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基于时空域影响图的感知编码算法研究

基于时空域影响图的感知编码算法研究

作者：张乾文西南交通大学

学位级别：硕士

新一代数字视频压缩编码标准——高效视频编码HEVC仍然采用预测编码、变换编码和统计编码的混合视频编码框架。其压缩思想仍主要停留在数字信号处理的层面,主要从去除视频中的时间冗余、空间冗余及统计冗余方面入手,但较少考虑视觉上的... 详细信息

新一代数字视频压缩编码标准——高效视频编码HEVC仍然采用预测编码、变换编码和统计编码的混合视频编码框架。其压缩思想仍主要停留在数字信号处理的层面,主要从去除视频中的时间冗余、空间冗余及统计冗余方面入手,但较少考虑视觉上的冗余特性。本文通过融合空域、时域的感知特性获得时空域影响图模型,并将其应用到HEVC测试模型HM16.7。本文的主要内容包括:1)介绍了人类视觉系统感知特性,融合空域的掩蔽效应、空域刺激、空域显著图获得空域影响图,将视频序列的绝对运动向量和全局运动向量相减获得的全局运动补偿运动向量GMC-MV作为时域影响图,结合空域影响图、时域影响图获得最终的时空域影响图,根据视频序列的内容验证时空域影响图模型的有效性。2)研究分析HEVC测试模型HM16.7中的码率控制算法,根据时空域影响图模型改进LCU级比特分配算法。实验结果表明,在码率不变的情况下,采用全I帧编码模式,高影响区域的Y-PSNR平均提高0.49dB,采用低延时P帧编码模式,高影响区域的Y-PSNR平均提高0.21dB。3)研究分析HEVC测试模型HM16.7中的率失真优化算法,根据时空域影响图模型改进率失真优化算法。实验结果表明,在码率不变的情况下,采用低延时P帧编码模式,高影响区域的Y-PSNR平均提高0.35dB,同时视频的主观质量采用MOVIE评价指标提高了约5%。

关键词：感知编码 HEVC 码率控制率失真优化时空域影响图

基于加权预测和自适应量化的感知编码技术研究

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基于加权预测和自适应量化的感知编码技术研究

作者：阳海浪华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着视频应用愈发广泛,视频数据量爆炸式增长。视频数据量的急剧增加造成视频在存储及传输中面临巨大压力,因此对视频压缩效率的要求不断提高。国内外视频编码标准组织在上述背景下,不断为视频编码流程中的各功能模块提出更为高... 详细信息

近年来,随着视频应用愈发广泛,视频数据量爆炸式增长。视频数据量的急剧增加造成视频在存储及传输中面临巨大压力,因此对视频压缩效率的要求不断提高。国内外视频编码标准组织在上述背景下,不断为视频编码流程中的各功能模块提出更为高效的编码技术,以提升视频压缩效率。现有传统视频编码标准中所采用的编码技术,主要以提升客观性能指标为目标,而感知视频编码技术可在传统视频编码标准基础上,结合人眼视觉感知特性进一步去除视频中的感知冗余信息。因此本文基于高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）标准,结合可反映人眼对失真感知程度的恰可察觉失真（Just Noticeable Distortion,JND）阈值估计模型提出感知视频编码优化算法。一方面,为降低编码残差数据所需的码率,本文提出基于加权预测的帧内感知残差滤波算法。首先考虑到HEVC现有帧内预测技术预测准确性有限的情况,该算法采用加权预测技术,通过利用更多的参考像素及其组合方式,提升帧内预测的准确性;然后,在采用加权预测得到的帧内预测残差基础上,结合JND阈值估计模型设计残差滤波器,对残差信号中难以被人眼视觉系统（Human Visual System,HVS）感知的部分进行滤波,以去除其中的感知冗余信息。另一方面,HVS在一定码率范围内只能感知到有限且离散的视频感知质量层级,考虑到量化作为视频编码过程中影响码率和失真的关键技术,本文提出基于感知的自适应量化算法。首先通过结合JND阈值估计模型和HEVC编码失真估计模型确定帧级感知量化参数;其次,由于HVS对不同视觉特征的区域具有不同的感知敏感度,因此结合JND阈值估计模型,在帧级感知量化参数的基础上确定编码单元（Coding Unit,CU）级感知量化参数,以进一步去除视频中的感知冗余信息,实现视频压缩效率的提升。综上,基于HEVC视频编码标准,本文所提出的感知视频编码优化算法,在预测阶段提出加权预测技术,提升帧内预测准确性,降低预测残差幅值,并在该预测残差基础上,结合JND阈值估计模型设计残差滤波器,对残差信号中难以被HVS感知的部分进行滤波。而在量化阶段,结合JND阈值估计模型和HEVC编码失真估计模型确定各帧与各编码单元CU所使用的感知量化参数。本文所提出的算法通过对编码过程中不同处理阶段的优化,最终实现视频压缩效率的提升。本文对所提出的基于加权预测的帧内感知残差滤波算法和基于感知的自适应量化算法进行实验验证。根据实验结果显示,基于加权预测的帧内感知残差滤波算法AllIntra（AI）配置下,与原始编码器HM16.17具有相近感知质量的同时,具有6.23%的码率节省。基于感知的自适应量化算法在AI,Low Delay B（LDB）和Random Access（RA）三种配置下,在无明显感知质量下降的条件下,分别可实现22.37%,15.92%和10.87%的码率节省。两者联合仿真实验显示,整合上述两个算法后,在AI配置下可实现25.05%的码率节省。

关键词： HEVC 感知编码量化残差滤波帧内预测

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感知编码的一种新理论——空间对数变换理论

生物化学与生物物理进展 1986年第4期13卷 45-50页

作者：于德山汪云九中国科学院生物物理研究所北京八三届研究生中国科学院生物物理研究所

动物和人类是怎样对外部世界进行感知编码的?这历来是神经生理学中一个重大的问题,就此有人提出了各种各样的理论。比较著名的有早期“格式塔”理论、空间频率通道理论以及单细胞特征提取理论,它们都是从不同的角度,对感知编码的可能机... 详细信息

动物和人类是怎样对外部世界进行感知编码的?这历来是神经生理学中一个重大的问题,就此有人提出了各种各样的理论。比较著名的有早期“格式塔”理论、空间频率通道理论以及单细胞特征提取理论,它们都是从不同的角度,对感知编码的可能机制进行了探讨。美国纽约大学医学中心的***近年来提出了一种崭新的理论——空间对数变换理论,它从视网膜—皮层的空间投射性质入手,对视觉研究中的几个基本问题如视觉不变性、Mackay互补图后效应、视错觉现象和Julesz“质

关键词：对数变换网膜腹膜视觉不变性视皮层感知编码

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音频信号的感知编码技术研究

咸宁学院学报 2007年第3期27卷 75-77页

作者：沈静阮若林咸宁学院信息工程学院湖北咸宁437100

感知编码是利用人耳听觉的心理声学特性,将凡是人耳感觉不到的成分不编码不传送的一种编码技术.本文主要介绍了音频感知编码的相关知识,绝对听觉门限和听觉掩蔽效应,以及感知编码器的基本原理.最后,本文着重描述了感知编码技术的发展和... 详细信息

感知编码是利用人耳听觉的心理声学特性,将凡是人耳感觉不到的成分不编码不传送的一种编码技术.本文主要介绍了音频感知编码的相关知识,绝对听觉门限和听觉掩蔽效应,以及感知编码器的基本原理.最后,本文着重描述了感知编码技术的发展和一些利用感知编码的音频编码标准,主要MPEG-1、MPEG-2、杜比AC-3、AAC、DTS和AVS音频编码技术.

关键词：音频信号音频编码感知编码感知编解码器

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低码率编码基于心理声学及感知编码

高保真音响 2014年第10期 100-101页

作者：周信怡

在理想的情况下．如果数字信号的传输和存储不受制于带宽和容量．那么自然没有人会想要去使用压缩算法。然而事实上，截止到今天，即使随着技术的发展，传输带宽以及存储容量，都在以极高的速度拓宽和扩展，对于数字信号使用尽可能高效... 详细信息

在理想的情况下．如果数字信号的传输和存储不受制于带宽和容量．那么自然没有人会想要去使用压缩算法。然而事实上，截止到今天，即使随着技术的发展，传输带宽以及存储容量，都在以极高的速度拓宽和扩展，对于数字信号使用尽可能高效的编码方式来兼得较高的音质和较低的数据量仍然是十分必要的事情。在这种情况下．就出现了两类编码方式：

关键词：低码率编码感知编码心理声学存储容量数字信号传输带宽编码方式压缩算法

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基于小波零树的图像感知熵编码研究

电子科学学刊 2000年第1期22卷 23-27页

作者：袁杰辉魏政刚蔡元龙西安交通大学电信学院图像所西安710049

本文以小波作为编码框架,通过对人工合成图像的主观实验,得出小波变换域中各不同频带的视觉误差阈值函数,进而提出了一个新的量化编码方案。该方案基于小波域非均匀零树结构量化和高频低能系数的视觉非均匀量化。对实际图像的感知熵和... 详细信息

本文以小波作为编码框架,通过对人工合成图像的主观实验,得出小波变换域中各不同频带的视觉误差阈值函数,进而提出了一个新的量化编码方案。该方案基于小波域非均匀零树结构量化和高频低能系数的视觉非均匀量化。对实际图像的感知熵和几乎透明的情形作了研究,与JPEG标准也作了比较。实验表明该方案较充分、自适应地考虑人眼视觉冗余,具有稳健、实际可行的特点。对自然图像,在十倍压缩比左右可有视觉无失真质量。

关键词：感知编码感知熵小波变换零树图像编码

不同年龄段的消费者群体对手机影响的感知及编码探究

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中国市场 2017年第26期 105-108,114页

作者：黄欢泰国正大管理学院泰国曼谷11120 广西经济职业学院广西南宁530105

文章利用质性研究分析中的访谈法,针对不同年龄段的消费者群体对手机影响的感知,结合问卷调查设计,将访谈和调查的结果进行编码分析,为手机消费市场进行更多探索性研究提供依据。

关键词：不同年龄消费者手机影响感知编码

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基于视觉感知的3D视频编码方法研究

基于视觉感知的3D视频编码方法研究

作者：杨家辉宁波大学

学位级别：硕士

3D-HEVC能够较好地去除3D视频中的时空域、视点间的冗余,但未能够很好地去除感知冗余,而感知编码的应用能够在保证主观质量不变的前提下,进一步去除感知冗余从而降低编码复杂度或节省编码码率。因此如何构建视觉感知模型以及如何应用到3... 详细信息

3D-HEVC能够较好地去除3D视频中的时空域、视点间的冗余,但未能够很好地去除感知冗余,而感知编码的应用能够在保证主观质量不变的前提下,进一步去除感知冗余从而降低编码复杂度或节省编码码率。因此如何构建视觉感知模型以及如何应用到3D视频编码当中,是当前3D视频编码的研究热点。为此,本学位论文基于3D-HEVC编码标准,从视觉感知角度出发,对3D视频的低复杂度编码和率失真优化两个核心技术展开研究。针对深度图编码复杂度较高,本文提出一种基于虚拟视点合成的快速深度图编码方案。面向三维视频系统采用最大可容忍深度失真(Maximum Tolerated Depth Distortions,MTDD)模型,首先根据MTDD值的可容忍性不同,给出应用于不同类型深度范围提前决策算法;然后,检测是否对绘制失真敏感的竖直边缘区域,根据不同的搜索策略进行模式决策;最后,融合这两个算法进一步降低深度视频编码的复杂度。实验结果表明,所提出的算法在保证绘制虚拟视点质量和编码码率基本不变的情况下,降低了49.45%的编码时间。针对立体视频中存在着大量的感知冗余,本文提出了一种基于中心凹的双目恰可察觉编码失真(Foveated Binocular Just-Noticeable Coding Distortion,FBJNCD)模型。首先通过主观实验研究梯度幅值和纹理幅值对立体掩蔽效应的影响;同时考虑到人类视觉特性(Human Visual System,HVS)的视觉敏感度并非恒定不变,当视网膜离心率变大时,像素的视觉阈值也随之变大,因此结合HVS的视网膜中心凹感知特性;最后将FBJNCD并将其应用于多视点高效视频编码(Multi View-High Efficiency Video Coding,MV-HEVC)测试平台中对立体视频进行非对称编码。实验结果表明所提出模型在保持立体视频感知质量的同时,平均能够节省26.04%的编码码率,提高立体视频压缩效率。针对传统的恰可察觉失真(Just-Noticeable Distortion,JND)模型很难应用于立体视频当中且存在高估前景区域的视觉阈值和低估背景区域的视觉阈值的问题,因此本文提出了一种能够应用于立体视频的恰可察觉失真(Stereo Just-Noticeable Distortion,SJND)模型。首先,利用视差信息把传统的JND分为前背景区域,对前景区域赋予较小的阈值,对背景区域赋予较大的阈值。同时考虑到前景区域中人比较关注视觉中心区域和视差较大的区域,因此基于这两个规则提出了一种新的显著图,并给不同显著性区域赋予不同的量化参数(QP)值。实验结果表明所提出方法在保证立体视频质量不变的前提下,平均能够节省19.92%的码率。

关键词： 3D视频感知编码深度图非对称编码立体感知冗余

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基于视觉感知的高效视频编码优化方法

基于视觉感知的高效视频编码优化方法

作者：刘晓燕中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

随着数字媒体技术的发展,视频数据量呈现爆炸性增长,如何高效地压缩视频成为巨大的挑战。国际电信联盟ITU-T和国际标准化组织ISO/国际电工委员会IEC,一直致力于制定有效的视频编码标准,来应对这一挑战。目前国际最先进的视频编码标准为H... 详细信息

随着数字媒体技术的发展,视频数据量呈现爆炸性增长,如何高效地压缩视频成为巨大的挑战。国际电信联盟ITU-T和国际标准化组织ISO/国际电工委员会IEC,一直致力于制定有效的视频编码标准,来应对这一挑战。目前国际最先进的视频编码标准为H.265/高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC),比H.264/高级视频编码(Advanced Video Coding,AVC)的编码效率提高了一倍。但是人眼毕竟是视频数据的最终接收端,根据人类视觉系统的感知特性可知,将人类视觉系统的感知特性与视频编码相结合,剔除视频中的视觉感知冗余势必能带来更好的编码增益。基于此,本论文将人类视觉感知特性加入到视频编码框架中,提出了基于视觉感知的高效视频编码优化方法,主要有以下几个方面的研究:1、在HEVC中,基于I帧(Intra frame)的编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)级比特分配算法采用同位CTU的均方误差(Mean Squared Error,MSE)或平均绝对差(Mean Absolute Difference,MAD)作为比特权重来指导比特分配,这种做法没有充分考虑人眼的视觉感知特性。因此,提出了一种基于空域视觉感知失真的比特分配算法。首先,采用融合空域掩蔽效应的感知失真评价标准替换传统的失真评价标准,建立新的空域感知失真与码率的关系模型,接下来,通过数据统计和拟合的方式验证模型的准确性。此外,提出了两种参数估计方法来求解参数模型。最后,通过率失真优化理论以及拉格朗日乘子法推导求解出每个CTU的感知权重因子指导比特分配。为了验证所提算法的性能,采用空域感知失真评价模型对所提算法进行率失真性能评价。还使用了其他七种视频质量评价模型对所提算法进行性能评估。实验结果表明在相同感知质量的情况下,所提算法平均降低了6.27%的编码比特率,大大提高了编码性能。2、对于I帧图像的比特分配考虑空域视觉感知特性可以很好的提高编码效率,但对于非I帧图像的编码仅仅考虑视频的空域感知特征不足以充分剔除视觉感知冗余。因为视频是由一帧帧图像组合而成的,在编码非I帧图像时还需要考虑视频的时域感知特性,利用融合了时空域视觉特征的感知模型可以更好的评估非I帧图像的感知失真。所以提出采用基于时空域感知失真模型指导视频编码中的码率控制技术。首先,除去视频中的I帧图像,通过统计过程得到非I帧图像的时空域感知失真和码率之间的关系模型。然后,根据非I帧时空域感知失真和码率之间的关系,得到每个CTU的感知权重。之后,根据感知权重来指导CTU级比特分配。最后,利用R-?和QP-?模型,得到编码的量化参数值,进而指导CTU级码率控制算法。所提算法与JCTVC-K0103算法相比,大大提高了视频编码的效率。3、为了满足临床治疗所需的图像质量以及尽可能的提高压缩率,提出了一种用于病理切片图的基于感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的视频编码方法。首先利用病理切片图的感知特性确定图像阈值,将病理切片图分为感兴趣区域和非感兴趣区域。然后分别确定病理切片图中感兴趣区域和非感兴趣区域的感知失真值。针对病理切片图的感兴趣区域采用人眼不可察觉失真的方式压缩,对于临床非感兴趣区域在不影响视觉效果的前提下采用最大失真压缩。实验表明分区域压缩病理切片图的编码方式比采用同一种方式压缩病理切片图节省比特率92%。在编码的过程中,为了控制不同区域的感知质量,要遍历所有的量化参数并计算出对应的失真值,计算复杂度比较高。通过建立失真与量化参数之间的关系模型,可以快速实现量化参数的选取,大大降低了编码的复杂度。实验表明基于感兴趣区域的病理切片图快速编码方法比全遍历编码方法的时间节省率为97%,不仅保持了编码的压缩效率,而且大大降低了编码的复杂度。本文所提出的基于视觉感知的高效视频编码优化方法,充分考虑了如掩蔽效应、对比敏感度,视觉注意力机制等人类视觉感知特性。将感知模型加入到视频编码框架中,剔除了人眼的感知失真,优化了比特资源分配,有效的提高了视频编码的效率。将感知编码运用到病理切片图中,大大提高了病理切片图编码的压缩效率。本课题的研究对感知编码的发展有一定的理论依据,对视频会议、图像视频压缩、媒体传播、智慧医疗等有着积极的指导意义。

关键词：感知编码比特分配码率控制高效视频编码人类视觉系统