1 1 2 2 2 1' W62]巧化y)= 1 2 0 2 1，（?2片/)= 1 2 0 2 1 1.么么么1 1. 2 2 2 1 -.1' '1 '1 '1 1」 LlIII 1 Il1 11- 1 2： 2： 2： 1
[0063] 巧(/J)= 1 2 0 2 1 1 2 2 2 1 11111 -iiiir 1 2 2 2 1 (?瓜巧=1 2 0 2 I (8) 1 2 2 2 .1 I llll-
[0064] 步骤2 :利用所述JND模型将图像帖划分为感兴趣区域ROI和非感兴趣区域RONI: ，WD,"么JND,,,LCU^ROi
[00化] <{... ......... .(昏） JND…:>JNDi。'""L.CU户-民ON!
[0066] 其中，JN町C。表示LCU中所有像素的JND值之和，所述JND值利用所述JND模型计 算得到；JNDff。。。表示图像帖中所有像素的JND值之和的平均值，其计算方法为：
[0067]
(IO)
[0068] 其中，N表示所述图像帖中LCU的个数；
[0069] 步骤3 :利用Canny算子将RONI划分为感兴趣平滑区域RONISR和感兴趣纹理区 域ROWTR: Caniiv,,... <k民ON! & 民ON!SR
[0070] '化'"… （U) \Cw!巧刚>kRONkRONITR 阳07U 其中，k表示RONISR与RONITR的划分阔值，Canny胃康示属于非感兴趣区域的LCU 中边界像素所占的比例，其计算方法为： 阳072] Canny脚NI=Sedge/M(12)
[007引其中，Scdge表示LCU中边界像素的个数，M表示LCU里像素的个数；
[0074] 步骤4 :利用Canny算子将ROI划分为感兴趣平滑区域ROISR和感兴趣纹理区域 ROITR： Cu!川V,,,Ji<mRO!EROIS民
[00"75] 一 (1.3) ,,,y>mRO!G民On'R
[0076] 其中，m表示ROISR与ROITR的划分阔值，CannyK。康示属于非感兴趣区域的LCU 中边界像素所占的比例，其计算方法与Canny胃I的计算方法相同；
[0077] 步骤5 :自适应环路滤波处理：对所述图像帖亮度分量的RONITR和ROITR中的LCU 进行环路滤波；对所述图像帖每个GOP里第0层的色度分量的RONITR和ROITR中的LCU进 行环路滤波。
[007引下面给出仿真实验结果，来说明本发明的性能。
[0079] WHTM6. 1为测试平台，在CPU酷眷-3双核，主频3. 3G监，内存4GB，操作系统 Windows?环境下实现。测试序列为Balloons,Kendo,Newspaper, (ihostTownFly，F*oznan_ Hal12，化znan_Street和Undo_Dancer，编码前25帖。其中前S个序列分辨率为1024巧68， 后四个序列分辨率为1920x1088,所有序列同时编码=个视点。所有实验均在相同测试环境 下实现。
[0080] 非感兴趣区域跳过ALF处理后的性能分析如表1所示。可W看出，如果对所有RONI 的LCU不进行ALF处理，view0、view1和view2的性能下降非常明显，S个视点的亮度 分量的抓-rate分别增加了 0. 44%、0. 16%和0. 69%。跳过所有RONI区域的ALF处理过 程能大幅度降低ALF算法的复杂度，但是视频质量下降很快。因此，需要对RONI区域做进 一步划分，找出RONI区域中需要ALF处理的LCU。
[0081] 非感兴趣平滑区域中不需要ALF处理区域所占的比例如表2所示。可W看出，随 着QP值的增加，不需要ALF处理所占的比例逐渐增加，平均可到达93%左右，最高甚至可达 到98%。因此，在不牺牲视频质量的前提下，可W跳过非感兴趣平滑区域的ALF处理过程， 从而在编码效率和算法复杂度上做到了很好的折中处理。
[00間感兴趣平滑区域中不需要处理ALF区域所占的比例如表3所示。可W看出，跳过ROISR区域的ALF处理过程，可W有效地挖掘感兴趣区域中的视觉冗余信息，进一步降低 ALF算法复杂度。 阳08引关于亮度抓-rate和PSNR比较如表4和表5所示。可W看出我们提出的算法 跟原始ALF算法编码效率相当，S个视点抓-rate平均只增加0. 05 %，PSNR平均只降低 0. 005化。化znan_Hall2视频序列运动缓慢，我们采用的JND模型能准确的找出不需要ALF 处理的编码单元，因此，我们提出的算法能很好的挖掘该视频序列中的视频感知冗余，提高 了该视频序列的编码效率。S个视点抓-rate分别减小了 0. 25%，0. 03%和0. 42%，PSNR 分别只降低了 0. 007化，0. 003化和0.Oll化。化znan_Street视频序列纹理复杂，我们提出 的算法很难分别出人眼感兴趣区域和非感兴趣区域，因此，对该视频序列编码性能的改善 最差。总体来说，我们提出的算法依然能获得较好的编码性能。与其它算法相比，我们提出 的算法的抓-rate比它提高0. 59%，PSNR平均提高0. 036化，因此，我们提出的算法的编码 效率明显要优于其它的算法。
[0084] 复杂度的比较结果如表6所示。可W看出，该发明的复杂度比HTM 6. 1原始ALF算 法复杂度降低51. 81 %。因此，我们提出的算法能很好的挖掘视频的感觉冗余，可W快速找 出不要ALF处理的区域。由W上分析可知，我们提出的算法的编码效率要优于原始ALF算 法。与其它算法相比，虽然我们提出的算法复杂度比它增加了 0.18%，但是在编码效率和复 杂度综合考虑下，我们提出的算法的编码性能要好于其它算法。
[0085] 主观质量对比结果如图2-图5所示。可W看出，化znan_Hall2视频序列采用其 它算法处理后，大腿附近毛刺突出比较厉害，出现明显的失真，然而我们提出的算法基本没 有出现毛刺现象，运是因为我们提出的算法采用了Canny算子来区分视频的纹理信息，很 好地保护了视频边缘轮廓区域的质量。P〇znan_Street视频序列采用其它算法处理后，人物 臀部模糊较明显，然而我们提出的算法很好地保护了图中的细节，人物臀部附近细节区域 清晰很多。因此，我们提出的算法的主观质量要优于其它算法。
[0086] 结合W上各图可W看出，实验结果符合预期，在重建图像质量没有下降的情况下， 大幅度降低了自适应环路滤波器的复杂度。
[0087] 表1非感兴趣区域跳过ALF处理后的性能分析（％ )
[0088]
[0089]
[0090] 表2非感兴趣平滑区域中不需要ALF处理区域所占的比例（％ )
[0091]
[0092] 表3感兴趣平滑区域中不需要ALF区域所占的比例（％ )
[0093]
[0094] 表4不同ALF算法客观质量亮度Y抓-rate比较（％ ) 阳0巧]
[0096] 表5不同ALF算法客观质量PSNR比较（db)
[0097]
[0098]
[0099]表6不同ALF算法复杂度比较（％ ) 阳 100]
【主权项】
1. 一种基于恰可觉察失真模型的快速自适应环路滤波方法，其特征在于：包括以下步 骤： 步骤1 :建立JND模型： JND (x, y) = T1 (x, y) +Tt (x, y) -Clj t ? min (T1 (x, y), Tt (x, y)} (I) (1) 式中，T1(Xj)表示像素I(x，y)所在区域的亮度掩盖效应产生的最小可觉察阈值， 其计算方法为：(2) 式中，表示像素i(x，y)周围5x5窗口的平均背景亮度值，其计算方法为：(1)式中，Tt(x，y)表示像素I(x，y)所在区域的对比度掩盖效应产生的最小可觉察阈 值，其计算方法为： Tt(x, y) = n *G(x, y) ?We(x, y) (5) (5)式中，We(x，y)表示边缘区域与纹理区域的加权值；n表示对比度掩盖效应加权系 数；G(x，y)表示对像素I(x，y)进行四个不同方向边缘检测后的最大值，其计算方法为：步骤2:利用所述JND模型将图像帧划分为感兴趣区域ROI和非感兴趣区域RONI :其中，JND^表示LCU中所有像素的JND值之和，所述JND值利用所述JND模型计算得 至IJ 表示图像帧中所有像素的JND值之和的平均值，其计算方法为：其中，N表示所述图像帧中LCU的个数； 步骤3 :利用Canny算子将RONI划分为感兴趣平滑区域RONISR和感兴趣纹理区域RONITR：其中，k表示RONISR与RONITR的划分阈值，CannyR(]NI表示属于非感兴趣区域的IXU中 边界像素所占的比例，其计算方法为： CannyR0NI= 5：edge/M (12) 其中，&表示IXU中边界像素的个数，M表示IXU里像素的个数； 步骤4 :利用Canny算子将ROI划分为感兴趣平滑区域ROISR和感兴趣纹理区域ROITR：其中，m表示ROISR与ROITR的划分阈值，CannyRW表示属于非感兴趣区域的IXU中边 界像素所占的比例，其计算方法与CannyR()NI的计算方法相同； 步骤5 :自适应环路滤波处理：对所述图像帧亮度分量的RONITR和ROITR中的LCU进 行环路滤波；对所述图像帧每个GOP里第0层的色度分量的RONITR和ROITR中的LCU进行 环路滤波。2.根据权利要求1所述的恰可觉察失真模型的快速自适应环路滤波方法，其特征在 于，所述步骤1中，边缘区域与纹理区域的加权值We(x，y)取值为1 ;对比度掩盖效应加权 系数n取值为0.018。
【专利摘要】一种基于恰可觉察失真模型的快速自适应环路滤波算法，包括建立JND模型、利用所述JND模型将图像帧划分为感兴趣区域ROI和非感兴趣区域RONI，利用Canny算子将RONI划分为感兴趣平滑区域RONISR和感兴趣纹理区域RONITR，利用Canny算子将ROI划分为感兴趣平滑区域ROISR和感兴趣纹理区域ROITR：自适应滤波步骤。本发明针对HEVC编码结构，结合像素域JND模型和Canny算子，对ALF方法进行优化，去除视频中的感知冗余，提高编码效率；它可以快速找出不要ALF处理的区域，在不影响质量的情况下，大大降低自适应环路滤波器算法的复杂度。
【IPC分类】H04N19/154, H04N19/86, H04N19/82
【公开号】CN105141967
【申请号】CN201510396817
【发明人】王永芳, 王宇兵, 石亚文, 罗丽冬, 张兆杨
【申请人】上海大学
【公开日】2015年12月9日
【申请日】2015年7月8日