[发明专利]基于DCT域的彩色图像可觉察失真度计算方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频图像通信技术领域，尤其涉及一种基于DCT域的彩色图像可觉察失真度计算方法。

背景技术

传统的压缩编码方法主要基于均方误差(MSE)为准则，该方法物理意义明确、计算简单，成为了压缩编码方法中最为广泛的评价准则，但是MSE仅仅考虑了信号的数据失真，并不能很好的反映图像局部和人眼的视觉特征，所得结果常与人眼主观视觉效果不一致。由于人眼是图像、视频信号的最终接收者，因此希望在压缩编码时将人眼主观视觉效果考虑进来。

在一定的生理和心理机制作用下人眼具有视觉阈值效应和掩蔽效应，使得人眼并不能察觉到图像中的所有失真，因此在当前的压缩图像、视频码流中存在大量的主观冗余。去除这些主观冗余不仅能使人眼敏感的内容得到更好的保护，而且还能达到更高的压缩效率。人眼对图像中不同区域失真的敏感性可以用可察觉失真(JND)阈值来度量。所谓可察觉失真阈值，即当压缩图像的失真低于某一阈值时，对于解码重建图像人眼察觉不到失真，则该阈值被称为可察觉失真。

现有的可察觉失真(JND)模型可以大致分为两类：第一类为像素域JND模型，其基本原理大多是通过表征亮度自适应效应和纹理掩蔽效应来建模。例如文献1(参见：X.K.Yang，W.S.Lin，Z.K.Lu，E.P.Ong，S.S.Yao.Rate control for videophone using localperceptual cues[J].IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technology，2005，15(4)：496-507.)中提出了基于空域的彩色图像JND模型，但是由于其无法很好的将对比敏感度函数(Contrast Sensitive Function，CSF)整合进来，因此这类模型没有办法得到精确的JND值，常作为计算JND阈值的快速方法来使用。

第二类JND模型为子带JND模型，这类模型是在变换域中进行计算，例如DCT域、小波域、CONTOURLET域等。由于大多数图像/视频编码标准都是基于DCT域(如JPEG、H.261/3/4、MPEG-1/2/4)，因此基于DCT域的JND模型得到了很多研究者的关注。例如文献2(参见：杨红梅，梁永全，刘连山，纪淑娟.基于HVS的彩色图像水印视觉不可感知性评价方法[J].通信学报，2008，29(2)：95-100.)中结合了RGB色彩空间对视觉的掩蔽特性，给出了一种彩色图像JND值的计算方法，但是该方法没有针对彩色图像完整考虑CSF函数、频率系数特性、亮度自适应和对比掩蔽等各类特征的影响，因此计算精度有待进一步提高。

发明内容

本发明的目的是针对上述存在的不足，提供一种基于DCT域的彩色图像可觉察失真度计算方法，提高可觉察失真度JND阈值的准确性。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

基于DCT域的彩色图像可觉察失真度计算方法，包括以下步骤：

①将选定的彩色图像由RGB色彩空间转换到Lab色彩空间；

②对Lab色彩空间下的L、a、b三个分量分别进行8×8的DCT变换，将其由空域变换到DCT域；

③在DCT域，根据亮度基本阈值和调制因子的乘积计算获得亮度分量L的可觉察失真度JND值；

④在DCT域，根据色度基本阈值和调制因子的乘积计算获得色度分量a、b的可觉察失真度JND值；

步骤③中所述亮度分量L的可觉察失真度JND值采用如下公式计算获得：

JND_lum(n，i，j)＝T_{lum_basic}(n，i，j)·F_{lum_M}(n，i，j)

其中，T_{lum_basic}(n，i，j)为亮度基本阈值，F_{lum_M}(n，i，j)为调制因子，n为DCT块的索引，W为图像的宽度，H为图像的高度，i、j为DCT块中系数的索引，1≤i≤8，1≤j≤8；

所述亮度基本阈值采用如下公式计算获得：

T_{lum_basic}(n，i，j)＝s·T(n，i，j)