[00141503]基于人眼对比度感知特性的图像压缩技术及其应用研究

主要通过实验测试和理论分析研究人眼对比度感知特性及其数学模型CSF,结合图像变换域频谱系数特征,构建一种新的人眼觉察图像误差阈值（即JND阈值）的计算模型,提出一种基于视觉感知特性的图像压缩技术,并研究其实际应用。从而为人眼视觉特性在数字图像技术中的应用奠定一定的理论基础和提供技术支持。具体研究包括： （1）结合人眼对比度敏感视觉特性和图像变换域特征,构建了一种新的人眼感知图像误差阈值（JND）的计算模型,并做了详细的描述和研究了其在图像水印中的应用;即：结合计算的JND阈值,提出了一种新的彩色图像水印方案,并进行了仿真实验和压缩攻击测试;实验结果表明,含水印图像经攻击后提取的水印信息仍清晰可见,其相似度值在压缩质量因子为50%的压缩攻击下仍能达到0.7371以上,表明提出的水印方案具有较好的透明性和较高的鲁棒性;并且在水印嵌入和提取过程中将原始彩色图像变换到与设备无关的CIELAB颜色空间,从而更好的提高了水印的鲁棒性。 （2）通过控制显示器显示目标光栅的平均亮度及其对比度,设计实验测量了15名正常视力的在校学生的人眼对比度敏感特性,研究了人眼视觉特性与显示器图像显示效果之间的关系。实验结果表明：目标的空间频率和平均亮度是影响人眼视觉特性和显示器显示效果的主要因素,显示器在亮度较低时,显示信息细节效果差,人眼很难分辨,随着亮度的增加,显示信息细节效果迅速增加,但是当亮度超过10cd/m2时,人眼对比度觉察阈值变化比较小,显示效果趋于稳定,且趋于稳定时的亮度值有较大的不同。 （3）结合彩色图像DCT变换域频谱特征和前面提出计算的JND阈值,提出了一种基于人眼对比度敏感视觉特性及其CSF的、适合于彩色图像的压缩算法方案,方案首先将图像转化到YCrCb色空间,再进行分解,获得三个基色分量亮度图,并对其分别进行DCT变换处理,再结合人眼彩色和亮度视觉特性模型,量化处理三个分量亮度图DCT变换域频谱系数,并根据量化系数统计特征进行变长编码,获得码流,最后对数据实施逆运算进行解码,并按色空间的特点匹配、组合和重建,获得解压后的彩色图像,并转化到RGB色空间来显示。并通过仿真实验,结果表明：提出的彩色图像压缩算法完全可以实现压缩比达到15:1,甚至更高;但压缩比达到64.1538:1时,图像部分失真,而PSNR仍能达到30dB以上,从误差的角度上看,解压缩图像仍能在一定的误差范围内达到较好的视觉效果。