SLIC超像素与JND高斯滤波：HEVC视频预处理新策略

"基于JND的超像素高斯滤波的视频预处理" 本文提出了一种针对高效视频编码（HEVC）的预处理技术，利用了人类视觉系统的感知特性（Just Noticeable Difference, JND）并结合超像素分割与高斯滤波。此方法旨在在不降低视觉质量的前提下，最大程度地减少视频的比特率，从而实现更高效的视频压缩。 首先，文章介绍了一种名为简单线性迭代聚类（Simple Linear Iterative Clustering, SLIC）的超像素分割算法。SLIC是一种改进的k均值聚类方法，能够快速地将图像像素分组成具有相似颜色和纹理特征的超像素区域。这种方法使得处理过程中能以更粗粒度的超像素进行操作，而非原始像素，从而降低了计算复杂度，同时保持了图像的结构信息。 接着，文章探讨了如何根据JND理论来确定适合的高斯滤波器参数。JND是视觉感知理论中的一个重要概念，它描述了人眼能够察觉到的最小变化。在视频预处理中，通过计算超像素内各像素点的亮度差异的加权平均值，可以估计出对人眼来说几乎不可察觉的变化。以此为基础，可以调整高斯滤波器的参数，使得滤波后的视频在视觉上保持原有的质量，同时尽可能地减少冗余信息，进而降低比特率。 实验结果显示，采用这种基于JND的超像素高斯滤波方法进行预处理，可以在不损害视觉质量的前提下，使视频比特率最高降低29%。这表明该方法在HEVC编码标准下，能显著提升视频压缩效率，对实际的视频编码应用有着重要的价值。 关键词：HEVC，JND，超像素，视频预处理，高斯滤波 该研究结合了超像素分割、JND理论以及高斯滤波技术，为HEVC视频编码提供了一种有效的预处理手段，通过优化参数，能够在保留视觉质量的同时，大幅降低视频数据的传输和存储需求。这对于高清晰度、高带宽要求的视频应用，如在线视频流、高清电视和远程监控等，都具有显著的实用意义。