JND模型及其在視頻編碼中的應(yīng)用.pdf

1、傳統(tǒng)視頻編碼主要是基于統(tǒng)計(jì)相關(guān)性去除空間、時(shí)間冗余，以達(dá)到盡可能高地壓縮效果。然而作為視頻最終的接受者，人類視覺系統(tǒng)(HVS)由于自身的一些特性，存在著感知冗余。為了得到這種感知冗余，研究者們已經(jīng)做了大量的工作。其中廣泛接受的是最小可覺察誤差模型(Just-Noticeable-Distortion model, JND model)，該模型模擬了人類視覺系統(tǒng)的兩大特性，即亮度對(duì)比度和時(shí)空域掩藏效應(yīng)，得到一個(gè)閾值。當(dāng)變化值低于閾值時(shí)，人

2、眼將不會(huì)感知到這個(gè)變化。將JND模型應(yīng)用到視頻編碼中，對(duì)于JND閾值大的區(qū)域，由于敏感性低，可以壓縮得大些，反之，壓縮得小些，最終在碼率基本不變的前提下，達(dá)到更好的主觀感受。
　　隨著3D電影《阿凡達(dá)》的熱播，全世界產(chǎn)生了3D熱。3D效果是由多個(gè)視點(diǎn)的視頻合成的，包含了大量的數(shù)據(jù)，由于帶寬的限制，如何對(duì)多視點(diǎn)視頻高效地壓縮顯得至關(guān)重要了。傳統(tǒng)的多視點(diǎn)編碼考慮了幀內(nèi)、幀間、視間的統(tǒng)計(jì)冗余，然而如同單視點(diǎn)編碼，可以發(fā)掘基于多視或立體視

3、的JND模型，然而將其應(yīng)用于多視點(diǎn)或立體視編碼中，將可以達(dá)到更大的編碼效果。
　　本文首先提出了一個(gè)多視JND模型(MJND)，不僅考慮了時(shí)空域的掩藏效應(yīng)，同時(shí)還考慮了深度圖上的視覺冗余，通過(guò)主觀實(shí)驗(yàn)與未考慮深度信息的其他JND模型相比，MJND模型能夠更好地吻合視覺感知冗余。然后，將MJND模型應(yīng)用于傳統(tǒng)多視點(diǎn)編碼(MVC)中，自適應(yīng)量化步長(zhǎng)和改進(jìn) RD決策最優(yōu)化。通過(guò)與傳統(tǒng)編碼框架進(jìn)行對(duì)比時(shí)，在碼率近似相同的情況了，MJND修

4、改的MVC將得到更好的主觀質(zhì)量。
　　為了具體應(yīng)用于立體視中，本文針對(duì)左右兩個(gè)視點(diǎn)的立體視頻，提出了一個(gè)雙視JND模型(NBJND)，通過(guò)仔細(xì)觀察，左右視點(diǎn)合成的立體場(chǎng)景由三部分構(gòu)成：邊緣區(qū)域、立體區(qū)域、共有區(qū)域。由于邊緣和立體區(qū)域的獨(dú)有性，NBJND模型采用傳統(tǒng)的JND模型，而對(duì)于共有區(qū)域，本文通過(guò)主觀實(shí)驗(yàn)得到一個(gè)視間JND模型(IJND model)，來(lái)描述其存在的視間掩藏效應(yīng)。通過(guò)與其他模型的對(duì)比，NBJND模型能夠更好地吻