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基于纹理分解的变换域JND模型及图像编码方法
为了提高变换域JND模型的精度,在计算对比度掩盖因子时只对纹理分量滤波并判断区域类型的方法避免了JND低估的问题。将改进的JND模型用于图像编码,考虑到辅助信息对编码效率的影响,把经过调整后的JND模型结合到量化过程中,能去除更多的视觉冗余并保持兼容性。仿真结果表明,纹理分解的方法提高了JND阈值,改进的编码方法在相似的视觉质量下能节省更多的码率并且不需要增加额外的比特开销,该编码思路也适用于视频编码。
2021-11-01 17:20:04
944KB
视觉特性
最小可觉察误差
纹理分解
图像编码
1
人眼的
视觉特性
与错觉-数字图像处理基础
4、人眼的
视觉特性
与错觉 Brightness (亮度) 区分
2021-10-06 14:10:58
8.53MB
dsp基础
课件
1
行业分类-嵌入式设备-基于人眼
视觉特性
的彩色水印嵌入与提取方法.zip
行业分类-嵌入式设备-基于人眼
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2021-08-21 14:05:20
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行业分类-嵌入式设备-基于人眼视
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2021-08-21 14:05:19
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HVS 人类
视觉特性
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适合初学水印者作为参考,主要讲人类
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在数字水印中的应用
2019-12-21 20:10:29
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人类视觉特性
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