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[发明专利]一种空时域自适应恰可察觉失真的度量方法-CN201811016478.8有效
发明人：殷海兵;夏光晶;黄晓峰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： H04N19/13 文献下载
摘要：本发明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
一种时域自适应可察觉失真度量方法

[发明专利]视频编码方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110437042.1在审
发明人：熊宝玉;汪贤;鲁方波;樊鸿飞;蔡媛 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种视频编码方法、装置、电子设备及可读存储介质，视频编码方法包括：确定待编码视频的初始最小可觉差JND阈值；确定映射函数；映射函数用于表示初始JND阈值与图像质量关联JND阈值之间的映射关系；基于初始JND阈值和映射函数确定图像质量关联JND阈值；基于图像质量关联JND阈值对待编码视频进行编码。
视频编码方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于区域块级JND预测的感知图像压缩方法-CN202010313187.6有效
发明人：王瀚漓;田涛 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： H04N19/149 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于区域块级JND预测的感知图像压缩方法，包括以下步骤：1)根据数据集中的图像和对应的JND信息，利用大津阈值方法，生成区域块级JND值；2)根据生成的区域块级JND值，建立基于CNN的区域块级JND预测模型；3)将测试图像在多个固定的QF值下进行压缩，得到对应的多张失真图像，将全部失真图像分割为多个不重叠的区域块，并预测每个区域块的JND标签，最后采用标签处理方法获取每个区域块最终的JND值；4)根据目标压缩QF值和每个区域块最终的JND值，对测试图像进行预处理操作，选取区域块感知QF值中最大的作为压缩参数，并采用JPEG压缩预处理后的测试图像。
一种基于区域 jnd 预测感知图像压缩方法

[发明专利]一种结合JND和VMAF的视频质量评估方法-CN202011135588.3在审
发明人：梅元刚;王明琛;孙作潇;刘宇新;朱政 -专利权人：杭州微帧信息科技有限公司
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合JND和VMAF的视频质量评估方法，属于视频编码、视频质量评价技术领域。本方法根据人眼成像原理建立图像的JND模型，计算原视频每帧每像素的JND值，将失真图像与原图像在每个像素上的差值与该像素JND值进行对比，如果差值小于JND值的话，就把失真图像的像素替换成原始图像的像素本方法通过替换像素把失真图像差值低于JND值的像素都替换成原始图像后，得到新的失真图像，在新的失真图像上计算VMAF可以把低于JND值的像素忽略掉，即把人眼不敏感的区域忽略掉，从而使视频质量评价结果更加接近主观
一种结合 jnd vmaf 视频质量评估方法

[发明专利]一种图像亮度的JND值测定方法-CN201110373090.5有效
发明人：秦少玲;曹宁 -专利权人：河海大学
申请日： 2011-11-22 - 公布日： 2012-05-09 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像亮度的JND值测定方法。本发明方法首先将原始图像转换到xyY空间，对分量Y按照不同的压缩系数分别进行线性压缩，得到一组测试图像；然后进行视觉感知实验，找出至少一幅测试图作为JND临界图像；接着将原始图像和JND临界图像同样划分为多个图像块，分别选出原始图像和JND临界图像中平均灰度最大的图像块；计算原始图像和JND临界图像中平均灰度最大的图像块的平均灰度值所对应的实际显示亮度的差值，该差值的平均值即为该被试对该原始图像亮度的JND值；最后对不同被试对不同原始图像的亮度JND值进行均值计算确定最终的JND值。
一种图像亮度 jnd 测定方法

[发明专利]图像级JND阈值的预测方法、装置、设备及存储介质-CN201811519189.X有效
发明人：张云;刘焕华 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： H04N19/154 文献下载
摘要：本发明适用图像/视频压缩技术领域，提供了一种图像级JND阈值的预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过训练好的多分类感知失真判别器对待测图像和与待测图像对应的压缩图像集合中的压缩图像进行感知失真判别，得到感知失真判别结果集合，再通过图像级JND搜索策略对感知失真判别结果集合进行容错处理，以预测得到待测图像的图像级JND阈值，从而降低图像级JND阈值的预测偏差，提高了图像级JND阈值预测的准确度，使得预测得到JND阈值更贴近人眼视觉系统对整幅图像质量的感知。
图像 jnd 阈值预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种Mura自动检测方法及系统-CN201510615715.2有效
发明人：陶子英;王娟娟 -专利权人：昆山龙腾光电有限公司
申请日： 2015-09-24 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G02F1/13 文献下载
摘要：本发明提供一种Mura自动检测方法，包括建立数据库，建立JND值数据库包括：利用图像成像装置采集多个参考显示面板的图像；将每个参考显示面板的图像分别分为多个区域；接收每个参考显示面板的每个区域的JND观测值；对JND观测值进行正态分布统计处理；以及存储多个参考显示面板的每个区域的图像及对应的参考JND值；利用图像成像装置采集待测显示面板的图像；将待测显示面板的图像分为多个区域；以及调用数据库中与待测显示面板的区域的图像最接近的图像的参考JND值作为实际JND值。本发明提供的Mura自动检测方法及系统能通过调用数据库中的参考JND值实现Mura的自动检测，提高了准确率与效率。
显示面板图像参考自动检测图像成像装置数据库调用观测正态分布统计自动检测装置采集建立数据库准确率存储

[发明专利]一种基于JND模型的视频编码方法-CN201910352686.3有效
发明人：易清明;范文卉;石敏 -专利权人：暨南大学
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： H04N19/85 文献下载
摘要：本发明属于视频编码技术领域，涉及一种基于JND模型的视频编码方法，包括：建立像素域JND模型；建立改进的DCT域JND模型，引入一个更符合人眼特性的时空域CSF函数；利用像素域JND模型对原始视频预处理，去除视频中的视觉冗余；使用改进的DCT域JND模型对变换不跳过模式进行处理，去除人眼无法感知的失真；对预测残差很小的变换跳过模式，则使用计算简单的亮度掩盖模型以降低计算复杂度。本发明采用像素域JND模型对视频进行预处理，能去除人眼视觉冗余，计算简单方便；采用改进的DCT域JND模型，使得处理结果更贴切人眼；针对不同模式使用不同的模型，能进一步去除视频编码过程中的感知冗余，大大提升视频编码效率
一种基于 jnd 模型视频编码方法

[发明专利]基于JND模型的CU分割预测和模式决策纹理编码方法-CN202010046667.0有效
发明人：张秋闻;赵进超;黄立勋;王祎菡;赵永博;王兆博;吴庆岗;常化文;蒋斌;王晓;张伟伟;崔腾耀;陈明;孙丽君;钱晓亮 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04N19/597 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于JND模型的CU分割预测和模式决策纹理编码方法，其步骤为：首先，启动模式决策，通过亮度JND模型、空间JND模型和时间JND模型构建纹理视频的多视图纹理JND模型；其次，根据纹理视频的内容设置多视图纹理JND模型的阈值，并根据阈值将纹理视频的树块分为三种类型；再根据当前树块所属类型对当前树块进行自适应CU分割；最后，根据当前树块所属的类型对自适应CU分割的树块进行快速模式决策的预测，确定树块的最佳编码模式本发明利用JND模型分析纹理图像的树块特征，在早期阶段跳过纹理视频的一些树块，可显著降低3D‑HEVC的编码复杂度，同时视频的RD性能的损失可以忽略不计。
基于 jnd 模型 cu 分割预测模式决策纹理编码方法

[发明专利]一种基于恰可察觉失真的HEVC感知码率控制方法-CN202010590673.2有效
发明人：周明亮;魏雪凯;房斌;咸伟志 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04N19/147 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于恰可察觉失真的HEVC感知码率控制方法，包括：像素的帧级码率控制、CTU级码率分配和JND模型更新参数，首先为像素相应的编码单元确定JND因子，用作CTU级码率分配的权重，然后根据JND本发明首先使用平均像素级JND权重的近似值作为编码单元的JND因子，用作码率分配的权重。其次，基于JND因子进行率失真(R‑D)建模。
一种基于可察觉失真 hevc 感知控制方法

[发明专利]基于显著性检测和全变分的最小可察觉失真方法及系统-CN201511019501.5在审
发明人：叶锋;李承欣;林晖;许力;陈家祯;郑子华;洪斯婷;李婉茹 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-06-01 - 主分类号： H04N19/61 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显著性检测和全变分的最小可察觉失真方法，包括：S1、将原始图像数据使用全变分方法分解为结构分量和纹理分量；S2、根据结构分量和纹理分量计算像素域JND阈值和变换域JND阈值；S3、对原始图像数据进行显著性检测，得到显著性映射图；使用显著性映射图加权像素域JND阈值和变换域JND阈值，取最大值作为最终的JND阈值。本发明还涉及一种配合上述基于显著性检测和全变分的最小可察觉失真方法的系统，能够更好地利用人眼视觉特性以及更精确地计算出JND阈值。
基于显著检测全变分最小可察觉失真方法系统

[发明专利]一种基于像素域JND模型的残差滤波方法-CN201810239738.1有效
发明人：何小海;张斐然;卿粼波;熊淑华;苏姗;吴小强;陶青川 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-03-22 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： H04N19/107 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于像素域JND模型的残差滤波方法。首先在像素域建模得到每个像素的JND阈值，然后在变换单元中挖掘每个像素JND阈值与其周围邻近像素JND阈值之间的相关性，并利用Sobel边缘检测算子对变换单元进行块分类，以得到其权重因子。最后结合上述所得像素JND阈值的空间相关性和变换单元的权重因子对残差进行滤波。提出的方法模型可以嵌入到HEVC视频编码框架。
一种基于像素 jnd 模型滤波方法

[发明专利]一种基于视差最小可察觉误差模型的感知立体视频编码-CN201410240167.5有效
发明人：郑喆坤;焦李成;薛飞;孙天;乔伊果 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-05-30 - 公布日： 2018-05-22 - 主分类号： H04N19/597 文献下载
摘要：本发明属于视频处理技术领域，具体公开了一种基于视差最小可察觉误差模型的感知立体视频编码方法，其实现步骤为：(1)视差估计；(2)基于视差的JND模型估计；(3)计算亮度，纹理和时间加权JND模型；(4)利用非线性加性模型将基于视差的JND模型和空域‑时域JND模型结合，得到基于视差的双目立体JND模型；(5)将基于视差的双目立体JND模型用于立体残差预处理器，进行残差重置。
一种基于视差最小可察觉误差模型感知立体视频编码

[发明专利]基于恰可觉察失真模型的非对称感知视频编码系统及方法-CN201610766137.7有效
发明人：王永芳;朱康华;吴健;朱芸 -专利权人：上海大学
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： H04N19/147 文献下载
摘要：结合DCT域经典JND模型与双目抑制理论，提出了一种基于恰可觉察失真模型的非对称感知视频编码系统及方法。其中，该系统包括经典DCT域最小可觉察失真阈值计算模块、基于双目抑制的JND阈值因子主观实验模块、基于JND模型的非对称视频编码框架模块，经典DCT域最小可觉察失真阈值计算模块、基于双目抑制的JND阈值因子主观实验模块共同决定基于JND模型的非对称视屏编码框架模板。本发明能够在主观质量不变的情况下，降低多视点视频编码码率，提高多视点视频编码效率，且相对于基于JND模型的对称视频编码方法，右视点码率能进一步节省。
基于觉察失真模型对称感知视频编码系统方法

[发明专利]编码块的划分方法及装置、存储介质及电子设备-CN202010955708.8有效
发明人：豆修鑫;许道远;樊鸿飞;徐琴琴;张文杰;成超;宋嘉文;张海斌 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： H04N19/119 文献下载
摘要：本发明提供了一种编码块的划分方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：确定目标帧图中当前需要进行划分的目标编码块；确定目标编码块所支持的各个块划分方式，及每个块划分方式对应的子块；应用JND模型计算每个子块的JND值；获取每个块划分方式对应的阈值区间，并基于每个子块的JND值及每个块划分方式对应的阈值区间，确定各个块划分方式中最优的块划分方式；基于最优的块划分方式对目标编码块划分。应用本发明方法，采用JND模型计算出每个子块的JND值，再通过各个子块的JND值与每个块划分方式对应的阈值区间，确定需要对目标编码块划分的最优的块划分方式。
编码划分方法装置存储介质电子设备

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