一种基于JND模型的视频编码方法

    公开(公告)号:CN110139112B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN201910352686.3

    申请日:2019-04-29

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 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模型的视频编码方法

    公开(公告)号:CN110139112A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910352686.3

    申请日:2019-04-29

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 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。

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