的视觉质量下能节省更多的码率并且不需要增加额外的比特开销,该编码思路也适用于视频编码.【期刊名称】《通信学报》【年(卷),期】2014(035)006【总页数】8页(P185-191,199)【关键词】视觉特性;最小可觉察误差;纹理分解;图像编码【作者】郑明魁;苏凯雄;王卫星;兰诚栋;杨秀芝【作者单位】福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108;福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108;福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108;福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108;福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108【正文语种】中文【中图分类】TN919.81 引言最小可觉察误差(JND,just noticeable distortion)[1]用于表示人眼不能察觉的最大图像失真，体现了人眼对图像改变的容忍度。

在图像处理领域，JND可以用来度量人眼对图像中不同区域失真的敏感性。

近年来，JND模型在基于视觉特性的视频图像编码[1,2]、数字水印[3]、图像质量评价[4]等方面受到广泛关注。

目前已有多个JND模型被提出，这些JND模型主要可以分为2类：基于像素域的JND 模型和基于变换域的JND模型。

像素域 JND模型能在像素域上更为直观地给出JND阈值，在视频编码时常常用于运动估计以及预测残差的滤波。

Yang等人提出了经典的非线性相加掩蔽模型(NAMM,nonlinear additively masking model)[1]，该方法兼顾了亮度自适应掩蔽和对比度掩蔽的重叠效应。

基于改进的JND模型的视频水印算法

基于改进的JND模型的视频水印算法杨树国;梁家栋;张永林【期刊名称】《青岛科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(038)005【摘要】For the protection of video copyright ,this paper proposed a video algorithm based on an improved JND model .This algorithm firstly selects two-binary image as the watermark image ,encoding the image by the logistic chaotic mapping ;then extracting the key frame from the carrier video and decomposing the frame by four-layer wavlet ,divide the wavlet coeffi-cents and store them in the D-tree and the R-tree combined with the fractal theory ,we pro-posed an improved JND model based on HVS and embedding the processed watermark infor-mation into the D-tree and the R-tree adaptively according to three directions .The experi-mental results show that this algorithm has a good invisibility ,and the attack on Sharpe-ning ,Gauss filtering ,noise ,frame shear has good robustness .%针对视频版权的保护,提出了一种基于改进的JND模型的视频水印算法.此算法首先选取二值图像作为图像水印,利用Logistic混沌映射对图像进行加密;然后对载体视频进行关键帧提取,将提取的帧进行4层小波分解,结合分形理论对小波系数进行D树和R树的存储,并根据人类视觉系统(HVS)提出改进的JND模型,进而将处理后的水印信息按照三个方向自适应的嵌入到D树和R树中.实验结果表明:本工作的算法具有较好的不可见性,且针对噪声、高斯滤波、旋转等攻击具有良好的鲁棒性.【总页数】7页(P112-118)【作者】杨树国;梁家栋;张永林【作者单位】青岛科技大学数理学院 ,山东青岛 266061;青岛科技大学数理学院 ,山东青岛 266061;青岛职业技术学院基础部 ,山东青岛 266555【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于JND和AR模型的感知视频编码方法 [J], 王翀;赵力;邹采荣2.一种基于JND模型的小波域图像盲水印算法 [J], 王珊3.基于JND视觉模型的自适应数字水印算法 [J], 吴开兴;闫伟伟4.一种改进的基于关系的视频数字水印算法 [J], 秦绪菲;杨峰5.基于仿射运动模型的运动矢量的教学视频水印算法 [J], 马宏茹;李硕;纪宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种使用JND和零树编码的彩色图像水印算法

一种使用JND和零树编码的彩色图像水印算法杨海涛;郑洪源;丁秋林【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2012(29)6【摘要】提出一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色载体图像中的数字水印算法.对置乱后的水印图像和载体图像进行不同级别的小波变换,按照频带重要性从低频到高频子带嵌入水印,并在子带内部根据零树编码方法,选择重要的小波系数嵌入；其中嵌入强度由临界可见误差门限(JND)决定.通过实验验证,所提的算法具有很好的隐蔽性和鲁棒性.%The authors propose an algorithm by embedding a color digital watermark into an original color image. Wavelet transform of different levels is applied to the scrambled watermark and the original image. The coefficients of the watermark are embedded in the subbands of the color image from lower frequency to higher frequency according to their significance; at the same time, within a subband, the significant coefficients are selected for embedding in terms of their importance with zerotree coding. The embedding intension is determined by JND (just noticeable difference) threshold. Experimental results show that the proposed algorithm bears good invisibility and robustness.【总页数】4页(P278-281)【作者】杨海涛;郑洪源;丁秋林【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种基于JND模型的小波域图像盲水印算法 [J], 王珊2.一种使用正交分形编码的彩色图像水印算法 [J], 聂道聪;郑洪源3.基于JND门限的小波域彩色图像数字水印算法 [J], 高丕莲;侯德文4.基于混沌加密和零树编码的彩色图像水印算法 [J], 杨蒙召;李朝峰;许磊5.一种基于HVS的利用零树编码的水印算法 [J], 宋琪;吴林东;朱光喜;容太平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

结合JND模型的图像拼接缝消除方法

结合JND模型的图像拼接缝消除方法陈勇;詹帝【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2017(039)010【摘要】该文针对待拼接图像间的亮度差异而导致拼接图像存在拼接缝的问题,提出一种基于JND(Just Noticeable Difference)模型的新的亮度拼接缝去除方法.该图像拼接缝优化算法分为3个步骤.将待优化图像变换到HSV空间,并提取V分量;在V分量图中自适应确定过渡区域宽度,根据JND模型计算区域内各点的优化阈值确定优化量大小并进行优化;将优化后的V分量与分离的H,S分量结合进行逆变换即可得到最终优化的拼接图像.实验结果表明,该算法能够实现图像亮度的平滑过渡,在亮度差较大的情况下也能得到较好结果.同时,该算法能够有效地避免常用基于RGB空间的拼接缝去除方法所带来的偏色问题,具有更大的适用范围.%An efficient approach based on Just Noticeable Difference (JND) model is proposed to solve the seamline problem caused by illuminate difference. The seamline optimization method operates via a three-stage approach. In the first stage, the image is transformed into Hue, Saturation, Value (HSV) color space, the V weight is selected for the follow-up stage, and the width of correct region is conformed self-adaptively. The second stage is using JND model to calculate the optimize V weight. Last stage is transforming HSV into RGB to get final optimized image. Extensive experimental results using natural images indicate that the proposed method can remove the seamline efficiently. The effect of seamline removal is better even thebrightness difference is great. Meanwhile, the proposed method can avoid the color cast problem caused by RGB color space.【总页数】9页(P2404-2412)【作者】陈勇;詹帝【作者单位】重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆400065;重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆 400065【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.一种针对高清图像的JND模型改进方法 [J], 陈曦;孟放2.基于JND和AR模型的感知视频编码方法 [J], 王翀;赵力;邹采荣3.基于纹理分解的变换域JND模型及图像编码方法 [J], 郑明魁;苏凯雄;王卫星;兰诚栋;杨秀芝4.基于改进IGG模型的全景图像拼接缝消除算法 [J], 瞿中;李秀丽5.结合纹理复杂度和JND模型的图像水印算法 [J], 李淑芝;龙香玉;邓小鸿;周永新因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于JND和AR模型的感知视频编码方法

基于JND和AR模型的感知视频编码方法王翀;赵力;邹采荣【期刊名称】《东南大学学报（英文版）》【年(卷),期】2010(026)003【摘要】为了达到减少比特数同时保持画面质量的目的,提出了一种基于最小可视失真(JND)和自回归(AR)模型的感知视频编码方法.首先,设计了基于JND的纹理分割算法,建立了空时JND模型,以MB为基本单元,通过计算其JND能量并与阈值做比较,用以分割出视频序列中的纹理区域. 然后,开发了AR模型来合成纹理区,在使用最小二乘法计算出AR模型的参数后,用相邻的前后参考帧对应像素的线性插值来生成重构像素. 最后,为了检验所提方法的效果,将其与H.264/AVC视频编码系统做比较,用不同的视频序列实验来验证所提方法的有效性.实验结果显示,对于具有不同纹理特点的实验序列,所提方法可以在保持感知质量的同时将比特率减少15%～58%.%In order to achieve better perceptual coding quality while using fewer bits, a novel perceptual video coding method based on the just-noticeable-distortion (JND) model and the auto-regressive (AR) model is explored. First, a new texture segmentation method exploiting the JND profile is devised to detect and classify texture regions in video scenes. In this step, a spatial-temporal JND model is proposed and the JND energy of every micro-block unit is computed and compared with the threshold. Secondly, in order to effectively remove temporal redundancies while preserving high visual quality, an AR model is applied to synthesize the texture regions. All the parameters of the AR model are obtained by theleast-squares method and each pixel in the texture region is generated as a linear combination of pixels taken from the closest forward and backward reference frames. Finally, the proposed method is compared with the H.264/AVC video coding system to demonstrate the performance. Various sequences with different types of texture regions are used in the experiment and the results show that the proposed method can reduce the bit-rate by 15% to 58% while maintaining good perceptual quality.【总页数】5页(P384-388)【作者】王翀;赵力;邹采荣【作者单位】东南大学信息科学与工程学院,南京,210096;东南大学信息科学与工程学院,南京,210096;东南大学信息科学与工程学院,南京,210096【正文语种】中文【中图分类】TN911.73因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种针对高清图像的JND模型改进方法

一种针对高清图像的JND模型改进方法
陈曦;孟放
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2009(033)004
【摘要】基于全参考的JND(刚辨差)模型是视频图像质量客观评价算法中的一个经典算法.对该算法的重要步骤和主要参数进行深入分析,并结合高清视频图像的特点,在通道分解、参数选取和屏蔽效应等方面提出改进思路并建立用于高清视频的改进型JND模型.实验结果表明,在评价高清视频图像质量时,该模型可获得与主观评价结果更为一致的客观测量结果.
【总页数】4页(P95-97,104)
【作者】陈曦;孟放
【作者单位】中国传媒大学,信息工程学院,北京,100024;中国传媒大学,信息工程学院,北京,100024
【正文语种】中文
【中图分类】TN941.1
【相关文献】
1.一种基于JND模型的小波域图像盲水印算法 [J], 王珊
2.一种基于Watson模型的图像失真JND门限 [J], 陈海霞
3.一种使用JND和零树编码的彩色图像水印算法 [J], 杨海涛;郑洪源;丁秋林
4.结合纹理复杂度和JND模型的图像水印算法 [J], 李淑芝;龙香玉;邓小鸿;周永新
5.张云研究团队提出一种基于深度学习的图像级JND预测模型 [J],
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基于JND的H.264编码模式选择算法

基于JND的H.264编码模式选择算法王晓【期刊名称】《电子科技大学学报》【年(卷),期】2013(000)001【摘要】Classic R-D optimized algorithms, which use the objective image quality as distortion assessment standard, do not consider the effect produced by human visual system (HVS). This paper proposes an H.264 encode mode decision algorithm based on just-noticeable distortion (JND) model. The R-D values in coding process are calculated by using modified DCT-based JND model, incorporating the spatio-temporal contrast sensitivity function, luminance adaptation, and intra-and inter-band contrast masking. The redundant coefficients which can’t be noticeable are removed to optimize the subjective quality. The simulation results show that under same subjective quality, the proposed algorithm can obviously reduce the production of bit-rate and hence improve the coding efficiency.% 提出了一种基于JND模型的H.264编码模式选择算法，使用改进的基于DCT域的JND计算模型，同时考虑了时−空域CSF、亮度自适应调节、带内/带间掩蔽等因素，对编码过程中产生的预测残差进行JND阀值计算；在率失真计算过程中，通过去除不可察觉的冗余系数进行主观质量优化.实验结果表明，在不影响视频主观质量的前提下，该算法明显降低了编码产生的数据量，提高了编码效率.【总页数】4页(P121-124)【作者】王晓【作者单位】四川理工学院计算机学院四川自贡 643000【正文语种】中文【中图分类】TP39【相关文献】1.H．264帧内、间预测编码模式选择算法的时间复杂度分析 [J], 姜恩华;周正;汪徐德2.H．264帧内、间预测编码模式选择算法的时间复杂度分析 [J], 姜恩华;周正;汪徐德3.H.264中基于先验预测的帧间编码模式选择算法研究 [J], 干宗良;齐丽娜;朱秀昌4.H.264/AVC帧间预测编码模式快速选择算法 [J], 马宏兴5.H.264中基于图像差值的编码模式快速选择算法研究 [J], 曾文权;曾庆斌;朱小平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于JND的多视点视频编解码

RDcos t d j R
d j 表示重建图像与原始图像的差值和经过其觉系统的能力有限，因此，随着生物学、心理学的发展，JND 模型还能够进一步的完善。
最终的DCT域JND模型可表示为
JNDk , n, i, j TBasic k , n, i, j Flum k , n Fconstr k , n FT k , n, i, j
编码帧
R(x,y)
R‘(x,y)
像素JND滤波像素JND模型
+
DCT
Q
VLC
Q-1+ IDCT
多视点视频编码中，针对帧内预测，帧间预测以及视点间预测，多视点视频编码采用拉格朗日率失真优化（RDO，Rate Distortion Optimization）策略进行编码模式的选择。在实际编码中分别计算出各种编码模式的率失真代价，并选择率失真代价最小的编码模式作为最佳的编码模式。率失真代价的计算式如下
传统的视频编码技术通过去除空间冗余、时间冗余以及统计冗余来达到提高视频的压缩率的目的，但未利用人眼的视觉冗余。所以我们根据人眼视觉特性，建立JND模型，并将其嵌入到多视点视频编码框架中。
JND模型可分为两大类型：像素域JND模型和频域JND模型。像素域JND模型是根据视频帧的像素值特性而建立的模型。频域JND模型是根据像素值在变换域的特性而建立的模型，通常的变换域有小波域和DCT域。由于视频编码过程中主要是在DCT域对图像进行处理，因此频域JND模型大都建立在DCT域。
时间冗余：在连续拍摄的场景中，相邻的帧与帧中的同一物体一般不会发生很大的变化，它们在内容上也是相似的。这种帧间物体的相似性就是时间相关性。
统计冗余：现在的编码标准中熵编码是必不可少的环节，因为视频内容在去除了上面提到的两种冗余后得到的经变换后的码字又可分为高频和低频数据，各频域数据之间又存在着相关性，这就是统计冗余。

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ＦｒｅｍｏｅｈｐｏｏｅＪｐｏｌｉｐｌｄｎｍａｅｏｉｇｕｔｒｒ，ｔｅｒｐｓｄＮＤｒｆｅｓｈｉａｐｉｏｉｇｃｄｎ．Ｅｘｅｉｎａｒｓｌｓｏｔａｔｅｒｐｓｄｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔｈｗｈｔｈｐｏｏｅｍｏｅｈｓｓｄｌａａ
ＬＵｉｇ，ＷＡＮＧｎｆ“ ，ＷＵＩＪｎＹｏｇａｇＣｕｆｎ＂ＨＡＮＧＺｈｏａｇｉｇ，Ｚａａｙｎａ
（．ＳｈｏｏｏｍｕｉｔｎａｄＩｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｇｎｃｏｌｆＣｍｎｃｉｎｎｒｔｎｉｅｒ；ａｏｆｏｎｂｅａｏａｏｙｏｄａｃｄＤｓｌｎｙｔｍＡｐｉｔｎ．ＫｙＬｂｒｔｒＡｖｎｅｉａａｄＳｓｐｌａｉ，ＭｉｉｒｄｃｔｎｈｎｈｉＵｉｒｔ，Ｓａｇａ００２ｈｎ）ｆｐｙｅｃｏｎｓｙｏＥｕａｉ，Ｓａｇａｎｖｓｙｈｎｈｉ２０７，Ｃｉａｔｆｏｅｉ
【关键词】Ｎ模型；Ｃ；ＪＤＤＴ人类视觉系统；像编码图【中图分类号】Ｔ９９１Ｎ１．８【文献标识码】Ａ
ＡｐｌａｉｎｏｍｐｏｅｕｔＮｏｉｅｂｅＤｉｔｒｉｎＰｏｌｗｉｍａｅＣｏｉｇｐｉｔｏｆＩｒｖｄＪｓｔｃａｌｓｏｔｏｒｆｅｃｉｔＩｇｄｎｈ
ｂｔｒｏｓｓｅｔｉｈｍａｙｓｈｒｃｅｉｔｎａｔｌｒｔｍｏｅｄｓｏｉｎｃｍｐｒｎｔｔｅｘｓｉｇｓｈｍｅａａｉｅｅｔｃｎｉｔｎｗｔｕｎｅｅｃａａｔｒｓｉａｄｃｎｏｅａｅｅｈｃｒｉｔｒｏｏａｉｇｗｉｔｈｈｅｉｔｃｅｔｇｖｎｎ
Ｄｉｉｌｄｏｇｔｅａｌ
数字舰频ｌ
文章编号：０２８９（０１— ０５０１０ — ６２２的应用Ｎ
刘静王永芳，，武翠芳张兆杨，
（海大学ａ信与信息工程学院．．型显示技术及应用集成教育部重点实验室，海２０７）上．通ｂ新上００２
【摘
要】对现有的ＤＴＣ域恰可察觉失真（ｕｔｏｃａｌＤｓｒｏ，Ｄ模型进行改进，ＪｓＮｔｅｂ — ｉｏｉＪ） — ｉｅｔｔｎＮ首先对ＪＤ模型中的亮度自适应因子Ｎ
进行准确化，其次在考虑纹理掩盖效应时引入平均边缘权重系数对图像进行分块，ＪＤ模型更加符合人眼的视觉特性。并使Ｎ将改进的ＪＤ模型应用于图像编码中。实验结果表明，Ｎ改进的ＪＤ模型和人眼特性的吻合性更好，保证图像主观质量一定Ｎ在的情况下，与现有ＪＤ模型相比，Ｎ可以容忍更多的失真，而基于改进ＪＤ模型的图像编码方法能够大大地提高编码效率。Ｎ
ｃｎｉｅｓｈｔｘｕｅｏｓｄｒｔｅｅｔｒｍａｋｎｅｆｃｂｓｄｎｌｃｃａｓｆａｉｎｙｈｓｈｍｅｆｈｍｅｎｄｅｒｌｔｄｓｉｇｆｔａｅｏｂｏｋｌｓｉｃｔｂｔｅｃｅｏｔｅｅｉｏａｅｇ－ｅａｅｗｅｇｔｆｂｏｋｉｈｏｌｃ．
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【ｓａｔｎｔｉｐｐｒｎｉｒｖｄＪｓＮｔｅｂｅＤｓｒｏＪＤｒｆｅｉＣｏｉｉｐｏｏｅｏｍｄｌｔｕａＡｂｔｃ】Ｉｈｓａｅ，ａｍｐｏｅｕｔｏｃａｌｉｏｔｎ（）ｐｏｌｎＤＴｄｍａｓｒｐｓｄｔｏｅｈｈｍｎｒｉｔｉＮｉｎｅ
【ｅｒｓＮｏｅＣ；ｈｍｎｖｓａｓｓｍｍａｅｃｄｎＫｙｗｏｄ】ＪＤｍｄｌＴｕａｉｌｙｔ；ｉｇｏｉｇ；Ｄｕｅ
０引言
传统的图像／视频编码技术主要针对空间域冗余、时