摘要：目的研究表明,图像的恰可察觉失真(JND)阈值主要与视觉系统的亮度适应性、对比度掩模、模块掩模以及图像结构等因素有关。为了更好地研究图像结构对JND阈值的影响,提出一种基于稀疏表示的结构信息和非结构信息分离模型,并应用于自然图像的JND阈值估计,使JND阈值模型与人眼视觉系统具有更好的一致性。方法首先通过K-均值奇异值分解算法(K-SVD)得到过完备视觉字典。然后利用该过完备字典对输入的自然图像进行稀疏表示和重建,得到该图像对应的结构层和非结构层。针对结构层和非结构层,进一步设计基于亮度适应性与对比度掩模的结构层JND估计模型和基于亮度对比度与信息不确定度的非结构层JND估计模型。最后利用一个能够刻画掩模效应的非线性可加模型对以上两个分量的JND估计模型进行融合。结果本文提出的JND估计模型利用稀疏表示将自然图像的结构/非结构信息进行分离,然后采用符合各自分量特点的JND模型进行计算,与视觉感知机理高度一致。实验结果表明,本文JND模型能够有效地预测自然图像的JND阈值,受污染图的峰值信噪比(PSNR)值比其他3个JND对比模型值高出3 5 d B。结论与现有模型相比,该模型与人眼主观视觉感知具有更好的一致性,更能有效地预测自然图像的JND阈值。

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