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张云研究团队基于深度学习的图像级JND预测模型汇报人：2024-01-31

目录引言深度学习理论基础图像级JND预测模型构建实验结果与分析模型应用与拓展总结与展望

01引言

研究背景与意义010203图像级JND（JustNoticeableDifference）预测在图像处理、视频编码等领域具有广泛应用。深度学习技术的发展为图像级JND预测提供了新的解决方案。研究图像级JND预测模型有助于提高图像处理的效率和质量，推动相关领域的发展。

深度学习在图像分类、目标检测等领域取得了显著成果，但在图像级JND预测方面的应用相对较少。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像级JND预测模型将成为未来的研究热点。国内外研究者已经提出了一些基于传统机器学习的图像级JND预测方法，但预测精度和效率有待提高。国内外研究现状及发展趋势

研究内容：本研究旨在利用深度学习技术构建图像级JND预测模型，提高预测精度和效率。具体研究内容包括：设计深度学习网络结构，选择适当的损失函数和优化算法，以及训练和测试模型等。创新点1.提出了一种新的基于深度学习的图像级JND预测模型，相比传统方法具有更高的预测精度和效率。2.设计了针对图像级JND预测任务的深度学习网络结构，能够更好地提取图像特征并进行预测。3.通过大量实验验证了所提模型的有效性和优越性，为相关领域的研究提供了有价值的参考。0102030405研究内容与创新点

02深度学习理论基础

010203神经元模型神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和功能，接收输入信号并产生输出。前向传播输入信号通过神经网络的各层进行传递和变换，最终产生输出结果。反向传播根据输出结果与期望结果的误差，反向调整神经网络的参数，以优化网络性能。神经网络基本原理

对输入图像进行卷积操作，提取图像特征。对卷积层的输出进行下采样，降低特征维度并保留重要信息。将池化层的输出进行平展并连接，实现分类或回归任务。图像识别、目标检测、语义分割等。卷积层池化层全连接层典型应用卷积神经网络（CNN）

循环单元时间步记忆机制典型应用具有记忆功能的神经网络单元，能够处理序列数据。将序列数据按照时间顺序输入循环神经网络进行处理。通过隐藏状态传递历史信息，实现对序列数据的建模。语音识别、自然语言处理、时间序列预测等。0401循环神经网络（RNN）0203

生成器判别器对抗训练典型应用生成对抗网络（GAN）生成与真实数据相似的假数据。生成器和判别器相互对抗，共同优化，提高生成数据的真实性和判别器的判别能力。判断输入数据是真实数据还是生成器生成的假数据。图像生成、视频生成、风格迁移等。

03图像级JND预测模型构建

选用公开数据集或自行构建数据集，确保数据多样性和标注准确性。选择标准包括图像归一化、数据增强、去噪等，以提高模型泛化能力和鲁棒性。预处理操作将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以合理评估模型性能。数据划分数据集选择与预处理

03融合策略将基础网络和感知模块的输出进行有效融合，形成最终的预测结果。01基础网络选用深度卷积神经网络（DCNN）作为基础网络，提取图像特征。02感知模块设计感知模块以模拟人类视觉系统的感知过程，提高模型对JND的预测精度。模型架构设计

损失函数采用随机梯度下降（SGD）、Adam等优化算法，对模型参数进行更新和优化。优化算法学习率调整根据模型训练情况动态调整学习率，以提高训练效率和模型性能。选用均方误差（MSE）或结构相似性（SSIM）等损失函数，衡量预测结果与真实JND之间的差异。损失函数与优化算法选择

搭建高性能计算环境，确保模型训练的高效进行。训练环境选用峰值信噪比（PSNR）、SSIM等评估指标，全面评估模型的预测性能。评估指标将所提模型与现有方法进行对比实验，验证所提模型的有效性和优越性。模型对比对模型训练过程中的关键信息进行可视化展示和分析，为模型优化提供有力支持。可视化分析模型训练与评估策略

04实验结果与分析

采用公开数据集及自定义数据集，包含多种图像类型及场景，以测试模型的泛化能力。使用高性能计算机集群，搭载多块GPU加速计算，采用PyTorch深度学习框架。数据集及实验环境介绍实验环境数据集

评估模型预测结果与真实标签的一致性。准确率评估模型对正样本的识别能力。召回率综合考虑准确率和召回率，评估模型的整体性能。F1分数评估模型训练及推理速度，以满足实际应用需求。计算效率模型性能评估指标

与现有深度学习模型比较在相同数据集上，比较本模型与现有深度学习模型（如CNN、RNN、GAN等）的性能差异。消融实验通过消融实验，验证模型中各组件对性能的贡献程度。与传统图像处理算法比较在相同数据集上，比较本模型与传统图像处理算法（如SIFT、SURF等）的性能差异。不同算法性能比较

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