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摘要：本发明公开了基于视频感知特征参量度量计算恰可察觉失真阈值的方法，包括如下步骤：S1，时域感知参量同质化，包括如下步骤：S11，相对运动同质化，得到相对运动的视觉感知显著度；S12，背景运动同质化，得到背景运动导致的视觉感知不确定度；S13，时域持续时间的同质化，得到持续时间的视觉感知显著度；S14，残差波动强度同质化，得到残差波动强度导致的视觉感知不确定度；S2，时域参量融合，通过融合刺激导致的显著度和不确定度，计算时域权重因子，并提出显著度调节因子；S3，空时域JND模型的构建，利用时域权重因子和显著度调节因子对空域JND进行调节获得空时域JND模型。

主权项：1.基于视频感知特征参量度量计算恰可察觉失真阈值的方法，其特征在于包括如下步骤：S1，时域感知参量同质化，包括如下步骤：S11，相对运动同质化，通过幂函数来表示相对运动的先验概率分布，使用自信息来度量相对运动的视觉感知显著度Ivr；S12，背景运动同质化，使用似然函数来表示视觉感知不确定性的等效噪声，使用信息熵来度量背景运动导致的视觉感知不确定度Uvg；S13，时域持续时间的同质化，描述时域持续时间与人眼视觉显著性的关系，利用持续时间内目标运动方向的改变量及目标运动矢量大小，来调节时域持续时间的显著度，得到时域持续时间的视觉感知显著度Iτ；S14，残差波动强度同质化，使用似然函数来表示时域分量不确定性的等效噪声，使用信息熵来度量残差波动强度导致的视觉感知不确定度Uδ；S2，时域参量融合，通过Ivr、Uvg、Iτ和Uδ，来融合刺激导致的显著度和不确定度，计算时域权重因子αt，并提出显著度调节因子αs；通过wt＝k1×[Iτ-Uδ]+k2×[Ivr-Uvg]来融合刺激导致的显著度和不确定度，并使用sigmoid函数来计算时域权重因子： 其中t表示第t帧，i，j表示像素点的位置，k1、k2为权重控制参数，θ1控制曲线斜率，并提出显著度调节因子： 其中sx为像素显著度值，通过自上而下的显著性检测，消除视频内容的冗余信息计算得到，其中为大于零的常量，sx被归一化到0-1之间，当sx越接近1，显著度越高，JND阈值越小；S3，空时域JND模型的构建，利用时域权重因子αt和显著度调节因子αs对空域JND进行调节获得空时域JND模型。

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百度查询： 杭州电子科技大学 基于视频感知特征参量度量计算恰可察觉失真阈值的方法