初步了解JND
来源:互联网 发布:facebook 批量操作软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/18 15:54
学习文献:
1.statistical study on perceived JPEG image quality via MCL-JCI dataset construction and analysis
2.Experimental Design and Analysis of JND Test on Coded image_video
3.A GMM-BASED STAIR QUALITY MODEL FOR HUMAN PERCEIVED JPEG IMAGES
总结:
1.JND point的选取方法:二分查找法,第一篇论文中给出解释图如下。
每次二分遍历结束条件有两种情况:一是直到下一个JND p(n+1)是目标图片(也是当前JND p(n))左边的临近QF(如图a所示)。二是没有全部遍历便找出了有明显差异的点(如图b所示)。
确定整个JND points的过程解释如下图。默认QF=100为第0个JND,可见该过程类似像QF=1收敛。
2. SQF(Stair Quality Function)的生成步骤
a.将JND points 分类到不同QF Group:参加实验的每个受检测者对某一副测试图像会产生一系列JND点,将points收集起来,并分到Low Middle High QF组中。
b.对每个QF Group中的点进行统计,论文中多数用到GMM模型(有一篇用的k-Means)。
其中高斯混合模型的意义大致是:在该组里面,这些实验数据(即JND points)大概可模拟为多个高斯分布混合。建立高斯分布模型的个数现有贝叶斯标准进行判断;然后通过最大期望算法得到最终混合高斯模型的参数列表,参数包括每个高斯分布所占权重、方差和数学期望。
c.综合三个组的高斯混合模型,生成SQF:具体实现算法太复杂,只能搞清SQF相当于对JND(x)求积分。最终得到的理解图如下。其中SQF暂时理解为整体对该图片的视觉和理解效果。
最关键的是理解:最终统计模拟出的JND的数量为QualityLevel的数量,即曲线中跳跃处;QF也被当作论文中所说的JND Location。
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