基于Matlab的视频帧时空正时差异模型实现

本资源为Matlab环境下实现的代码库，名称为temporalCSFmodel，旨在估计视频帧的时空正时差异（Just Noticeable Difference, JND）曲线。Shreyan Sanyal贡献了这一代码，该模型基于论文"Spatio-Temporal Just Noticeable Distortion Profile for Grey Scale Image/Video in DCT Domain"，作者是Zhenyu Wei和King N. Ngan，发表于2009年3月的IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology。 该代码实现了在离散余弦变换（DCT）域中对灰度图像和视频的时空正时失真轮廓的个人实现。在使用此代码进行视频质量评估时，需要考虑以下几个关键技术点： 1. 时空JND轮廓（Space-Time JND Profile）：这是一个描述人类视觉系统（Human Visual System, HVS）在感知图像或视频时，哪些变化是可以被察觉的模型。JND曲线表示了不同频率和运动条件下的可感知差异阈值。 2. DCT域：离散余弦变换是图像和视频压缩中常用的一种变换方法，可以将信号从时域（或空间域）转换到频率域。在DCT域中分析JND轮廓有利于更好地理解人类视觉对压缩后失真的敏感度。 3. 块匹配运动估计算法（Block Matching Motion Estimation Algorithm）：该算法用于在视频序列中估计帧间的运动，对于计算视频帧的时空JND轮廓至关重要。Shreyan Sanyal在代码中使用了自适应Rood模式搜索（ARPS）算法，该算法在motionEstARPS函数中实现，位于代码的第136行。 4. 引用要求：由于该代码是针对特定论文的实现，因此在使用该代码或基于该代码进行研究时，必须引用上述提到的论文。这是对原作者工作的一种尊重和认可。 代码的使用说明如下： - 用户需要编辑一段代码，指定输入视频文件的位置。 - 运行demo.m文件以启动程序。 - 程序的输入是视频文件，输出包括： - T_JND_s：空间JND配置文件。 - T_JND：时间JND配置文件。 在进行视频质量评估时，本工具集提供了一个有效的平台，不仅基于HVS的特性，还结合了视频处理技术，为评估视频帧在编码过程中的质量损失提供了科学的方法。这在视频压缩、编码优化、图像质量评估等研究和应用领域中具有重要价值。 标签“系统开源”表明这个工具集是开源的，意味着用户可以自由地使用、修改和分享代码，从而推动相关技术的发展和应用。用户在使用该代码时应遵循开源协议的规定，合理合法地使用代码。 压缩包子文件的文件名称列表为"temporalCSFmodel-master"，表明这是一个名为"temporalCSFmodel"的开源项目的主分支版本。用户可以从相关的代码托管平台，如GitHub，获取完整的源代码和相关文档。