[发明专利]一种基于JND模型的视频编码方法

权利要求书

1.一种基于JND模型的视频编码方法，其特征在于，包括：

建立像素域JND模型，像素域JND模型使用非线性叠加模型，结合背景亮度自适应和纹理掩盖效应，得到像素域JND阈值；

利用像素域JND模型对原始视频进行预处理，去除视频已经存在的视觉冗余；

建立改进的DCT域JND模型，考虑人眼对阈值的影响，引入一个更符合人眼特性的时空域CSF函数，得到DCT域JND阈值；

基于改进的DCT域JND模型进行视频编码；

所述建立像素域JND模型，像素域JND模型使用非线性叠加模型，结合背景亮度自适应和纹理掩盖效应，得到像素域JND阈值；具体包括：

像素域JND模型采用非线性叠加模型，每个像素的空域JND模型作为非线性模型的一种近似，像素域JND阈值由式(1)表示：

JND_pixel(x,y)＝T^l(x,y)+T^t(x,y)-C^lt×min{T^l(x,y),T^t(x,y)} (1)

其中，T^l(x,y)表示背景亮度自适应阈值；T^t(x,y)表示纹理掩盖的基本阈值；C^lt代表了两种效应之间的重叠部分，用来调整两个因素的叠加因素，取C^lt＝0.3；

T^l(x,y)由式(2)表示：

其中，表示平均背景亮度值；B(i,j)是加权低通滤波器；

T^t(x,y)的计算方法如式(3)所示：

T^t(x,y)＝βG_θ(x,y)W_θ(x,y) (3)

其中，β为控制常数，取值为0.117；G_θ(x,y)代表梯度，表示为像素点(x,y)四个方向梯度的加权平均最大值；

所述利用像素域JND模型对原始视频进行预处理，是采用如下公式对输入视频进行预处理：

其中，JND_pixel(x,y)为像素域JND阈值；为每个像素块的平均值，I(x,y)为像素点(x,y)处的像素值；

所述建立改进的DCT域JND模型，考虑人眼对阈值的影响，引入一个更符合人眼特性的时空域CSF函数，得到DCT域JND阈值，具体包括：

设t为视频序列中的帧索引，n为第t帧中的块索引，(i,j)为DCT系数索引，则相应的DCT域JND阈值表示为式(5)：

JND_DCT(n,i,j,t)＝T(n,i,j,t)×a_Lum(n,t)×a_Contra(n,i,j,t) (5)

其中，T(n,i,j,t)表示为时空域基本失真阈值，由CSF函数计算得到；a_Lum(n,t)表示为亮度掩盖因子；a_Contra(n,i,j,t)表示为对比度掩盖因子；

所述基于改进的DCT域JND模型进行视频编码，具体包括：

在量化之前，利用帧内和/或帧间预测得到对应的残差系数值；

对于变换跳过模式，利用亮度自适应掩盖模型计算阈值，然后通过残差系数值和阈值的比较，去掉人眼不能感知的视觉冗余；

对于变换不跳过模式，利用改进的DCT域JND模型对残差系数值进行滤波。

2.根据权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，利用改进的DCT域JND模型对残差系数值进行滤波具体为：使用改进的DCT域JND模型对阈值进行计算，将计算的阈值与对应的残差系数值进行比较，对于不大于阈值的残差系数值，其被人眼认为是不可见的，无法对重建图像的质量做出贡献，直接置为零舍弃；对高于阈值的残差系数，即使去掉人眼无法感知的部分，也能保持编码图像的质量，减掉阈值去掉人眼无法感知的部分。