[发明专利]一种基于区域块级JND预测的感知图像压缩方法有效
| 申请号： | 202010313187.6 | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111614962B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 王瀚漓;田涛 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | H04N19/149 | 分类号： | H04N19/149;H04N19/154;H04N19/176;H04N19/625 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于区域块级JND预测的感知图像压缩方法，包括以下步骤：1)根据数据集中的图像和对应的JND信息，利用大津阈值方法，生成区域块级JND值；2)根据生成的区域块级JND值，建立基于CNN的区域块级JND预测模型；3)将测试图像在多个固定的QF值下进行压缩，得到对应的多张失真图像，将全部失真图像分割为多个不重叠的区域块，并预测每个区域块的JND标签，最后采用标签处理方法获取每个区域块最终的JND值；4)根据目标压缩QF值和每个区域块最终的JND值，对测试图像进行预处理操作，选取区域块感知QF值中最大的作为压缩参数，并采用JPEG压缩预处理后的测试图像。与现有技术相比，本发明具有自适应预测、压缩质量好、压缩效率高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区域 jnd 预测 感知 图像 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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