Text
Perceptual Image Coding with Discrete Cosine Transform
visual yang optimal. Salah satu komponen khas dari sistem pencitraan digital semacam itu adalah perceptual image coder (PIC). Kompresi gambar yang disetel secara persepsi meningkatkan efisiensi pengkodean gambar sekaligus meminimalkan jumlah distorsi yang terlihat yang ditambahkan ke dalam gambar yang dikompresi. Secara khusus, perubahan pada gambar terkompresi tidak terdeteksi oleh HVS jika perubahan ini lebih rendah dari ambang just-noticable-difference (JND). Sampai saat ini, banyak model komputasi untuk JND telah diusulkan, dan model ini dapat dihitung dari subband atau piksel suatu gambar. Model komputasi ini menentukan JND piksel atau subband suatu gambar, dan memperhitungkan tiga faktor visual HVS, yaitu fungsi sensitivitas kontras (CSF), adaptasi pencahayaan, dan penyamaran kontras. Sebuah survei tentang model komputasi klasik dan terkini akan disajikan dalam monograf ini. Kami juga akan meninjau tiga faktor visual (faktor sensitivitas kontras, adaptasi pencahayaan, dan penyamaran kontras) yang diterapkan dalam model komputasi ini. Karena transformasi kosinus diskrit (DCT) diterapkan dalam banyak standar gambar dan video (JPEG, MPEG-1/2/4, H. 261 / 3), kami memfokuskan survei kami pada model komputasi untuk JND yang didasarkan pada DCT. Kami juga akan menyajikan analisis komparatif model komputasi menggunakan evaluasi kinerja kuantitatif dan kualitatif, yang membandingkan kinerja pembentukan derau model komputasi dengan evaluasi subjektif, dan keakuratan antara estimasi ambang batas JND dan evaluasi subjektif.
No copy data
No other version available