基于JND的多视点视频编码：空间频率与心理冗余的优化策略

本文主要探讨的是DCT域JND模型在多视点视频编码中的应用，针对视频编码中涉及的关键概念和技术进行深入解析。首先，文章从研究背景谈起，指出随着3D视频技术的兴起，由于视点增加带来的数据量和编码复杂度问题，使得感知视频编码成为解决这一挑战的重要方向。感知视频编码利用人类视觉系统的特性来识别并消除冗余，其中核心概念便是最小可察觉失真（JND）。 JND模型是构建在心理学和生理学基础上的，用于量化图像中人类视觉系统无法察觉的细节变化。模型可以分为两个主要部分：像素域的JND模型和频率域的JND模型。像素域关注的是图像中像素级别的细节变化，而频率域则侧重于不同频率成分对人类视觉的影响。 视频编码的基础知识主要包括四种类型的冗余：空间冗余、时间冗余、统计冗余以及心理冗余。空间冗余源于帧内相似的前景和背景区域；时间冗余源自相邻帧之间的内容稳定性；统计冗余则是编码过程中高频和低频数据的内在关联；心理冗余反映了人眼对图像处理的有限敏感度，如色彩、对比度和分辨率等，允许在编码时有所取舍。 在实际编码过程中，编码器将输入图像划分为不重叠的块，针对这些块进行处理，利用JND模型识别哪些部分的变化对于观众来说是可以忽略的，从而优化编码效率。DCT域JND模型在此背景下尤为重要，因为它能够在变换域中更好地捕捉和量化视觉系统的敏感度，进而实现更高效的多视点视频编码，降低数据量和编码时间，推动3D视频技术的实际应用和发展。