隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及多媒體信息技術(shù)的快速發(fā)展,人們對(duì)于視頻質(zhì)量的要求越來(lái)越高,給視頻編碼技術(shù)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。新一代高效視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)(High Efficiency Video Coding,HEVC)便應(yīng)運(yùn)而生。與上一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)H.264/AVC相比較,HEVC的壓縮效率提高了一倍。然而,HEVC的許多新技術(shù)仍然是利用視頻信號(hào)的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性來(lái)去除空間及時(shí)間冗余,以達(dá)到高效壓縮的目的�？紤]到通常人眼是視頻的最終接收者,研究者們從人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)(Human Visual System,HVS)特性出發(fā),深入挖掘視頻的視覺(jué)冗余來(lái)進(jìn)一步提升視頻編碼效率。其中,恰可覺(jué)察失真模型(Just Noticeable Difference Model,JND Model)對(duì)圖像/視頻中的視覺(jué)冗余有較為準(zhǔn)確地量化估計(jì)。該模型通過(guò)模擬人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的感知特性,得到人眼的最低視覺(jué)門(mén)限閾值,當(dāng)變化值低于閾值時(shí),人眼將無(wú)法覺(jué)察出該變化。因而,一個(gè)有效的JND模型能較為準(zhǔn)確地估計(jì)出視覺(jué)冗余,且可應(yīng)用于視頻編碼,以提高視頻感知編碼效率。為此,本文圍繞提出更為可靠的JND模型以及其在HEVC感知視頻編碼的應(yīng)用來(lái)展開(kāi)研究工作,具體如下:1、大多數(shù)像素域JND模型過(guò)高地估計(jì)有序紋理區(qū)域的視覺(jué)掩蔽效果,忽略了人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的視覺(jué)注意特性,對(duì)視覺(jué)冗余的估計(jì)不夠準(zhǔn)確。因此,本文提出了一種基于視覺(jué)注意的像素域JND模型。首先,利用相對(duì)總變差模型(Relative Total Variation Model,RTV Model)和模式復(fù)雜度將圖像分解為結(jié)構(gòu)圖、有序紋理圖以及無(wú)序紋理圖,分別計(jì)算出它們的空間對(duì)比度,得到初始的對(duì)比度掩蔽模型(Contrast Masking Model,CM Model)。其次,考慮到圖像的顯著性模型與人眼視覺(jué)注意特性緊密相關(guān),利用顯著性調(diào)整因子來(lái)自適應(yīng)調(diào)整對(duì)比度掩蔽估計(jì)。最后結(jié)合亮度自適應(yīng)(Luminance Adaptation,LA)對(duì)JND進(jìn)行建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提的基于視覺(jué)注意的像素域JND模型對(duì)視覺(jué)冗余的估計(jì)較為準(zhǔn)確。2、考慮到不同紋理復(fù)雜度的圖像塊可能帶來(lái)不同的對(duì)比度掩蔽效應(yīng),而DCT塊的能量能很好表征圖像塊的紋理復(fù)雜度。因此,本文提出一種基于塊能量的DCT域JND模型。首先,在傳統(tǒng)塊類(lèi)型劃分方案的基礎(chǔ)上,依據(jù)塊能量的大小對(duì)紋理塊進(jìn)一步劃分,得到不同塊類(lèi)型對(duì)對(duì)比度掩蔽效應(yīng)的影響程度。然后,依據(jù)不同塊類(lèi)型帶來(lái)的影響程度,得到基于塊能量的對(duì)比度掩蔽模型。最后結(jié)合亮度自適應(yīng)和空間對(duì)比敏感度函數(shù)(Contrast Sensitivity Function,CSF)對(duì)JND進(jìn)行建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提的基于塊能量的DCT域JND模型更加有效。3、通過(guò)深入分析發(fā)現(xiàn):HEVC不同的幀內(nèi)預(yù)測(cè)方式與像素域JND模型相結(jié)合可以更準(zhǔn)確估計(jì)視覺(jué)冗余信息從而更有效提高HEVC編碼效率。為此,本文提出了一種基于方向性JND模型的HEVC幀內(nèi)感知視頻編碼優(yōu)化算法。所提方法首先依據(jù)梯度值與角度預(yù)測(cè)方式的角度方向關(guān)系,得到基于方向性的JND模型。接著利用該方向性JND模型來(lái)判定HEVC編碼器當(dāng)前最大編碼單元(Largest Coding Unit,LCU)的視覺(jué)冗余度。最后結(jié)合簡(jiǎn)化韋伯比擬合函數(shù)來(lái)自適應(yīng)調(diào)節(jié)拉格朗日乘子,實(shí)現(xiàn)根據(jù)視覺(jué)冗余度調(diào)節(jié)率失真優(yōu)化過(guò)程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法能夠在保持視頻感知質(zhì)量的前提下,有效地降低編碼碼率。綜上所述,本文所提的JND模型對(duì)視覺(jué)冗余的估計(jì)更為準(zhǔn)確,同時(shí)JND模型在HEVC中的應(yīng)用也提高了視頻感知編碼效率。本文的研究成果對(duì)于促進(jìn)感知圖像/視頻編碼技術(shù)的發(fā)展具有一定的研究意義和價(jià)值。
【學(xué)位單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TN919.81
【部分圖文】：

人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的生理學(xué)構(gòu)造

對(duì)比敏感度函數(shù)示意圖

掩蔽效應(yīng)示意圖

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4 陳穩(wěn);張德學(xué);;基于高效率視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的多核并行解碼算法[J];科教導(dǎo)刊(中旬刊);2015年06期

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6 蔣剛毅;朱亞培;郁梅;張?jiān)?;基于感知的視頻編碼方法綜述[J];電子與信息學(xué)報(bào);2013年02期

7 李衛(wèi)平;;是否使用可伸縮視頻編碼(英文)[J];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào);2013年11期

8 陳富春;周鳴爭(zhēng);;分布式信源編碼在視頻編碼中的應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2012年01期

9 賀詞;;可伸縮視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中的差錯(cuò)控制[J];通信技術(shù);2010年03期

10 肖小月;宋建新;;非平衡多描述視頻編碼方法的研究[J];電視技術(shù);2010年S1期

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4 羅坤;史萍;;一種改進(jìn)的S隨機(jī)交織器及其在分布式視頻編碼中的應(yīng)用[A];2006北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會(huì)——通信與信息技術(shù)會(huì)議論文集（上）[C];2006年

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6 石春鶯;陳偉建;;分布式視頻編碼的近況和未來(lái)研究方向[A];2008年中國(guó)西部青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

7 劉東;杜明輝;;分布式視頻編碼中邊信息生成技術(shù)的改進(jìn)[A];第十五屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

8 江濤;陳偉建;;可伸縮視頻編碼中運(yùn)動(dòng)模型的改進(jìn)[A];2008年中國(guó)西部青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

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3 記者 連曉東;AVS視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)成為IEEE標(biāo)準(zhǔn)[N];中國(guó)電子報(bào);2013年

4 中國(guó)工程院院士 高文;智慧城市中的視頻編碼、分析與評(píng)測(cè)[N];中國(guó)信息化周報(bào);2013年

5 記者 吳德群;Flash視頻編碼實(shí)現(xiàn)海量瀏覽[N];深圳特區(qū)報(bào);2009年

6 胡春民;AVS首次完成監(jiān)控視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)[N];中國(guó)電子報(bào);2008年

7 湖北 褚達(dá);視頻編碼一網(wǎng)打盡[N];電腦報(bào);2003年

8 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所，中國(guó)科學(xué)院研究生院$$ $$信息產(chǎn)業(yè)部“數(shù)字音視頻編解碼技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)工作組”秘書(shū)長(zhǎng)、組長(zhǎng) 黃鐵軍 高文;視頻編碼有絕招[N];計(jì)算機(jī)世界;2003年

9 ;視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展[N];計(jì)算機(jī)世界;2005年

10 記者 徐建華;我國(guó)新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)公開(kāi)征求意見(jiàn)[N];中國(guó)質(zhì)量報(bào);2014年

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2 肖巍;基于運(yùn)動(dòng)分析的高性能視頻編碼（HEVC）優(yōu)化[D];西安電子科技大學(xué);2016年

3 楊楷芳;高效視頻編碼H.265/HEVC率失真優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2017年

4 公衍超;分級(jí)預(yù)測(cè)視頻編碼感知質(zhì)量?jī)?yōu)化研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2017年

5 譚頌超;三維視頻編碼優(yōu)化技術(shù)研究[D];大連理工大學(xué);2018年

6 單娜娜;高性能視頻編碼中的低復(fù)雜度算法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2016年

7 李宇琛;高效率視頻編碼HEVC的優(yōu)化研究[D];北京郵電大學(xué);2018年

8 高艷博;基于率失真優(yōu)化的視頻編碼方法研究[D];電子科技大學(xué);2018年

9 賀競(jìng);H.265/HEVC視頻編碼率失真優(yōu)化技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2017年

10 朱仲杰;立體視頻編碼中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2003年

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5 崔盈;SHVC空間可伸縮視頻編碼的幀內(nèi)快速算法研究[D];重慶郵電大學(xué);2018年

6 劉妍君;基于QSHVC的遠(yuǎn)程醫(yī)療視頻編碼快速算法研究[D];重慶郵電大學(xué);2018年

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本文編號(hào)：2823815