[发明专利]一种恰可察觉失真模型阈值计算方法

说明书

本发明涉及一种恰可察觉失真模型阈值计算方法，其包括：对原始图像进行DCT变换，计算相应的亮度自适应模块值和空间对比敏感度函数模块值；利用8×8DCT块的频率能量分布特点，对图像的纹理块进行更为细致的分类，获取对比度掩蔽因子，计算出对比度掩蔽模块值；利用DCT系数的空间频率分布提取出当前图像块的纹理特征，计算两个不同块之间的纹理差异，得到不同块的视觉感知调整因子；整合上述模块，得到最终的JND阈值。本发明所提的算法，在保证视觉质量的前提下，所提JND模型能容纳更多的噪声。该模型可广泛用于感知图像/视频编码、水印以及质量评价等。

技术领域

本发明涉及图像/视频编码领域，涉及一种感知的视觉冗余估计模型。

背景技术

随着多媒体技术的快速发展，图像/视频逐渐成为人们获取信息的主要载体，但是人们也不得不面临着由海量图像/视频数据带来的传输、存储等挑战。因此，如何高效地进行图像/视频编码成为当前学术界和工业界的研究热点。传统的图像/视频编码技术主要是通过去除空域和时域冗余以达到提高编码效率的目的，但是这样往往忽略了人眼的视觉感受。为了进一步有效地提升编码效率，研究人员开始致力于对图像/视频的视觉冗余估计的研究，恰可察觉失真模型(Just noticeable difference,JND)就是一种能有效表征视觉冗余的感知模型。

JND模型的种类大致可以分为两种：像素域JND模型和DCT域JND模型。本专利侧重于对DCT域JND模型的研究。由于传统的DCT域JND模型对比度掩蔽通常只考虑到平滑块、边缘块以及纹理块三种块类型带来的视觉掩蔽效应，忽略不同复杂度纹理块产生的影响，同时也忽略了图像的块与块之间的联系。因此传统的DCT域JND模型对于视觉冗余估计的精确度有待进一步提升。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种恰可察觉失真模型阈值计算方法，进一步考虑不同复杂度的纹理块可能带来的不同视觉掩蔽效应，以及考虑到图像块与块之间的联系，提出了更为精确的视觉冗余估算模型。

本发明采用如下技术方案：

一种恰可察觉失真模型阈值计算方法，其特征在于，步骤如下：

1)对输入的图像进行DCT变换；

2)对DCT系数进行操作，计算出亮度自适应模块值F_LA和空间对比敏感度函数模块值；

3)利用8×8DCT块频率能量分布特点，对纹理块的类型进一步划分，计算出对比度掩蔽模块值；

4)基于8×8DCT块的不同频率划分，提取出当前块的纹理特征，计算出当前块与其他块的纹理差值，求得各个块的视觉感知调整因子；

5)整合亮度自适应模块值，空间对比敏感度函数模块值，对比度掩蔽模块值，以及不同块的视觉感知调整因子，得出图像的JND阈值。

所述亮度自适应模块值和空间对比敏感度函数模块值分别通过如下公式获得：

其中，(i,j)表示8×8DCT块系数位置，i和j的取值范围是整数0～7，F_LA代表亮度自适应模块值，F_CSF(i,j)代表空间对比敏感度函数模块值，表示8×8DCT块的平均强度，φ_i和φ_j为DCT变换的归一化因子，ω_ij表示空间频率，为相应的DCT成分的方向角度，a，b，c，r，s为常数。

根据8×8DCT块系数的频率分布，对纹理块的类型进一步划分，所述对比度掩蔽模块通过如下公式获得：