一种空时域自适应恰可察觉失真的度量方法技术

本发明专利技术公开了一种空时域自适应恰可察觉失真的度量方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、将模式掩蔽效应PM和亮度适应性LA进行融合，得到空域JND阈值JNDS；步骤二、将相对运动I(vr)、背景运动U(vg)、时域持续时间I(τ)和残差波动强度U(δ)四个时域感知参量进行融合得到时域JND调节权重系数z；步骤三、在空域JND阈值JNDS基础上，用时域JND调节权重系数z对其进行调整，得到空时域JND阈值JNDST。

【技术实现步骤摘要】
一种空时域自适应恰可察觉失真的度量方法
本专利技术属于图像视频领域，具体是一种空时域自适应恰可察觉失真的度量方法。
技术介绍
人眼视觉系统(HVS，HumanVisualSystem)具有时域掩蔽、空域掩蔽、对比灵敏度、亮度适应性、视觉注意、中心凹特性和近因效应等感知特性，这些HVS感知特性影响观察者对目标图像或视频的主观感知，从而影响图像或视频的主观感知质量。由于人眼的各种掩蔽效应，人眼只能察觉超过某一阈值的噪声/失真，即恰可察觉失真(JND：JustNoticeableDistortion)，它是最小可察觉的失真阈值。目前主流的JND模型主要分为两类：(1)最接近的已有技术1：变换域JND模型这类方法将空域频率响应曲线(CSF)函数应用到DCT变换域构造JND模型；或同时将亮度对比度掩蔽效应结合到CSF曲线，构造JND模型；或将时域掩蔽效应考虑进来，基于空时域CSF曲线构造JND模型；或将变换块划分为平坦、边缘和纹理类，并考虑运动的方向性因素，基于空时域CSF曲线构造JND模型；Bae针对不同大小变换块特性，基于空时域掩蔽特性和中心凹特性，提出了空时域自适应变换域JND模型。这类方法直接将对比灵敏度函数应用在模型中，可以比较好地刻画人眼对不同频率分量的灵敏程度，但这类方法的不足之处在于：变换块分割了图像块与块之间的相关性，只能利用块内像素之间的相关性。(2)最接近的已有技术2：像素域的JND模型早期的图像像素域JND模型主要考虑了亮度掩蔽和对比度掩蔽特性，并考虑两种掩蔽之间的相互影响；Chen等将中心凹特性集成到JND模型中，其中权重系数根据视网膜的离心率来调整；Zhao等研究了双目立体视情况下的JND模型；Liu等采用变分方法，将结构性的边缘像素从纹理像素中区分开来，改进空域JND模型；Wu等根据自由能理论和贝叶斯预测理论，提出了基于结构不确定性的度量方法，基于此提出空域JND模型。这类方法的主要问题在于：(1)目前像素域估计方法考虑不全面，特别是时域像素之间的关系，以及帧间运动因素对JND模型的影响；(2)影响人眼视觉感知的因素较多，未能充分考虑人眼视觉兴趣性、空时域掩蔽、中心凹特性及近因效应等特性对JND建模的影响；自底至顶的分析方法中，通过分析视频图像中各种特征，基于人眼视觉特性分别定量评估这些特征对JND感知的影响；但是不同量纲的图像特征如何准确融合，有一定难度。
技术实现思路
本专利技术需解决的技术问题：(1)基于人眼视觉感知的视频特征参量度量：根据HVS感知特性，分析视频场景中视觉感知显著度和不确定度之间的关系；分析相对运动、时域持续时间等视觉注意激励源的度量方法；分析背景运动、残差波动强度等视觉感知不确定度源的度量方法，为构建空时域恰可察觉失真模型提供支持。(2)异质感知参量同质化及空时域JND模型建模：在自底至顶激励驱动的感知分析方法中，相对运动、背景运动、时域持续时间、残差波动强度等感知参量都会对失真感知产生影响，探索度量这些异质感知参量及同质化方法，探索多参量同质化的空时域感知失真度量方法，构建空时域恰可察觉失真(JND)模型。本专利技术提供了一种空时域自适应恰可察觉失真的度量方法，包括如下步骤：步骤一、将模式掩蔽效应PM和亮度适应性LA进行融合，得到空域JND阈值JNDS；步骤二、将相对运动I(vr)、背景运动U(vg)、时域持续时间I(τ)和残差波动强度U(δ)四个时域感知参量进行融合得到时域JND调节权重系数z；步骤三、在空域JND阈值JNDS基础上，用时域JND调节权重系数z对其进行调整，得到空时域JND阈值JNDST。进一步的，步骤二中将所述四个时域感知参量映射到以信息量度量的参量空间，采用自信息度量视觉感知显著度，采用信息熵度量视觉感知不确定度，然后在信息量统一尺度上，实现不同参量的同质化度量。进一步的，相对运动I(vr)的同质化度量如下：相对运动先验概率分布可以表述如下：其中模型参数α，β是大于0的常数。通过计算相对运动的自信息来表示视觉感知显著度。I(vr)＝-logp(vr)＝αlogvr-logβ(4)进一步的，背景运动U(vg)的同质化度量如下：对数正态分布来描述背景运动作为刺激产生的等效噪声：其中高斯曲线宽度参数σ对vg来说,是一个常数，和对比度阈值c成反比关系。其中模型参数λ、γ是大于0的常数。通过计算背景运动的信息熵来表示它导致的视觉感知不确定度。进一步的，时域持续时间的同质化度量如下：通过统计分析函数拟合，构建时域持续时间的先验概率分布如下：其中模型参数ε、χ、κ是大于0的常数，当τ<χ时,p(τ)为0。基于概率分布函数，计算时域持续时间的自信息来表示视觉感知显著度。I(τ)＝-logp(τ)＝κlog(τ-χ)-logε(9)进一步的，残差波动强度的同质化度量如下：运动轨迹上的预测残差波动强度δ，不确定度相当于在观察视频过程中感知到等效噪声m，用对数正态分布来表示残差波动强度作为刺激产生的等效噪声：其中宽度参数σ对δ来说，是一个常数，和亮度适应性阈值LA成反比关系。其中ξ、η是大于0的常数。通过计算残差波动强度的信息熵来表示它导致的视觉感知不确定度。进一步的，步骤一中，HVS对较暗或较亮的背景区域不敏感，对中等亮度的背景区域高度敏感，可以用以下公式来计算亮度适应性阈值:其中B(xc)为像素xc的背景亮度。通过亮度对比度和结构不确定度来推导模式掩蔽效应函数。PM(xc)＝f(E(xc),HU(xc))(14)其中PM(xc)是由模式掩蔽导致的可见性阈值，HU(xc)是基于信息熵度量的结构不确定度，E(xc)是描述亮度对比度的参量，用检测出的边缘高度度量。空域JND阈值由亮度适应阈值LA和模式掩蔽效应对应阈值PM来决定，空域JND阈值JNDS为JNDs＝LA+PM-Cgr×min{LA,PM}(15)其中Cgr为0.3。进一步的，步骤二中，将上述四个映射到相同量纲的时域特征参量进行融合，得到时域JND调节权重系数z如下：其中μ、θ是大于0的常数。进一步的，步骤三中，在空域JND阈值基础上，用时域JND调节权重系数对其进行调整，得到空时域JND模型JNDST：JNDST＝(1+z)*JNDs(17)。在自底至顶激励驱动的感知分析方法中，亮度、色度、对比度、边缘、运动、残差波动强度、视觉聚焦点等感知参量都会对感知失真产生影响。本方法根据空时域HVS感知特性，分析视频场景中视觉感知显著度和不确定度之间的关系。根据视频目标对象的相对运动、时域持续时间等视觉注意激励源，度量视觉感知显著度；根据视频目标对象的背景运动、运动预测残差波动强度等不确定度源，度量视觉感知不确定度。基于视觉感知显著度和不确定度，采用自信息和信息熵度量方法，将上述异质感知特征参量进行同质化映射，对这些参量实现用相同量纲进行同质化度量，基于此构建空时域感知的JND模型。技术效果在测试序列中添加小于该模型JND阈值的随机噪声，与未添加噪声的原始视频具有相同的主观感知质量；在相同噪声能量的测试序列中，根据该模型添加的噪声更加不容易被人眼所察觉。附图说明图1是相对运动、背景运动、时域持续时间和残差波动强度图；图2a是相对运动的概率分布图；图2b是时域持续时间的概率分布图；图3是系统整本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空时域自适应恰可察觉失真的度量方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、将模式掩蔽效应PM和亮度适应性LA进行融合，得到空域JND阈值JNDS；步骤二、将相对运动I(vr)、背景运动U(vg)、时域持续时间I(τ)和残差波动强度U(δ)四个时域感知参量进行融合得到时域JND调节权重系数z；步骤三、在空域JND阈值JNDS基础上，用时域JND调节权重系数z对其进行调整，得到空时域JND阈值JNDST。

【技术特征摘要】
1.一种空时域自适应恰可察觉失真的度量方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、将模式掩蔽效应PM和亮度适应性LA进行融合，得到空域JND阈值JNDS；步骤二、将相对运动I(vr)、背景运动U(vg)、时域持续时间I(τ)和残差波动强度U(δ)四个时域感知参量进行融合得到时域JND调节权重系数z；步骤三、在空域JND阈值JNDS基础上，用时域JND调节权重系数z对其进行调整，得到空时域JND阈值JNDST。2.如权利要求1所述的空时域自适应恰可察觉失真的度量方法，其特征在于：步骤二中将所述四个时域感知参量映射到以信息量度量的参量空间，采用自信息度量视觉感知显著度，采用信息熵度量视觉感知不确定度，然后在信息量统一尺度上，实现不同参量的同质化度量。3.如权利要求2所述的空时域自适应恰可察觉失真的度量方法，其特征在于：相对运动I(vr)的同质化度量如下：相对运动先验概率分布可以表述如下：其中模型参数α，β是大于0的常数，通过计算相对运动的自信息来表示视觉感知显著度：I(vr)＝-logp(vr)＝αlogvr-logβ(4)4.如权利要求2所述的空时域自适应恰可察觉失真的度量方法，其特征在于：背景运动U(vg)的同质化度量如下：对数正态分布来描述背景运动作为刺激产生的等效噪声：其中高斯曲线宽度参数σ对vg来说,是一个常数，和对比度阈值c成反比关系。其中模型参数λ、γ是大于0的常数。通过计算背景运动的信息熵来表示它导致的视觉感知不确定度。5.如权利要求2所述的空时域自适应恰可察觉失真的度量方法，其特征在于：时域持续时间的同质化度量如下：通过统计分析函数拟合，构建时域持续时间的先验概率分布如下：其中模型参数ε、χ、κ是大于0的常数，当τ<χ时,p(τ)为0。基于概率分布函数，计算时域持续时间的自...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷海兵，夏光晶，黄晓峰，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33