一种基于人眼视觉特性的高效视频编码优化方法

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  摘 要:基于HEVC (High Efficiency Video Coding) 新的编码结构,本文提出了一种基于视觉特性的率失真优化方法。首先基于分歧归一化与量化之间的关系,提出了一种适合HEVC编码结构的视觉因子的计算方法,并提出使用非线性模型对视觉因子进行缩放,进而用于对量化参数的调整。其次,基于视觉因子和HEVC的四叉树结构,提出一种基于视觉特性的率失真代价模型用于模式决策,以提升视频编码的主观性能。实验结果表明,本文算法可以有效提升重构视频的主观质量,在RA和LDP配置下,平均主观性能提升为7.21%和11.46%。 全文查看链接   基于视觉特性的分歧归一化可以理解为定义一个DNF对变换的残差系数通过归一化处理,并实现相应的量化,从而可以反映出图像的主观特性,即视觉优化因子(Perceptual Optimization Factor, POF)。编码实现中,该过程可以等价地注释为根据POF对量化参数进行调整,即: 全文查看链接   5 结束语 全文查看链接
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