结合像素域JND阈值空间相关性与图像块类型的残差滤波算法

• 作者: 何小海 卿粼波 吴小强 张斐然 熊淑华 田刚
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 视频压缩系统 视觉感知特性 恰可察觉失真(JND) 高效率视频编码(HEVC) 残差滤波
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 192-198
• 页数: 7页
• 分类号: TN919.81
• 字数: 4755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2019.02.012

摘要

为了更好地将人眼视觉感知特性应用于视频压缩系统,从而去除视频的视觉冗余成分,在利用像素域的恰可察失真(Just Noticeable Distortion,JND)阈值的基础上,结合JND阈值的空间相关性与图像块类型,提出了一种改进的残差滤波算法.该算法首先在像素域计算出每个像素的JND阈值,然后在变换单元(Transform Unit,TU)中挖掘每个像素JND阈值与其周围邻近像素JND阈值之间的空间相关性,再利用索贝儿(Sobel)边缘检测算子将TU分成不同类型的图像块,并且计算出对应的复杂度因子,最后结合上述像素JND阈值的空间相关性和TU复杂度因子对TU残差进行滤波.提出的算法模型可以嵌入到高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)框架.实验结果表明,在全I帧配置下,提出的算法与标准算法HM16.0相比,在人眼主观感知质量基本一致的情况下,平均可节省16.1％的码率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院	395	2334	21.0	30.0
2	卿粼波	四川大学电子信息学院	181	565	11.0	15.0
3	吴小强	四川大学电子信息学院	43	190	7.0	11.0
4	熊淑华	四川大学电子信息学院	78	385	8.0	18.0
5	田刚	新疆油田公司行政事务中心	10	15	2.0	3.0
6	张斐然	四川大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0