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应用多恰可感知失真等级的视频感知编码

华中科技大学学报（自然科学版） 2021年第9期49卷 11-16页

作者：王健万帅公衍超赵晗西北工业大学电子信息学院陕西西安710129 西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

为了对视频编码中的视觉感知冗余进行充分挖掘,提升视频的主观质量,根据人眼感知特性对视频内容进行分类,建立了一种更符合人眼感知的多恰可感知失真等级视频感知失真测度模型,并将其应用于高效视频编码(HEVC).通过改善传统编码器的比... 详细信息

为了对视频编码中的视觉感知冗余进行充分挖掘,提升视频的主观质量,根据人眼感知特性对视频内容进行分类,建立了一种更符合人眼感知的多恰可感知失真等级视频感知失真测度模型,并将其应用于高效视频编码(HEVC).通过改善传统编码器的比特分配方式,对帧内编码帧与帧间编码帧分别进行处理,根据重分配的比特更新量化参数(QP),实现了视频感知编码.实验结果显示:与HEVC标准测试模型(HM)中的方法相比,提出的算法能够在近似同等的码率下获得更好的视频主观质量.

关键词：视频编码多恰可感知失真等级感知编码比特分配高效视频编码(HEVC)

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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E.L.Schwartz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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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

基于视觉感知的屏幕内容视频编码优化算法研究

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基于视觉感知的屏幕内容视频编码优化算法研究

作者：丁佳军华侨大学

学位级别：硕士

随着屏幕共享、视频会议、远程视频教育和云游戏等新兴应用的出现,对基于屏幕内容特定特征的视频编码策略提出了更高的要求。与摄像机拍摄的自然视频不同,屏幕内容视频通常包括计算机直接生成的文本、图表、图形和摄像机拍摄的自然视频... 详细信息

随着屏幕共享、视频会议、远程视频教育和云游戏等新兴应用的出现,对基于屏幕内容特定特征的视频编码策略提出了更高的要求。与摄像机拍摄的自然视频不同,屏幕内容视频通常包括计算机直接生成的文本、图表、图形和摄像机拍摄的自然视频区域。为了给屏幕内容视频提供实时、低延迟的传输,ITU-T视频编码专家组(VCEG)和MPEG动态图像专家组(MPEG)于2014年正式启动了基于HEVC(High Efficiency Video Coding)的屏幕内容编码扩展标准化进程,称作HEVC-SCC。考虑到原始HEVC-SCC编码框架中的关键编码技术:率失真优化和码率控制。它们都忽略了人眼视觉系统的感知特性,导致感知编码效率低。其次,它们还忽略了屏幕内容视频的内容特性,如有锐利的边缘以及帧与帧之间的内容不变和突变性等。针对上述问题,深入分析了人眼视觉感知特性与HEVC-SCC率失真优化模型的关系,并用以指导码率控制,达到根据视频内容自适应调整码率,从而提高屏幕内容视频感知编码效率的目的。主要工作包括以下三方面:首先,提出了基于感知特征的HEVC-SCC率失真优化算法。由于HEVC-SCC率失真优化模型中所有块的拉格朗日算子λ的取值都一样,忽略了视频内容的感知特性。因此,可以加入感知特性自适应地调节λ,使编码重建视频质量提高、编码码率降低。其中,感知特征的提取主要包括提取当前CTU的空域和时域特征。在空域方面,计算屏幕内容的梯度幅值信息作为空域特征描述子;在时域方面,结合梯度方向和梯度幅值信息,得到梯度相似值GS(Gradient Similarity)。将空域和时域特征进行加权融合得到新的感知特征,最后把所得到的感知特征加入HEVC-SCC率失真优化模型中,自适应地调节拉格朗日算子,合理地进行比特分配,有效的提高视频的感知质量和率失真优化性能。基于第一部分工作,利用所提取的时空感知特征在CTU级进行自适应的码率控制过程。而后根据R-?和?-QP模型确定量化参数以及参数更新。实验结果表明,在随机接入RA(Random Access)模式下,所提算法和原始HEVC-SCC算法相比,在略微降低误码率、节省码率开销的同时提高了视频的感知质量。针对屏幕内容视频中有大量文字图形区域、边缘锐利以及内容场景突变的特点,本文提出了一种屏幕内容视频自适应地感知码率控制算法。主要是利用最新的屏幕图像质量评价方法GFM(Gabor Feature-based Model)来获得空域感知特征模型。另外利用结构相似性构建时域特征感知模型来判断当前块的类型。然后将时空域的感知特征进行加权融合得到我们最终的感知特征,并利用所得感知特征在CTU级对屏幕内容视频进行合理的比特分配以及参数更新过程。从实验结果可以看出,在两种编码结构下所提算法都能有效降低误码率、提高视频的质量以及有更好的率失真性能。

关键词： HEVC-SCC 人类视觉系统感知编码率失真优化码率控率

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基于视觉感知的HDR视频编码方法研究

基于视觉感知的HDR视频编码方法研究

作者：佘航飞宁波大学

学位级别：硕士

相对于传统的低动态范围视频,高动态范围(High Dynamic Range,HDR)视频能够在高亮和低暗的区域呈现出更加丰富的细节以及对比度信息,给人们带来更加接近真实世界的视觉体验。因此,HDR技术在监控安全、影视娱乐等领域有广泛的应用前景。... 详细信息

相对于传统的低动态范围视频,高动态范围(High Dynamic Range,HDR)视频能够在高亮和低暗的区域呈现出更加丰富的细节以及对比度信息,给人们带来更加接近真实世界的视觉体验。因此,HDR技术在监控安全、影视娱乐等领域有广泛的应用前景。现有的高性能视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)标准虽然兼容对HDR视频的编码,但考虑到HDR视频高动态范围和高精度的特殊性以及人眼视觉感知的复杂性,编码后的视频仍存在较多的感知冗余。本学位论文主要从人类视觉感知特性出发,围绕HEVC对HDR视频编码过程中的率失真优化技术、编码前的预处理过程以及不同动态范围视频用户码流的兼容性问题展开研究,实现在保证视觉感知质量的同时去除HDR视频中的感知冗余。(1)针对现有HEVC标准的率失真优化技术缺乏考虑视觉对HDR视频编码失真的感知特性的问题,提出一种基于对比敏感度函数的HDR视频编码率失真优化算法。首先根据对比敏感度函数的定义得出对比敏感度与人眼对误差敏感程度的关系;然后针对10比特HDR视频的亮度分量,以树形编码单元(Coding Tree Unit,CTU)为基本单位,求取影响视觉对比敏感度的适应亮度值以及空间频率;最后进一步修正对比敏感度作为感知因子对HEVC编码过程中每个CTU的拉格朗日因子进行缩放,实现更加符合视觉感知的码率分配,去除感知冗余。实验结果显示在相同HDR-VDP-2和PSNRE分值下,和原始编码平台相比码率平均节省5.6%和8.3%,表明提出的方法在保持感知质量情况下能有效降低码率。(2)考虑到现有HDR视频编码预处理过程中量化方法针对动态范围的单一性而产生的失真,提出一种依据HDR视频内容和动态范围自适应的预处理量化方法。首先,对预处理过程中的感知量化(Perceptual Quantizer,PQ)方法对HDR视频对比度造成的失真进行分析;然后依据HDR视频各个通道像素的概率密度分布以及视觉的对比度感知特性优化10bit整型量化信号的分布,尽可能地保护HDR视频的对比度信息;最后,依据优化策略结合逆PQ对原始HDR视频信号采用映射的方法进行优化,从而实现对HDR视频的自适应预处理量化,减少量化产生的失真。实验结果显示在相同HDR-VDP-2和PSNRE质量指标下,提出的方法码率平均节省8.7%和15.3%,表明所提出的方法能有效减少量化过程所造成的失真,提升对HDR视频编码压缩的性能。(3)针对标准动态范围和HDR用户视频信号流兼容性问题,本文结合现有的色调映射(Tone Mapping,TM)算法提出了两种动态范围可分级的HDR视频编码方案。方案一中对残差层所包含的HDR失真信息结合视觉的感知特性进行了分析,并采用引导滤波的方法对残差层进行处理以降低编码所产生的码率。方案二中首先对采用的TM算法进行了研究,并提取出针对不同HDR视频帧的色调映射算子(TM Operate,TMO),结合视觉的感知特性对TMO进一步修正后作为辅助信息传输到解码端重建出HDR视频。相对于传输残差层的编码方法,TMO单通道、高频信息较少的特性作为辅助信息能够节省一定的码率同时能够减少压缩算法所产生的失真,验证了可分级编码方法的有效性。

关键词：人眼视觉系统 HDR视频感知编码率失真优化可分级编码

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基于视觉感知特性的视频编码研究

基于视觉感知特性的视频编码研究

作者：李津津安徽工程大学

学位级别：硕士

现代通信技术的发展,使得远程教育和虚拟视频会议,无线视频通信技术以及数字化视频监控服务走进人们的视野中,这些高端多媒体服务产生了巨大的视频容量,存储和传送这些高容量的视频信息,对视频的压缩效率提出了更高的要求。高效视频编码... 详细信息

现代通信技术的发展,使得远程教育和虚拟视频会议,无线视频通信技术以及数字化视频监控服务走进人们的视野中,这些高端多媒体服务产生了巨大的视频容量,存储和传送这些高容量的视频信息,对视频的压缩效率提出了更高的要求。高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)通常采用客观失真度量进行算法优化,但是这些方法没有充分考虑到视觉的感知特性。因此,将人类视觉感知特性与视频编码相结合,可以达到大大提高视频编码效率,提高视频编码的率失真性能以及优化视频主观质量的多重目的。鉴于此,论文结合人眼视觉感知特性对HEVC视频编码关键技术展开研究,提出了基于结构相似度的率失真优化方法,建立了基于视觉感知特性的编码模型和基于视觉显著图的视觉感知编码优化算法。首先,论文研究了反映视频结构特性的失真度量结构相似度SSIM(structural similarity index measurement),提出了基于结构相似度的率失真优化方法,该方法使用1-SSM作为失真度量的算法,利用均方误差和结构相似度两者之间的关系,实现对结构相似度的改进,利用改进后的结构相似度修正率失真函数,调节拉格朗日因子,进而实现率失真优化。实验结果表明,提出算法和HM(HEVC Model)算法相比,对于相同的结构相似度,码率平均节省了2.9%,对于相同的PSNR(Peak-Signal-to-Noise Ratio)峰值信噪比,率失真平均只减少了0.8%,结果表明提出的结构相似度算法可明显改善视频编码的率失真性能。其次,鉴于结构相似度只能反映视频结构信息的缺点,论文结合人眼的主观视觉特性,提出了基于视觉感知的HEVC编码模型,该模型利用GBVS(Graph-Based Visual Saliency)基于图的视觉显著性算法建立视觉显著性模型,通过算法提取图像特征信息,得到视频显著图,把视频图像划分为显著区域与背景区域,同时提取视频显著权重。最后,根据提出的视觉显著性模型,和针对HM模型中码率分配不合理的问题,论文提出基于显著性的编码树单元码率分配方法,将显著权重加入复杂度权重中,当目标码率较大时,两者同时指导编码树单元的码率分配,当目标码率较小时,只使用显著权重指导码率分配。然后将加入显著权重指导分配得到的码率调整编码树单元的拉格朗日因子,修正拉格朗日因子和量化参数。与此同时,使用调整后的拉格朗日因子修正编码单元的率失真函数,使视频显著区域的编码单元选择最优的编码模式,从而提高显著区域编码单元模块的编码效果。实验结果表明,本文算法与HM16.8官方算法相比,在目标码率基本不变的情况下,全I帧模式,显著性区域的Y-PSNR平均上升了0.47d B;RA模式,显著区域Y-PSNR平均上升0.51d B,视频编码显著区域的率失真性能有显著提高。

关键词： HEVC 感知编码结构相似度视觉感知码率分配率失真优化