【摘 要】
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传统感兴趣区域视频编码方法通过整体降低ROI区域的量化参数来实现ROI质量优化,会造成整体率失真性能的下降,尤其在低码率时下降更加严重。针对这一问题,结合人眼掩蔽特性的
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心
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传统感兴趣区域视频编码方法通过整体降低ROI区域的量化参数来实现ROI质量优化,会造成整体率失真性能的下降,尤其在低码率时下降更加严重。针对这一问题,结合人眼掩蔽特性的精细Grid量化方法在文中提出,可有效提高ROI质量并降低整体质量的损失。而且该量化方法能够根据ROI尺寸大小对初始感知权重进行自适应调节,适用于ROI特征不同的视频序列。实验结果表明,对于不同特征的标准测试序列,在中低码率条件下和H.264相比,本文算法能平均提高ROI的PSNR值1.905dB,主观感受有明显提升。和同类ROI算法相比,ROI质量平均提升0.47dB,整体质量提高0.625dB。
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