结合恰可察觉编码失真模型的HEVC大容量信息隐藏方法

目的 数字视频通常经过压缩后传输,结合视频编码标准嵌入秘密信息是视频信息隐藏的主流技术。然而,现有基于HEVC（high-efficiency video coding）的视频信息隐藏技术存在码率增长过快、视频质量下降等问题。针对以上问题,提出结合恰可察觉编码失真模型（JNCD）的HEVC大容量信息隐藏方法。方法 JNCD模型是一种面向HEVC视频编码的视觉感知模型。该模型充分考虑编码过程的模糊和块效应,有效去除视频感知冗余,在相同码率下可获得更高的主观感知质量。结合JNCD模型,调节I帧中编码单元（CU）的最优量化参数（QP）值,并利用基于方向调整（EMD）算法嵌入秘密信息,进一步增加信息隐藏容量。为了提高信息的安全性,用密钥对秘密信息进行置乱加密处理,在解码端只有持有该密钥的用户才能正确解密,获得秘密信息。结果 实验使用HEVC参考软件HM16.0,选取分辨率不同的序列进行测试。结果表明,秘密信息嵌入后,视频测试序列的PSNR平均值为41.16 dB,与现有的信息隐藏方法相比,不仅保持较好的主观和客观视频质量,而且信息隐藏容量平均提升2倍左右。结论 采用本方法在保证原视频图像的质量的情况下,能够有效增加信息隐藏的容量,并能够一定程度阻止码率增长,符合信息隐藏的不可见性、安全性和实时性要求。     

基于几何结构失真模型的图像质量评价研究

客观图像质量评价研究的目的是设计一种和视觉感知保持一致,且适用于各种失真模型的质量评价方法. 传统的结构相似度量质量评价方法忽视了自然图像本身的特点,不能很好地评判某些失真类型图像. 本文根据人眼视觉系统(Human visual system, HVS)在感知图像质量过程中的特点,探索自然图像的本征几何结构特征, 考虑像素点的方向失真、幅度失真和方差失真,提出了一种新型的基于图像几何结构失真模型的完全参考质量评价方法. 在标准数据库上的实验结果表明,本文方法适用于所有失真模型图像数据的质量评价, 计算复杂度相对较低,得到的图像客观评价结果和主观评价方法具有更好的一致性, 能够很好地反映人眼对图像质量的主观感受.     

基于运动信息和结构信息的视频质量评价方法

图像和视频客观质量评价方法在各个领域有着广泛的应用,根据上述问题,主要针对图像边缘结构失真和噪音影响图像质量.以往的测量方法不能很好地应用于视频领域.提出一种基于运动信息和结构信息的视频质量评价方法,主要考虑场景结构和运动信息,然后依据HVS特性对不同程度的信息进行加权处理,从而综合采用一种视频质量评价方法.经实验结果证明,新方法在压缩、模糊方面明显好于PSNR, MSSIM和ESSIM评价方法.     

一种基于人眼视觉特性的视频质量评价算法

为了更好地提高视频编码效率与视频处理的性能,考虑人眼对不同内容的感知特性和掩蔽效应,以及时域人眼视觉特性,提出一种基于人眼视觉特性的视频客观质量评价算法.首先利用三维Sobel矩阵提取时空特性划分区域,并结合恰可察觉失真视觉阈值与绝对差值图来提取感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行感知加权,并利用线性加权进行空间域融合;最后结合时域人眼视觉特性,利用低通函数模拟人眼的不对称感知,并通过最差情况加权策略得到视频序列客观质量评价值.在LIVE视频质量数据库上的实验结果表明,该质量评价算法具有较好的评价性能,更接近于主观测试结果.     

结合压缩感知与非局部信息的图像超分辨率重建

针对现有的超分辨率重建算法只考虑图像块的灰度信息,而忽略了纹理信息,并且大多数非局部方法在强调非局部信息的同时,没有考虑局部信息的问题,提出一种结合压缩感知与非局部信息的图像超分辨率重建算法。首先,根据图像块的结构特征计算像素之间的相似性,同时考虑了图像块的灰度信息和纹理信息;然后,合并图像的局部和非局部信息来估计相似像素的权重,构造结合局部和非局部信息的正则项;最后,将图像的非局部信息引入到压缩感知框架中,通过迭代收缩算法求解稀疏表示系数。实验结果表明,所提算法与现有的基于学习的超分辨率算法相比,重建图像的峰值信噪比和结构相似度取值更高,并且在恢复图像纹理细节的同时有效抑制了噪声。     

螺旋结构及梯度分析的图像融合算法*

为了提高图像融合的效果,提出了螺旋结构和梯度分析的图像融合算法。算法首先进行非下采样轮廓波变换,得到一系列高低频子图。然后对低频子图中稀疏表示方法的滑窗模型进行了研究,针对其融合时间较慢的问题,提出了螺旋结构方向模型进行字典学习和稀疏表示,对稀疏系数通过空间频率取大的规则进行低频子图的融合,提高了融合效率;又针对高频子图中待融合图像的边缘突变情况,提出基于梯度分析的高频融合规则,使得较清晰的图像特征在融合时更易保留至最终的融合图像中。最后,对灰度图像和彩色图像进行了融合实验及不同融合算法的比较分析,并通过主观观察和客观数据对比验证了该算法在时间上和融合效果上的有效性。     

结合失真函数的稀疏域图像隐写算法

稀疏域图像隐写利用稀疏表示在载体图像中嵌入秘密信息。提出设计稀疏域图像隐写的失真函数,通过选择使失真函数最小的修改方式进行秘密嵌入,从而减小秘密信息嵌入对载体的影响。实验结果表明,该算法可以在保持图像视觉效果的同时,更有效地抵抗现有的隐写分析算法。     

基于结构组稀疏表示的遥感图像融合

目的 稀疏表示在遥感图像融合上取得引人注目的良好效果,但由于经典稀疏表示没有考虑图像块与块之间的相似性,导致求解出的稀疏系数不够准确及字典学习的计算复杂度高。为提高稀疏表示遥感图像融合算法的效果和快速性,提出一种基于结构组稀疏表示的遥感图像融合方法。方法 首先,将相似图像块组成结构组,再通过组稀疏表示算法分别计算亮度分量和全色图像的自适应组字典和组稀疏系数;然后,根据绝对值最大规则进行全色图像稀疏系数的部分替换得到新的稀疏系数,利用全色图像的组字典和新的稀疏系数重构出高空间分辨率亮度图像;最后,应用通用分量替换（GCOS）框架计算融合后的高分辨率多光谱图像。结果 针对3组不同类型遥感图像的全色图像和多光谱图像分别进行了退化和未退化遥感融合实验,实验结果表明：在退化融合实验中,本文方法的相关系数、均方根误差、相对全局融合误差、通用图像质量评价指标和光谱角等评价指标比传统的融合算法更优越,其中相对全局融合误差分别是2.326 1、1.888 5和1.816 8均远低于传统融合算法;在未退化融合实验中,除了在绿色植物融合效果上略差于AWLP（additive wavelet luminance proportional）方法外,其他融合结果仍占有优势。与经典稀疏表示方法相比,由于字典学习的优越性,计算复杂度上要远低于经典稀疏表示的遥感图像融合算法。结论 本文算法更能保持图像的光谱特性和空间信息,适用于不同类型遥感图像的全色图像和多光谱图像融合。     

基于结构相似保真的图像稀疏表示模型

过完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型,采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示.传统的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项.该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性,无法度量图像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化.本文基于过完备稀疏表示理论思想,建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模型.模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性,保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量.基于正交匹配追踪算法,提出了基于结构相似度的正交匹配追踪算法.实验结果表示,新的模型能够更好地重构图像的结构信息,获得更好的重建视觉效果.     

基于结构方向信息的图像质量评价方法

结构相似度(SSIM)方法通过度量原图像和失真图像之间的结构相似程度,达到了比传统PSNR方法更好的图像质量评价效果。但SSIM算法本身并没有充分利用图像的结构信息,在SSIM算法的基础上进一步挖掘图像结构中包含的方向信息,提出了局部结构方向相似度(LSOS),将LSOS方法和现有的SIExt算法相结合,提出基于结构方向信息的图像质量评价算法(SOI)。实验表明,该方法能够达到比SIExt和SSIM方法更好的图像质量评价结果。     

分形理论引导的图像临界差异感知阈值估计

目的 图像的临界差异(just noticeable difference, JND)阈值估计对提升图像压缩比以及信息隐藏效率具有重要意义。亮度适应性和空域掩蔽效应是决定JND阈值大小的两大核心因素。现有的空域掩蔽模型主要考虑对比度掩蔽和纹理掩蔽两方面。然而,当前采用的纹理掩蔽模型不能有效地描述与纹理粗糙度相关的掩蔽效应对图像JND阈值的影响。对此,本文提出一种基于分形理论的JND阈值估计模型。方法 首先,考虑到人眼视觉系统对具有粗糙表面的图像内容变化具有较低的分辨能力,通过经典的分形理论来计算图像局部区域的分形维数,并以此作为对纹理粗糙度的度量,并在此基础上提出一种新的基于纹理粗糙度的纹理掩蔽模型。然后,将提出的纹理掩蔽模型与传统的亮度适应性相结合估计得到初步的JND阈值。最后,考虑到人眼的视觉注意机制,进一步考虑图像内容的视觉显著性,对JND阈值进行感知一致性修正,估计得到最终的JND阈值。结果 选取4种相关方法进行对比,结果表明,在注入相同甚至更多噪声的情况下,相较于对比方法中的最优结果,本文方法的平均VSI(visual saliency-induced index)和平均MO...     

面向视频压缩的显著性协同检测JND模型

为了更好的将人眼感知特性用于视频压缩系统,提出了一种改进的基于显著性协同检测的恰可察觉失真模型（Just Noticeable Distortion,JND）.该模型通过像素域和变换域下联合建模计算得到的最优JND模型,基于上下文感知的显著性算法得到相应的显著图,并将检测结果用于JND模型权值分配.提出的JND残差滤波器可以嵌入到HEVC视频编码框架中.实验结果表明:在全I帧配置下,提出的算法编码结果与HM16相比,在视觉主观感知质量一致的情况下,平均码率可节省10.7%.     

基于感知视觉重要性的立体图像质量评价

视觉心理、生理因素是有效、准确评价图像质量的重要依据.尽管在计算层面已有众多视觉心理、生理计算模型及方法为其提供支持,但在图像质量评价任务中如何分析各种孤立方法之间的内在关系进而使之有效协同,是使得评价结果更符合人主观评测的关键.从图像质量评价的角度出发,功能上将人眼的视觉注意区域定义并数学形式化为视觉初期注意区域与视觉转移期的劣质区域;同时考虑人眼的感知冗余特性,结合JND感知冗余模型,进而提出了图像质量评价范畴下的视觉感知模型PVSSIM.以此为依据,将感知视觉的方法在二维图像数据库中验证其可行性,并将其引入到立体图像质量评价中.实验结果表明,提出的客观评价方法与传统方法相比,充分考虑到了图像质量评价任务中各种视觉心理、生理因素的协同,与人主观的图像质量评价相比具有更高的相关度,评价方法在立体图像库中能很好地与主观评价相吻合,达到了预期的效果.     

数据驱动的AVS3像素域最小可觉差预测模型

AVS3作为中国第三代国家数字音视频编码技术标准,在消除视频时域/空域冗余信息方面发挥了重要的作用,但在消除感知冗余方面仍存在进一步优化的空间.本文提出一种数据驱动的AVS3像素域最小可觉差(Just noticeable distortion,JND)预测模型,在尽量保证视觉主观质量的前提下,对AVS3视频编码器进行...     

一种视觉模型引导的小波域彩色图像盲水印算法*

为了较好地解决水印不可见性与鲁棒性矛盾问题,提出了一种新的彩色图像盲水印算法。将原始彩色图像转换到YCbCr色彩空间,并对各分量进行分块处理及一级离散小波变换,利用人眼视觉特性建立视觉模型并引导水印嵌入到中频系数中。水印的提取简单且不需要原始载体图像和原始水印,鲁棒调控因子的引入协调了算法对各类攻击的抵抗能力。实验结果表明,该算法能较好地平衡不可见性和鲁棒性,并且对诸如剪切、叠加噪声等攻击具有更强的鲁棒性。     

Weber定律下尺度空间的自适应构建

在Weber定律的启发下提出一种基于"恰可识别差异"的尺度空间自适应构建方法。Weber定律认为人类感知模式不仅与刺激的变化有关,而且与原刺激强度有关。基于此观点,在图像尺度空间的构建过程中,首先以Marr视觉理论的屋脊型边缘和阶梯型边缘的特征之和计算图像的信息量,再通过实验获得人类视觉能感知到"恰可识别差异"时的图像信息量变化,最后通过曲线拟合自适应构建图像的尺度空间。实验结果表明,该方法充分体现了人类视觉感知特性,与其他尺度空间构建方法相比,在目标匹配实验中,匹配数目提升了25%以上;在去噪实验中,本算法的去噪效果良好。     

Effect of experimental methodology on the JND of the black level for natural images

Abstract— The effect of experimental methodology on the Just Noticeable Difference (JND) of the black level (BL) is assessed using a set of representative natural images. Two methodologies, known in psychophysics to determine JNDs, are mutually compared: an adapted method of adjustment with a same‐difference task and a one‐up‐two‐down staircase method with a two‐alternative forced‐choice task. Thus far, the literature has shown contradictory results for which of the two methods yields the lower difference thresholds. Experimental results show that the second method yields lower JNDs, but is slightly less efficient. Based on this second method, it was found that the JND of the BL for natural images ranges from 0.2 to 1.0 cd/m², varying with image content significantly.     

一种基于人视觉系统的DVC改进算法

为了克服无线多媒体传感器网络中的视频传感节点的处理能力、存储空间和能量严重受限的问题,本文提出一种基于人的视觉系统的分布式视频编码的方案。由于人眼睛的潜在的感受性和视觉掩蔽性能,最小可觉差值以下的变化几乎不能被人的视觉系统感知到。因此,原始帧和边信息之间在感觉阀限之外的信号误差不需要得到纠正。本文基于这种思想,将JND模型应用到WZ编码器中,并对其仿真,实验结果表明,本文所提出的算法在不改变主观质量,甚至提高主观质量时可以较大程度对视频序列进行压缩,降低比特数,具有较好的率失真性能。     

Considering just noticeable difference in assessments of physical accommodation for product design

Configuring products or environments for the size of their human users requires the consideration of several characteristics of the target user population, including body dimensions (anthropometry) and preferred interaction. Users are both adaptable and imperfect observers, which often makes it difficult for them to distinguish between candidate designs. This insensitivity is described by a concept called ‘just noticeable difference’, or JND. This paper presents an implementation of JND modelling and demonstrates how its use in the sizing of products or environments for target user populations can improve expected performance. Two facets of this problem are explored: (1) how experimental measures of JND for dimensional optimisation tasks may be obtained, and (2) how measures of JND may be included in models of user–device interaction for both adjustable and discretely sized products and the assumptions required. A case study demonstrating the collection and modelling of JND for a simple univariate problem is also presented.

Practitioner Summary: Since people are adaptable and imperfect observers, there exists a ‘just noticeable difference’ that can be considered when designing products and environments. When JND is modelled for a target population, less variability in design dimensions due to physical user requirements may be necessary. This paper considers JND in quantitative simulations of population accommodation.