典型文献
基于颜色复杂度和结构张量的恰可察觉失真模型
文献摘要：
图像的恰可察觉失真(just noticeable distortion,JND)阈值是指人眼能够察觉的最小失真,通常被用于去除图像/视频压缩中的视觉冗余.针对JND模型对颜色和结构特征利用不充分的问题,提出了一种基于颜色复杂度和结构张量的JND模型.首先,计算图像的颜色复杂度,将其转换为与视觉敏感度相关的权值,和对比掩蔽模型结合以提升模型的准确性;然后,利用结构张量对局部特征进行表示,建立基于局部结构特征的调制因子,估计结构不规则区域的视觉冗余程度;最后,将基于颜色复杂度的JND模型和基于结构张量的调制因子结合,建立基于颜色复杂度和结构张量的JND(complexity structure tensor based JND,CSJND)模型.实验结果表明,相比于已有的模型,该模型在主观感知质量相同的前提下,能使PSNR值明显降低;该模型更加符合人眼的视觉特性,能更准确地估计出JND阈值.
文献关键词：
恰可察觉失真模型;颜色复杂度;结构张量
中图分类号：
作者姓名：
王闯;王永芳;练俊杰
作者机构：
上海大学通信与信息工程学院,上海200444
文献出处：
引用格式：
[1]王闯;王永芳;练俊杰-.基于颜色复杂度和结构张量的恰可察觉失真模型)[J].上海大学学报（自然科学版）,2022(02):250-260
A类：
颜色复杂度,CSJND
B类：
结构张量,恰可察觉失真模型,just,noticeable,distortion,人眼,视频压缩,计算图,权值,掩蔽,对局,局部特征,局部结构特征,结构不规则,不规则区域,余程,complexity,structure,tensor,主观感知,感知质量,PSNR,视觉特性
AB值：
0.259066
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