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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于熵掩蔽的DCT域恰可察觉失真模型构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115086682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210662131.0，技术领域涉及：H04N19/625；该发明授权基于熵掩蔽的DCT域恰可察觉失真模型构建方法是由骆琼华;殷海兵;王鸿奎设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于熵掩蔽的DCT域恰可察觉失真模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于感知视频编码技术领域，公开了一种基于熵掩蔽的DCT域恰可察觉失真模型构建方法，1：构建DCT域贝叶斯预测模型；1.1：利用中心块与周围块的纹理能量差来计算它们之间的相似度；1.2：利用周围块及其与中心块的相似度来构建DCT域贝叶斯预测模型；1.3：利用DCT域的TE块分类法将图像分为边缘块和非边缘块进行预测；2：构建熵掩蔽模型；2.1：通过当前块及其预测块得到预测残差；2.2：利用预测残差及当前块的DCT系数度量当前块的无序度；2.3：根据无序度构建EM效应的调节因子；3：构建EM‑JND模型。本发明模型更符合人眼视觉特性，能更好地隐藏有序纹理区域的噪声，在实践中更实用。

本发明授权基于熵掩蔽的DCT域恰可察觉失真模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于熵掩蔽的DCT域恰可察觉失真模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建DCT域贝叶斯预测模型；步骤1.1：利用中心块与周围块的纹理能量差来计算它们之间的相似度；由于N×N的DCT变换割裂了图像块之间的相关性，因此利用周围8个块χ＝{B1,…,B8}的同位DCT系数对中心块的DCT系数进行预测，对于N＝8的DCT块，L、M和H分别表示低频、中频和高频组中的绝对DCT系数值之和，DCT块的纹理能量计算为：Etex＝M+H1中心块与其周围块间的纹理能量差则计算为：ΔEtex＝|Ectex-Estex|2式中，Ectex和Estex分别为中心块和周围块的纹理能量；若中心块与周围块非常相似，几乎没有不确定性，则用周围块准确地推断出当前块，即ΔEtex接近或等于0；反之，若中心块与周围块的相似度越低，则ΔEtex越大，因此可推断出ΔEtex是图像内容有序程度的有效度量，且与其呈反比，因此利用ΔEtex构建反比例函数来度量DCT块之间的相似度，由于存在ΔEtex＝0的情况，且指数函数能更有效地根据ΔEtex的大小来分配相似度，最终相似度计算如下： 步骤1.2：利用周围块及其与中心块的相似度来构建DCT域贝叶斯预测模型；通过模仿IGM的推理机制，在DCT域创建一个预测模型，该模型根据周围DCT块的DCT系数及其相似度来预测当前块的DCT系数，中心块与其周围块的相似度SB,χ越高，则图像内容的无序程度越低；并且周围块Bk的SBc,Bk越大，在IGM的预测过程中作用越大，因此将中心块与其周围块的相似度SBc,Bk作为自回归系数，建立DCT域贝叶斯预测模型： 式中，PX为预测DCT块，BkX为输入的DCT块，为归一化的相似度，ε为白噪声；步骤1.3：利用DCT域的TE块分类法将图像分为边缘块和非边缘块进行预测；对于边缘区域，HVS应能自适应地进行预测，当中心块位于平坦区域的一条直线上，只有同处边缘区域的周围块来进行预测，因此采用DCT域的TE块分类法将图像分为边缘块和非边缘块进行预测，当中心块为边缘块时，仅由同为边缘块的周围块进行相似度加权预测；当中心块为非边缘块时，仅由周围块中同为非边缘块的周围块进行相似度加权预测，除上述两种情况外，中心块都由8个周围块共同进行相似度加权预测；步骤2：构建熵掩蔽模型；步骤2.1：通过当前块及其预测块得到预测残差；将中心块BcX与预测块PX之间的残差被视为残差块RX，计算如下：RX＝|BcX-PX|；5步骤2.2：利用预测残差及当前块的DCT系数度量当前块的无序度；通过残差块RX与中心块BcX相除，并对其相除结果进行归一化处理得到无序度块，第n个DCT块的无序度由其无序度块求平均得到，计算如下： 式中，是归一化函数；步骤2.3：根据无序度构建EM效应的调节因子；基于DCT域的JND模型表示为多个调节因子的乘积形式，因此不存在熵掩蔽的有序区域的熵掩蔽调节因子JEM表示为1，而存在熵掩蔽的无序区域的JEM应大于1，无序度ζn代表了输入图像内容的不确定性，ζn越大，则输入图像包含的不确定信息越多，即可隐藏的噪声越多，由于指数函数图像呈上凹形状，能将更多的噪声分配到ζn较大的图像块中，因此将JEM构建为：JEM＝1+α·eζn7式中，α是比例因子，在这里根据主观实验设定为0.15；步骤3：构建EM-JND模型；DCT域JND模型被表示为多个调节因子的乘积，JND模型考虑四种掩蔽效应，计算如下：J＝Jbase×JLA×JCM×JEM8式中，Jbase即CSF-JND，主要基于空间对比敏感度函数CSF进行估计，不包括其他掩蔽效应，JLA对应于亮度自适应效应，其揭示了HVS对背景亮度的敏感性，JCM对应于对比度掩蔽效应，即当前视觉信号在其他视觉信号存在时的可见度衰减效应。

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