Invention Grant
CN108447101B 一种基于JND模型的图像压缩感知方法
失效 - 权利终止
- Patent Title: 一种基于JND模型的图像压缩感知方法
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Application No.: CN201810061420.9Application Date: 2018-01-23
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Publication No.: CN108447101BPublication Date: 2019-08-13
- Inventor: 朱树元 , 黄丹 , 曾兵
- Applicant: 电子科技大学
- Applicant Address: 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
- Assignee: 电子科技大学
- Current Assignee: 电子科技大学
- Current Assignee Address: 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
- Agency: 电子科技大学专利中心
- Agent 甘茂
- Main IPC: G06T9/00
- IPC: G06T9/00 ; G06T5/50

Abstract:
本发明属于图像压缩领域,提供一种基于JND模型的图像压缩感知方法,用以提高图像压缩感知算法的效率。本发明利用JND模型建立感知误差的阈值,将原始图像块划分为人眼敏感的图像块和人眼不敏感的图像块;在压缩感知采样的样本分配过程中,为人眼敏感的图像块分配较多的样本,为人眼不敏感的图像块分配较少的样本,在整体采样率不变的情况下,根据人眼对图像内部特征的敏感程度自适应地分配采样样本,实现采样样本的合理分配,提高了采样效率,从而提高图像的重建质量。
Public/Granted literature
- CN108447101A 一种基于JND模型的图像压缩感知方法 Public/Granted day:2018-08-24
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