李兰兰，刘晓琳，吴珂欣，林丽群，魏宏安，赵铁松

（福州大学物理与信息工程学院，福建省媒体信息智能处理与无线传输重点实验室，福州350108）

引 言

大数据时代促进多媒体技术和现代通信技术的迅速发展，也为视频技术带来新的机遇与挑战。视频能够最大程度地表达内容，是人们生活中不可缺少的一部分。视频压缩技术主要是通过去除视频数据中的各种冗余信息来提升视频压缩比，便于视频的储存传输。目前的视频编码标准针对视频数据进行压缩编码，去除了大量时域冗余和空域冗余，但仍存在部分的视觉感知冗余。为了使视频的压缩性能得以进一步提升，研究人员通过研究人眼视觉感知系统特性（Human visual system，HVS），将视觉感知冗余数量化，并将其运用到视频编码标准中。

基于HVS 构建的最小可觉差（Just noticeable distortion，JND）模型对视觉感知冗余的量化估计较为准确，对感知视频编码优化效果较好。JND 模型是从心理学的角度出发，通过模拟人类视觉系统的感知特性得到人眼的最低视觉门限阈值，当变化值低于阈值时，人眼将无法觉察出该变化。对于JND 模型的研究，文献［1］提出了JND 阈值的产生原因是潜在的时空敏感性和空间掩蔽效应。文献［2］介绍了无序隐藏对JND 估计的影响。文献［3］提出通过使用视觉显著性来调整JND 阈值，消除更多的感知冗余。文献［4］提出了一种结合视觉显著性和JND 量化控制算法，为每个编码树单元分配自适应的量化参数，节省比特率。文献［5］提出了一种基于感知失真度量的高效视频编码早期SKIP 模式决策方法，节省了时间复杂度。……