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多层次感知视频编码算法优化研究

多层次感知视频编码算法优化研究

作者：周华健杭州电子科技大学

学位级别：硕士

视频数据的爆发式增长给视频信号的存储和传输带来了巨大挑战。新一代高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）标准应运而生,HEVC采用多项高效编码技术,提供了卓越的压缩性能,在保持相同视频编码质量的情况下,压缩效率相比... 详细信息

视频数据的爆发式增长给视频信号的存储和传输带来了巨大挑战。新一代高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）标准应运而生,HEVC采用多项高效编码技术,提供了卓越的压缩性能,在保持相同视频编码质量的情况下,压缩效率相比前一代视频编码标准H.264/AVC提升一倍。基于信号处理的视频编码技术正逐渐接近压缩上限,编码性能的提高是以算法复杂度的指数级增加为代价来实现的。鉴于视频信号的最终接收者是人眼,学者们从人眼视觉系统（Human Visual System,HVS）感知特性出发,进一步消除视频的感知冗余来提升压缩效率。HVS作为视频信号的最终接收器,并不能察觉到特定视觉门限阈值下的信号失真,该阈值就是所谓的恰可察觉失真（Just Noticeable Difference,JND）。JND阈值可通过视觉感知模型进行预测,且可应用于视频编码,以提高视频感知编码效率。量化是视频编码器中的关键模块之一,一个合适的量化参数（Quantization Parameter,QP）可以在保持视觉质量不下降的同时减少编码码率。HEVC中采用基于方差的自适应量化（Adaptive Quantization,AQ）算法,根据方差的大小来调整量化参数偏移量,该算法仅使用样本方差作为视觉感知模型的预测器,存在低估纹理区域和高估边缘区域的失真可见性的问题,因此当前视频编码器中AQ算法的性能可以通过部署更好的视觉感知模型来提高。同时,视频压缩是一个多模块多层级协同的编码过程,包括码率控制、模式选择、运动估计、变换、量化等。由于视频压缩是一个串行编码过程,导致多模块感知优化存在率失真性能耦合效应,单模块算法优化对整体编码性能的影响并不满足线性关系。目前学术界缺乏对模块间相关性的定量分析以及多模块联合优化的系统研究,基于模块间相关性的多层次感知编码联合优化仍然是一大难题。针对视频编码研究现状,本文从自适应感知量化和多模块协同优化两个方面入手,探索基于视觉感知的多模块协同编码方法。本文的研究内容和创新性主要包括:1.本文考虑亮度自适应掩蔽效应和图案掩蔽效应,将JND预测引入至自适应感知量化中以提高AQ算法的率失真性能。具体而言,本文通过JND阈值预测模型估计编码单元（Coding Unit,CU）级JND均值,并将其映射至方差取值空间以保证算法兼容性,推导得到CU级感知量化参数偏移量以实现CU级感知自适应量化。实验结果表明本文提出的自适应感知量化的BD-BR平均降低1.04%,且在相同码率条件下VMAF分数增加0.2101,有效地提高了编码的主观质量。2.本文构建了一个多层次感知视频编码优化框架,并在此框架上进行系统化的算法优化。具体而言,本文定量分析了各编码模块间相关性,并确定各模块优化时的优先级,提出初始参数选择算法,通过从离散的候选参数解空间中依次选择算法关键参数,将复杂的多模块优化简化为连续的单模块优化。结合模块间相关性以及表征图像内容的特征参数,构建在线自适应参数模型,从而实现多模块协同感知编码优化。实验结果表明,该多模块优化方法能够在保持相同码率的条件下,VMAF分数提高0.6936。结合本文提出的感知AQ优化和多模块优化方法,在保持相同码率的前提下,VMAF分数提高0.7609。

关键词： HEVC 人眼视觉系统感知视频编码量化参数多模块优化

基于IHBF的增强局部对比度红外小目标检测方法

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红外技术 2022年第11期44卷 1132-1138页

作者：贺顺谢永妮杨志伟贺小艳刘祥熹西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710600 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071

针对非均匀背景下红外小目标检测率低的问题,本文引入人眼视觉系统对比度机制,提出一种基于改进高提升滤波(improved high boost filter,IHBF)的增强局部对比度红外小目标检测方法。首先,根据小目标的频域特性,通过IHBF运算提升高频信... 详细信息

针对非均匀背景下红外小目标检测率低的问题,本文引入人眼视觉系统对比度机制,提出一种基于改进高提升滤波(improved high boost filter,IHBF)的增强局部对比度红外小目标检测方法。首先,根据小目标的频域特性,通过IHBF运算提升高频信号同时,剔除含有背景的低频信号;然后,提出增强局部对比度方法构建比差联合形式的算子,进一步增强目标与背景间的对比度,获得最优显著图;最后,采用自适应阈值分割技术获取真实目标。仿真结果表明:相对于现有的局部对比度算法,所提方法在检测率、虚警率等方面更具优势,是非均匀背景下检测红外小目标的一种有效方法。

关键词：人眼视觉系统红外小目标改进高提升滤波增强局部对比度目标检测

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基于显著性图像边缘的全参考图像质量评价

仪器仪表学报 2016年第9期37卷 2140-2148页

作者：闫钧华朱可张婉怡汪竟成肖勇旗南京航空航天大学航天学院南京210016

大部分图像质量评价算法仅研究图像的灰度值及信息内容,没有充分考虑人眼视觉特性对图像质量评价的影响,针对此问题提出了一种基于显著性图像边缘的全参考图像质量评价方法。利用显著性图像表征图像的视觉关注内容,然后提取显著性图像... 详细信息

大部分图像质量评价算法仅研究图像的灰度值及信息内容,没有充分考虑人眼视觉特性对图像质量评价的影响,针对此问题提出了一种基于显著性图像边缘的全参考图像质量评价方法。利用显著性图像表征图像的视觉关注内容,然后提取显著性图像的边缘检测图,得到人眼关注的结构和边缘,最后计算参考图像与失真图像边缘检测图之间的汉明距离得到图像质量评价指标。实验结果表明本文提出的评价指标满足人眼视觉特性,对于各种失真类型有非常高的主观一致性,评价性能也优于很多其他指标。

关键词：图像质量评价人眼视觉系统显著性图像边缘提取全参考

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融合空时感知特性的无参考视频质量评估算法

电子学报 2017年第3期45卷 557-564页

作者：吴泽民彭韬频田畅胡磊王露萌中国人民解放军理工大学通信工程学院江苏南京210007 电子科技大学外国语学院四川成都611731

本文通过简化视频质量评估中人眼感知模型的复杂性,提出了一种新的无参考视频质量评估模型.首先通过分别抽取视频的空间域和时间域特征,然后按照视频局部块、视频帧、视频段等从细到粗的不同粒度,模拟人眼感知特性进行多重加权汇聚,最... 详细信息

本文通过简化视频质量评估中人眼感知模型的复杂性,提出了一种新的无参考视频质量评估模型.首先通过分别抽取视频的空间域和时间域特征,然后按照视频局部块、视频帧、视频段等从细到粗的不同粒度,模拟人眼感知特性进行多重加权汇聚,最终得到整段视频的特征向量描述.本方法以支持向量回归器为评估模型训练工具,通过有监督的视频样本库训练,以无参考方式完成未知视频的质量评估.实验结果表明,该评估算法的性能不但要优于当前已知最经典的无参考评估算法Video BLLINDS,而且与部分参考评估算法相当.

关键词：视频质量评估人眼视觉系统离散余弦变换支持向量回归器

图像质量评价:融合视觉特性与结构相似性指标

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哈尔滨工业大学学报 2018年第5期50卷 121-128页

作者：朱新山姚思如孙彪钱永军天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093

图像质量评价是多媒体领域的一个基本问题.在现有结构相似性方案的基础上,增加最小可辨失真和视觉显著性评价用于构造一个新的图像质量评价指标.首先,考虑到人眼视觉系统的掩蔽效应,设计了失真图像的修正模型,以Sigmoid函数为基础,利用... 详细信息

图像质量评价是多媒体领域的一个基本问题.在现有结构相似性方案的基础上,增加最小可辨失真和视觉显著性评价用于构造一个新的图像质量评价指标.首先,考虑到人眼视觉系统的掩蔽效应,设计了失真图像的修正模型,以Sigmoid函数为基础,利用最小可辨失真阈值和图像的像素变化绝对值构建失真图像修正模型,对失真图像进行修正,使其符合人眼的感知效果;然后,考虑到人眼视觉系统的视觉注意特性,设计了图像区域权重模型,利用视觉显著性图像表征图像感兴趣内容,作为图像不同区域的权重;最后,计算修正后的失真图像与原图像的局部结构相似性,并利用区域权重对局部区域质量进行加权平均获得全局图像的质量评价值.实验结果表明,与同类度量指标相比,本文提出的指标在评价图像局部质量方面,更符合人的主观感知效果;在主观数据拟合方面,其均方根误差、相关系数等指标都得到提升;在运行效率方面,具有一个适中的计算复杂度,远低于性能优越的度量指标的运行时间.

关键词：图像质量评价人眼视觉系统结构相似性指标最小可辨失真显著性图像

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基于人眼视觉系统的图像质量评价方法研究

基于人眼视觉系统的图像质量评价方法研究

作者：柳梦瑶哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

当前社会信息化高度发展,人类每天都会通过人眼获取大量图像、视频等多媒体信息。为了提高传输效率,图像在传送前往往会经过压缩等处理,导致图像质量严重下降。而图像是人类社会生活中重要的多媒体信息之一,故图像质量评价成为了当前图... 详细信息

当前社会信息化高度发展,人类每天都会通过人眼获取大量图像、视频等多媒体信息。为了提高传输效率,图像在传送前往往会经过压缩等处理,导致图像质量严重下降。而图像是人类社会生活中重要的多媒体信息之一,故图像质量评价成为了当前图像评价领域的重要发展趋势。图像质量的优劣主要取决于人眼的直观感受,因此针对视觉特性对图像进行特征提取是进行质量评价的要点。本文基于人眼视觉特性对图像质量进行评价。针对目前图像质量评价方法通用性较差、与人眼主观感受一致性较低的缺点,提出一种基于亮度和频率信息的图像质量评价方法——IQEBFI方法。首先在RGB色彩空间上构造灰度映射函数,建立R、G、B三分量的权重候选集合,搜索最优权重并对图像进行脱色处理,得到优化灰度处理后的图像和灰度直方图;然后建立空间频率与频谱图间的关系,计算原始图像上人眼能感知的空间频率;再分别构建人眼对灰度和频率的敏感函数;最后将一维灰度特征与人眼灰度敏感函数进行相似性对比,图像的一维频率特征与人眼频率敏感函数进行相似性对比,两个对比结果取均值,得到最终的图像质量评分。分别在多失真数据库和自然失真数据库中抽取图片进行测试分析,结果显示,IQEBFI方法综合性能良好,得出的评价结果预测精度高于其它对比方法,更接近人眼视觉感受,但IQEBFI方法在LIVE challenge图像数据库中的预测方向性、预测精度比在LIVE图像数据库中低,代表IQEBFI方法具有进步空间。为了进一步提高IQEBFI方法在LIVE challenge中的预测方向性和预测精度,提出一种基于改进韦伯局部特征的图像质量评价方法——IQEIWF方法。首先利用IQEBFI方法中提出的灰度优化算法对图像进行脱色处理,得到灰度图像;然后使用Prewitt算子计算邻域内的梯度方向,计算邻域内垂直方向和水平方向的差分激励值并取和,将梯度方向和差分激励的计算结果整合为一维特征数据;最后使用支持向量机训练多种失真数据库中图像的一维特征数据,构建图像质量评价模型。通过对比、验证,表明IQEIWF方法与人眼的一致性更强,具有误差低、适用性良好、预测方向性强等优点。

关键词：人眼视觉系统图像质量评价图像空间频率韦伯局部描述符

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基于码流的无参考3D点云质量评估研究

基于码流的无参考3D点云质量评估研究

作者：刘雨鑫青岛大学

学位级别：硕士

随着科技的进步和技术的发展,3D点云所驱动的计算机图形学在逆向工程、数字城市、文物保护、智能机器人、无人驾驶、人机交互等领域的应用逐渐出现人们的视线中。人们在带宽受限的3D点云应用中需求也快速增加,准确地确定压缩点云的质量... 详细信息

随着科技的进步和技术的发展,3D点云所驱动的计算机图形学在逆向工程、数字城市、文物保护、智能机器人、无人驾驶、人机交互等领域的应用逐渐出现人们的视线中。人们在带宽受限的3D点云应用中需求也快速增加,准确地确定压缩点云的质量、评估从而优化用户体验的质量变得越来越重要。为了实现对3D点云质量有效监控,本文深入研究关于3D点云的质量评估方法,提出了两种基于码流的无参考3D点云质量评估方法:一种基于v-SVR的无参考3D点云质量评估模型和一种基于码流的无参考3D点云质量评估模型。主要研究成果如下:(1)为了获取更准确的3D点云质量,提出一种基于v-SVR的无参考3D点云质量评估模型。该模型适用于G-PCC(Octree+LT)压缩的点云。首先,分析失真点云编码相关参数与主观质量之间的关系,确定编码设置对主观质量的影响。其次,分析相同编码设置下不同内容特性对主观质量的影响,并提出了一个能够估计表征点云内容特性的几何特性因子和纹理特性因子的模型。最后,将量化参数、位置量化尺度、纹理特征因子、几何特征因子作为v-SVR的输入参数,主观质量分数作为输出参数,训练并得出一个反映人眼视觉特性的无参考3D点云质量评估模型。(2)提出了一种基于码流的无参考3D点云质量评估模型,无需完全解码即可实现点云质量评估。首先,分析了几何无损纹理失真情况下主观平均分数(MOS)与纹理压缩量化参数之间的非线性关系。然后,根据比特率失真理论,构建纹理复杂度预测模型,利用纹理量化参数和纹理比特率估计点云的纹理复杂度。基于人眼视觉掩蔽效应,提出了一种仅利用纹理量化参数和纹理比特率的几何无损纹理失真的3D点云质量评估模型。最后,分析Trisoup引起的几何失真的基础上,提出了一种基于码流的无参考3D点云质量评估模型。本文提出两种无参考点云质量模型,拥有低计算复杂度和高性能的特点,可以应用在大多的场景和应用中。并考虑人眼视觉系统产生的空间掩盖效应,提出可以说明点云内容复杂度的参数,并通过实验证明了所提模型在性能和时间复杂度方面的优越性。

关键词：点云质量评估点云压缩 G-PCC 人眼视觉系统

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显著图联合改进的JND模型

北京邮电大学学报 2017年第2期40卷 79-83页

作者：肖贺涂钦门爱东北京邮电大学通信工程学院北京100876

提出一种改进的基于显著性检测图联合估计恰可失真(JND)阈值的视觉感知模型,将人眼注意力机制引入JND模型,通过感知特点建模得到更为精确的JND模型.首先通过改进的显著性检测算法得到相应的显著图,在计算JND阈值的过程中,使用显著图来... 详细信息

提出一种改进的基于显著性检测图联合估计恰可失真(JND)阈值的视觉感知模型,将人眼注意力机制引入JND模型,通过感知特点建模得到更为精确的JND模型.首先通过改进的显著性检测算法得到相应的显著图,在计算JND阈值的过程中,使用显著图来分配不同的权重给JND模型,并针对色度和亮度的不同给予不同的权重.基于空域的JND模型主要用在计算图像中的平坦区域;而基于DCT域的JND模型更加适合计算纹理区域的阈值,新的模型还同时考虑加入对比敏感度函数和各种掩蔽效应因子.将改进的JND模型融合到新的视频编码软件HM16.4中,实验结果表明,与HEVC标准的数据对比,视觉感知质量没有明显下降.

关键词：感知视频编码人眼视觉系统显著性检测恰可失真模型

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基于多特征融合的图像质量评价

基于多特征融合的图像质量评价

作者：陈翠寒太原科技大学

学位级别：硕士

在现今生活中,图像已经成为了信息表达与交流的主要途径。然而图像在获取、传输和再现过程中容易受到干扰从而导致图像失真,这些失真会直接影响人类对有效信息的提取。因此如何准确的度量图像的质量成为了图像领域的研究热点。主观质量... 详细信息

在现今生活中,图像已经成为了信息表达与交流的主要途径。然而图像在获取、传输和再现过程中容易受到干扰从而导致图像失真,这些失真会直接影响人类对有效信息的提取。因此如何准确的度量图像的质量成为了图像领域的研究热点。主观质量评估是评估图像质量最可靠的方法,具有很高的准确性,但其过程繁琐、昂贵、耗时,这使得它很难嵌入到实时质量监控和预测等实际应用中。因此,开发客观的图像质量评价方法变的非常重要,其目的是设计与人类视觉系统(Human Visual System,HVS)相一致的算法或模型。本文主要有如下两个研究工作:(1)提出了一种基于人眼视觉感知特性的全参考图像质量评价方法。为了克服特征难以选取以及池化策略难以解释的问题,本文充分考虑了HVS的感知特性,提取了多种视觉特征并采用机器学习的方法进行回归预测。首先基于HVS的视觉注意机制和对比敏感度特性,分别提取图像的视觉显著性特征和空间频率特征。此外,提取图像的色度特征和梯度特征分别刻画图像的颜色信息以及结构变化。然后提取参考图像和失真图像的相似度图的均值、标准偏差以及熵特征形成特征向量,最后采用随机森林建立回归模型。在四个权威数据库中,经过多种实验的验证,证明了本文方法的有效性和鲁棒性,且更加的符合人类视觉系统。(2)提出了一种基于双域特征融合的无参考图像质量评价模型。针对图像特征提取不充分导致的难以准确预测图像质量的问题,本文同时在空域和频域中分析和提取感知特征来模拟复杂的视觉感知机制。首先,在空间域中,提取自然性、颜色和熵特征。其次,在频域中,提取小波系数和离散余弦变换系数的归一化第一位数分布以及离散余弦变换块的子带能量比和频率变化特征。然后将在双域中提取的特征融合以形成质量感知特征向量。最后,将特征向量和主观分数输入到高斯过程回归工具中训练并建立回归模型。在三个数据库上的实验结果表明,与主流的方法相比,提出的方法表现出了良好的预测性能及泛化能力,与人类视觉系统保持了较高的一致性。

关键词：图像质量评价人眼视觉系统机器学习特征提取