纹理分解提升的变换域JND模型与图像编码优化

"基于纹理分解的变换域JND模型及图像编码方法，通过改进的JND模型提升图像编码效率，减少视觉冗余，适用于视频编码。" 本文介绍了一种基于纹理分解的变换域JND（Just Noticeable Difference，最小可觉察误差）模型及其在图像编码中的应用。JND模型在图像压缩领域中起着重要作用，它能够帮助确定在不降低视觉质量的前提下可以忽略的图像细节，从而实现更高的编码效率。传统的JND模型可能低估了某些区域的对比度，尤其是在纹理丰富的区域，导致压缩效果不佳。 作者郑明魁等人提出了一种新方法，通过只对纹理分量进行滤波和区域类型判断来计算对比度掩盖因子，这有助于更准确地估计JND阈值。在纹理分解的过程中，图像被分割为不同的子带，其中纹理信息被提取出来用于精确的块分类。这种方法确保了在离散余弦变换（DCT）域内获得更准确的JND估计，解决了传统方法中低估JND的问题。 将改进的JND模型融入到图像编码过程中，考虑到了辅助信息对编码效率的影响。在量化步骤中结合JND模型，可以进一步去除视觉上难以察觉的冗余信息，同时保持编码的兼容性。通过这种方式，编码方法能在保持相似视觉质量的前提下，有效节省码率，而无需额外增加比特开销。这一策略不仅适用于静态图像编码，还具有推广到视频编码的潜力。 实验结果证实，采用纹理分解的方法确实提高了JND阈值，改进的编码方法在提供相同或相近的视觉体验时，能更有效地压缩图像数据。这种优化对于大数据量的图像和视频传输尤其重要，因为它能够在不牺牲用户体验的前提下，显著减少所需的传输带宽，从而优化了网络资源的利用。 该研究为图像和视频编码提供了一个创新的解决方案，通过深入理解和利用人类视觉系统的特性，实现了更高效、更智能的压缩策略。这一工作对于理解视觉感知与数字图像处理之间的关系，以及在实际应用中实现更高性能的编码技术具有重要意义。