CN102905130A - 基于视觉感知的多分辨率jnd模型建构方法 - Google Patents

基于视觉感知的多分辨率jnd模型建构方法 Download PDF

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CN102905130A CN2012103721652A CN201210372165A CN102905130A CN 102905130 A CN102905130 A CN 102905130A CN 2012103721652 A CN2012103721652 A CN 2012103721652A CN 201210372165 A CN201210372165 A CN 201210372165A CN 102905130 A CN102905130 A CN 102905130A
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丁勇
张渊
谢鹏宇
李佳晨
周帆
申晓彤
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Abstract

本发明公开了一种基于视觉感知的多分辨率JND模型建构方法。本发明包括如下步骤：1.建立一组平衡多小波滤波器，并利用其对输入的图像进行多通道小波分解；2.分别计算亮度层和色度层的JND基本阈值、亮度掩蔽因子和对比度掩蔽因子以模拟空间对比度敏感函数效应、亮度自适应掩蔽效应和对比度掩蔽效应；3.别在亮度层和色度层上，计算得到基于视觉感知的多分辨率JND模型。本发明高效地仿真了人类视觉系统的特性，综合考虑了多通道分解、空间对比度敏感函数效应、亮度自适应掩蔽效应和对比度掩蔽效应等，实现了基于视觉感知的多分辨率JND模型建构，该模型不仅能够注入更多的噪声，而且能使注入噪声后图像依然保持较高的视觉质量。

Description

基于视觉感知的多分辨率JND模型建构方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于视觉感知的多分辨率JND模型建构方法。
背景技术
当前的视频图像处理算法的核心基础大多是采用了视觉内容的数学统计特性，而视觉内容的人眼感知特性却被忽视了。由于人眼是视觉产品的接收终端，所以开发基于人类视觉系统（HVS）特点的视频图像处理算法就显得十分有意义。对于一幅图像来说，当图像中某个像素点的改变量大于某个可见度阈值时，人眼就能恰好感知到视觉失真。恰好可感知失真(Just Noticeable Distortion, JND)指的就是当视觉内容改变时，能够引起失真恰好可感知的最大的可见度阈值。恰好可感知失真(Just Noticeable Distortion, JND)模型能够很好地指导各种视频图像处理系统以获取更高的性能指标，如视频压缩、图像增强、数字水印、图像质量评价等。
随着对恰好可感知失真(Just Noticeable Distortion, JND)模型的研究，许多新颖的算法被提了出来，但是，这些算法基本上都是在空间域、DCT域或标量小波域中构建的。基于空间域的JND模型主要考虑背景亮度自适应、空间对比度掩蔽、纹理掩蔽和边缘掩蔽等多个因素；基于小波域的JND模型中，JND是小波分解尺度、方向和显示器分辨率的一个函数。随着小波理论的不断发展，作为新一代小波的典型代表，平衡多小波具有能同时满足正交性、对称性和高的消失矩而不需要任何预处理等多个优点，更能符合HVS的感知特性，所以本发明开发一种基于平衡多小波域的图像恰好可感知失真模型。
发明内容
本发明的目的是针对现有的JND模型对HVS特性考虑不充分，导致不能很好地提取图像的视觉冗余区的缺陷，提出一种基于视觉感知的多分辨率JND模型建构方法。
本发明通过平衡多小波域的多通道分解，并充分考虑到了人类视觉系统的特点，如空间对比度敏感函数(Contrast Sensitivity Function, CSF)效应、亮度自适应掩蔽效应和对比度掩蔽效应，从而构建基于视觉感知的多分辨率JND模型。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案如下：
步骤(1).建立多小波滤波器组：
记第k尺度函数为m k (t)和第k个小波函数为n k (t)，则k个尺度函数的向量表达为：M(t)=[m 1(t)m 2(t)m 3(t)…m k (t)] T ，进而k个小波函数组成的向量表达为：N(t)=[n 1(t)n 2(t)n 3(t)…n k (t)] T 。M(t)和N(t)满足如下矩阵细化方程：
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE002
(1)
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE004
                                    (2)
其中，H为k×k维的低通滤波矩阵，G为k×k维的高通滤波矩阵，k为自然数；t表示横坐标，x表示沿着横坐标的偏移量；
进而，得到多小波分解方程：
                                           (3)
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE008
                                             (4)
在重构阶段，其重构函数为：
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE010
                                   (5)
其中，
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE012
指细节分量，
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE014
指近似分量；j为尺度；
步骤(2).使用平衡的方法来克服步骤(1)得到的不平衡多小波滤波器组中存在的频谱特性不同问题，构建平衡多小波滤波器：
根据步骤(1)中的低通滤波器矩阵H和高通滤波器矩阵G，定义band-Toeplitz矩阵A和B为：
                               (6)
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE018
                               (7)
并且引入u = [… 1 1 1 1 …] T ，如果满足A T u = u 和B T u = 0，则该正交的多小波系统就被称为平衡多小波系统。
步骤(3).利用步骤(2)所建立的平衡多小波滤波器对输入图像进行小波分解。
步骤(4).在平衡多小波域，对于亮度层，把子块所覆盖频率范围内所对应的空间对比敏感度的最大值，作为该子块所对应的空间对比敏感度，并作为JND的基本阈值；
Figure 357113DEST_PATH_IMAGE020
= 1/
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE022
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE024
                         (8)
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE026
                               (9)
其中， 
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE028
指空间频率敏感度，平衡多小波域的每个子带被标记为(λ,θ)，λ为小波分解的层数，θ指示每个子带的分解方向；子带分解方向0, 1, 2, 3分别标记子带LL, LH, HL, HH；β表示每个子带中四个子块的相对位置；max( )表示返回序列的最大值；在平衡多小波域，其子带(λ,θ)的范围为：
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE030
                                (10)
                                (11)
其中，其中
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE034
是子带(λ,θ)水平方向的频率范围，
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE036
是子带(λ,θ)垂直方向的频率范围，λ层子带的最高频率为：
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE038
                                               (12)
                                               (13)
其中，v为视距，d为显示器分别率，r是显示视觉分辨率。
步骤(5).采用公式(14)计算亮度掩蔽因子：
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE042
                         (14)
其中，y Y β (λ max ,0,i ’ ,j ’ )代表平衡多小波位于最高分解尺度λ max LL子带中第β子块的小波系数；v mean  = 2 B-1，其中B代表像素的位深；而且，在公式(14)中，坐标(λ max ,0,i ’ ,j ’ )和(λ,θ,i,j)的关系如下：
                                 (15)
其中，[ ]代表取整操作。
步骤(6).在频率域计算亮度层的对比度掩蔽因子：
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE046
                        (16)
其中，
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE048
为自对比掩蔽因子,为相邻对比掩蔽因子。
步骤(7).利用步骤(4)～(6)得到的亮度层的JND基本阈值
Figure 772789DEST_PATH_IMAGE020
，亮度掩蔽因子
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE052
和对比度掩蔽因子
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE054
构建JND阈值JND Y β (λ,θ,i,j) (β=0,1,2,3)：
                                (17)
其中，调制因子
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE058
是亮度掩蔽因子
Figure 920568DEST_PATH_IMAGE052
和对比度掩蔽因子
Figure 253460DEST_PATH_IMAGE054
的乘积：
                             (18)
步骤(8).构建基于频率域色度层的JND模型：
                                (19)
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE064
                            (20)
其中，ζ代表色度信号；
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE066
是色度层的JND阈值；
Figure 2012103721652100002DEST_PATH_IMAGE068
为调制因子；为色度层对比度掩蔽因子，
Figure 379417DEST_PATH_IMAGE070
的计算方法与步骤(6)计算亮度层的对比度掩蔽因子的方法相同。
本发明的有益效果：
本发明在平衡多小波域构建基于视觉感知的多分辨率JND模型，该JND模型充分考虑到了人类视觉系统的特点，如空间CSF效应，亮度自适应掩蔽效应和对比度掩蔽效应。实验结果表明基于本发明得到的JND模型能很好地提取图像的视觉冗余区，不仅能够注入更多的噪声，而且能使注入噪声后图像依然保持较高的视觉质量。
附图说明
图1为本发明多分辨率JND模型的构建方法框图。
   图2为本发明中图像经一层多小波分解子带结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明方法作进一步说明。
如图1所示，基于视觉感知的多分辨率JND模型构建方法，其具体实施步骤如下：
步骤(1).建立多小波滤波器组：
记第k尺度函数为m k (t)和第k个小波函数为n k (t)，则k个尺度函数的向量表达为：M(t)=[m 1(t)m 2(t)m 3(t)…m k (t)] T ，进而k个小波函数组成的向量表达为：N(t)=[n 1(t)n 2(t)n 3(t)…n k (t)] T 。M(t)和N(t)满足如下矩阵细化方程：
Figure 139562DEST_PATH_IMAGE002
                               (1)
Figure 406596DEST_PATH_IMAGE004
                               (2)
其中，H为k×k维的低通滤波矩阵，G为k×k维的高通滤波矩阵，k为自然数；t表示横坐标，x表示沿着横坐标的偏移量；
进而，得到多小波分解方程：
Figure 543179DEST_PATH_IMAGE006
                                          (3)
Figure 212058DEST_PATH_IMAGE008
                                             (4)
在重构阶段，其重构函数为：
                                   (5)
其中，
Figure 333652DEST_PATH_IMAGE012
指细节分量，
Figure 70664DEST_PATH_IMAGE014
指近似分量；j为尺度；
步骤(2).使用平衡的方法来克服步骤(1)得到的不平衡多小波滤波器组中存在的频谱特性不同问题，构建平衡多小波滤波器：
根据步骤(1)中的低通滤波器矩阵H和高通滤波器矩阵G，定义band-Toeplitz矩阵A和B为：
Figure 531732DEST_PATH_IMAGE016
                               (6)
Figure 899260DEST_PATH_IMAGE018
                               (7)
并且引入u = [… 1 1 1 1 …] T ，如果满足A T u = u 和B T u = 0，则该正交的多小波系统就被称为平衡多小波系统。
步骤(3).利用步骤(2)所建立的平衡多小波滤波器对输入图像进行小波分解。
步骤(4).在平衡多小波域，对于亮度层，把子块所覆盖频率范围内所对应的空间对比敏感度的最大值，作为该子块所对应的空间对比敏感度，并作为JND的基本阈值
Figure 140885DEST_PATH_IMAGE020
；
Figure 852227DEST_PATH_IMAGE020
= 1/
Figure 495698DEST_PATH_IMAGE022
Figure 768548DEST_PATH_IMAGE024
                         (8)
Figure 497469DEST_PATH_IMAGE026
                               (9)
其中， 
Figure 513967DEST_PATH_IMAGE028
指空间频率敏感度，平衡多小波域的每个子带被标记为(λ,θ)，λ为小波分解的层数，θ指示每个子带的分解方向；如图2所示，子带分解方向0, 1, 2, 3分别标记子带LL, LH, HL, HH；β表示每个子带中四个子块的相对位置；max( )表示返回序列的最大值；在平衡多小波域，其子带(λ,θ)的范围为：
Figure 11944DEST_PATH_IMAGE030
                                (10)
Figure 721274DEST_PATH_IMAGE032
                                (11)
其中，其中
Figure 671913DEST_PATH_IMAGE034
是子带(λ,θ)水平方向的频率范围，
Figure 996496DEST_PATH_IMAGE036
是子带(λ,θ)垂直方向的频率范围，λ层子带的最高频率为：
Figure 348980DEST_PATH_IMAGE038
                                               (12)
Figure 229211DEST_PATH_IMAGE040
                                               (13)
其中，v为视距，d为显示器分别率，r是显示视觉分辨率。
步骤(5).采用公式(14)计算亮度掩蔽因子：
Figure 667146DEST_PATH_IMAGE042
                         (14)
其中，y Y β (λ max ,0,i ’ ,j ’ )代表平衡多小波位于最高分解尺度λ max LL子带中第β子块的小波系数；v mean  = 2 B-1，其中B代表像素的位深；而且，在公式(14)中，坐标(λ max ,0,i ’ ,j ’ )和(λ,θ,i,j)的关系如下：
Figure 25446DEST_PATH_IMAGE044
                                 (15)
其中，[ ]代表取整操作。
步骤(6).在频率域计算亮度层的对比度掩蔽因子：
Figure 435698DEST_PATH_IMAGE046
                        (16)
其中，
Figure 549148DEST_PATH_IMAGE048
为自对比掩蔽因子,为相邻对比掩蔽因子。
步骤(7).利用步骤(4)～(6)得到的亮度层的JND基本阈值
Figure 134905DEST_PATH_IMAGE020
，亮度掩蔽因子
Figure 134085DEST_PATH_IMAGE052
和对比度掩蔽因子
Figure 418436DEST_PATH_IMAGE054
构建JND阈值JND Y β (λ,θ,i,j) (β=0,1,2,3)：
Figure 768646DEST_PATH_IMAGE056
                                (17)
其中，调制因子是亮度掩蔽因子
Figure 915910DEST_PATH_IMAGE052
和对比度掩蔽因子的乘积：
Figure 441624DEST_PATH_IMAGE060
                             (18)
步骤(8).构建基于频率域色度层的JND模型：
                                (19)
Figure 247086DEST_PATH_IMAGE064
                            (20)
其中，ζ代表色度信号；
Figure 545344DEST_PATH_IMAGE066
是色度层的JND阈值；
Figure 932463DEST_PATH_IMAGE068
为调制因子；
Figure 239947DEST_PATH_IMAGE070
为色度层对比度掩蔽因子，
Figure 566761DEST_PATH_IMAGE070
的计算方法与步骤(6)计算亮度层的对比度掩蔽因子的方法相同。
如图1所示，发明通过平衡多小波域的多通道分解，并充分考虑到了人类视觉系统的特点，如空间对比度敏感函数(Contrast Sensitivity Function, CSF)效应、亮度自适应掩蔽效应和对比度掩蔽效应，从而构建基于视觉感知的多分辨率JND模型；为实现基于视觉感知的多分辨率JND模型构建，本发明首先建立平衡多小波滤波器组，并利用此平衡多小波滤波器组对输入图像进行多通道分解；进而，充分考虑人类视觉系统的特点，分别计算亮度层和色度层的JND基本阈值、亮度掩蔽因子和对比度掩蔽因子以模拟空间对比度敏感函数效应、亮度自适应掩蔽效应和对比度掩蔽效应；最后，分别得到亮度层和色度层的基于视觉感知的多分辨率JND模型。

Claims (1)

1. 基于视觉感知的多分辨率JND模型建构方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤(1).建立多小波滤波器组：
记第k尺度函数为m k (t)和第k个小波函数为n k (t)，则k个尺度函数的向量表达为：M(t)=[m 1(t)m 2(t)m 3(t)…m k (t)] T ，进而k个小波函数组成的向量表达为：N(t)=[n 1(t)n 2(t)n 3(t)…n k (t)] T ；M(t)和N(t)满足如下矩阵细化方程：
Figure 2012103721652100001DEST_PATH_IMAGE002
                                     (1)
Figure 2012103721652100001DEST_PATH_IMAGE004
                                     (2)
其中，H为k×k维的低通滤波矩阵，G为k×k维的高通滤波矩阵，k为自然数；t表示横坐标，x表示沿着横坐标的偏移量；
进而，得到多小波分解方程：
Figure 2012103721652100001DEST_PATH_IMAGE006
                                          (3)
Figure 2012103721652100001DEST_PATH_IMAGE008
                                             (4)
在重构阶段，其重构函数为：
Figure 2012103721652100001DEST_PATH_IMAGE010
                                   (5)
其中，指细节分量，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
指近似分量；j为尺度；
步骤(2).使用平衡的方法来克服步骤(1)得到的不平衡多小波滤波器组中存在的频谱特性不同问题，构建平衡多小波滤波器：
根据步骤(1)中的低通滤波器矩阵H和高通滤波器矩阵G，定义band-Toeplitz矩阵A和B为：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
                               (6)
Figure DEST_PATH_IMAGE018
                               (7)
并且引入u = [… 1 1 1 1 …] T ，如果满足A T u = u 和B T u = 0，则该正交的多小波系统就被称为平衡多小波系统；
步骤(3).利用步骤(2)所建立的平衡多小波滤波器对输入图像进行小波分解；
步骤(4).在平衡多小波域，对于亮度层，把子块所覆盖频率范围内所对应的空间对比敏感度的最大值，作为该子块所对应的空间对比敏感度，并作为JND的基本阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE020
；= 1/
Figure DEST_PATH_IMAGE022
Figure DEST_PATH_IMAGE024
                         (8)
Figure DEST_PATH_IMAGE026
                               (9)
其中， 
Figure DEST_PATH_IMAGE028
指空间频率敏感度，平衡多小波域的每个子带被标记为(λ,θ)，λ为小波分解的层数，θ指示每个子带的分解方向；子带分解方向0, 1, 2, 3分别标记子带LL, LH, HL, HH；β表示每个子带中四个子块的相对位置；max( )表示返回序列的最大值；在平衡多小波域，其子带(λ,θ)的范围为：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
                                (10)
Figure DEST_PATH_IMAGE032
                                (11)
其中，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE034
是子带(λ,θ)水平方向的频率范围，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
是子带(λ,θ)垂直方向的频率范围，λ层子带的最高频率为：
                                               (12)
Figure DEST_PATH_IMAGE040
                                               (13)
其中，v为视距，d为显示器分别率，r是显示视觉分辨率；
步骤(5).采用公式(14)计算亮度掩蔽因子：
                         (14)
其中，y Y β (λ max ,0,i ’ ,j ’ )代表平衡多小波位于最高分解尺度λ max LL子带中第β子块的小波系数；v mean  = 2 B-1，其中B代表像素的位深；而且，在公式(14)中，坐标(λ max ,0,i ’ ,j ’ )和(λ,θ,i,j)的关系如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE044
                                 (15)
其中，[ ]代表取整操作；
步骤(6).在频率域计算亮度层的对比度掩蔽因子：
Figure DEST_PATH_IMAGE046
                        (16)
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
为自对比掩蔽因子, 
Figure DEST_PATH_IMAGE050
为相邻对比掩蔽因子；
步骤(7).利用步骤(4)～(6)得到的亮度层的JND基本阈值
Figure 508617DEST_PATH_IMAGE020
，亮度掩蔽因子
Figure DEST_PATH_IMAGE052
和对比度掩蔽因子
Figure DEST_PATH_IMAGE054
构建JND阈值JND Y β (λ,θ,i,j) (β=0,1,2,3)：
Figure DEST_PATH_IMAGE056
                                (17)
其中，调制因子
Figure DEST_PATH_IMAGE058
是亮度掩蔽因子
Figure 993693DEST_PATH_IMAGE052
和对比度掩蔽因子
Figure 4375DEST_PATH_IMAGE054
的乘积：
Figure DEST_PATH_IMAGE060
                             (18)
步骤(8).构建基于频率域色度层的JND模型：
Figure DEST_PATH_IMAGE062
                                (19)
Figure DEST_PATH_IMAGE064
                            (20)
其中，ζ代表色度信号；
Figure DEST_PATH_IMAGE066
是色度层的JND阈值；
Figure DEST_PATH_IMAGE068
为调制因子；
Figure DEST_PATH_IMAGE070
为色度层对比度掩蔽因子，
Figure 221598DEST_PATH_IMAGE070
的计算方法与步骤(6)计算亮度层的对比度掩蔽因子的方法相同。
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