基于JND的3D视频编码：像素域模型与视觉冗余

"本文主要探讨了像素域JND模型在基于JND的多视点视频编码中的应用。JND（Just Noticeable Distortion）是指人类视觉系统只能察觉到超过一定阈值的信号变化，这一原理在视频编码中用于去除感知冗余。文章首先介绍了3D视频技术的发展和挑战，强调了感知视频编码的重要性。接着，概述了视频编码的基本原理，包括空间冗余、时间冗余、统计冗余和心理冗余。然后，特别提到了像素域的JND模型和频率域的JND模型，这两种模型在处理图像和视频信号时，利用人类视觉系统的特性来减少编码过程中的质量损失。" 在3D视频技术日益普及的背景下，视频编码的效率和质量成为关键问题。传统二维视频编码方法在处理多视点视频时面临数据量大、编码时间长的挑战。感知视频编码的出现，结合了人类视觉系统（HVS）的特性，通过JND理论，能够智能地去除那些对人眼来说难以察觉的失真，从而实现更高效的编码。 JND模型分为像素域和频率域两种类型。像素域的JND模型关注图像的局部变化，考虑了亮度掩盖效应和纹理掩盖效应。亮度掩盖效应指出，当背景亮度较高时，人眼对信号变化的敏感度降低，允许在此区域内有更大的失真。纹理掩盖效应则是指在高纹理区域，由于人眼对这些区域的失真不敏感，编码时可以容忍更高的误差。 另一方面，频率域的JND模型则着眼于频域内的变化，利用人眼对不同频率成分的敏感度差异，优化编码策略。这两种模型的应用，使得视频编码能够更加智能地处理图像信息，降低带宽需求，同时保持良好的观看体验。 视频编码的基础包括四种冗余类型：空间冗余、时间冗余、统计冗余和心理冗余。空间冗余指的是帧内相似性，时间冗余涉及帧间相似性，统计冗余存在于变换后的码字间，而心理冗余则是基于人眼的感知限制。编码器通过各种技术如运动估计、变换编码、熵编码等，针对这些冗余进行有效处理。 在实际的视频编码过程中，图像会被划分为多个块，然后应用JND模型来决定哪些部分需要精细编码，哪些部分允许一定的失真。这样，既能保证整体的视觉质量，又能实现压缩率的优化，对于3D多视点视频的高效传输和存储具有重要意义。 像素域JND模型在多视点视频编码中的应用，是视频编码技术的一个重要进展，它充分利用了人类视觉系统的特性，以更节省资源的方式提供了高质量的3D视频体验。随着技术的不断进步，JND模型和其他感知编码方法将在未来继续扮演重要角色，推动视频编码技术向前发展。