【摘 要】
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本文在ＭＰＥＧ２ＴＭ５建议的自适应量化策略的基础上，提出了一种ＭＰＥＧ２视频编码的神经网络自适应量化算法。算法首先给出了一种宏块中１６个子块的子块纹理掩蔽能量函数，用来作为神经网络的输入信号，然后用ＢＰ神经网络来综合评价宏块的视觉活动特性，将宏块分成平坦区，边缘区，纹理区或细纹理区，并相应采用不同的自适应视觉量化因子。实验结果表明，本文提出的算法，充分考虑了人眼的视觉特性，并用ＢＰ神经网络来划分宏
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本文在ＭＰＥＧ２ＴＭ５建议的自适应量化策略的基础上，提出了一种ＭＰＥＧ２视频编码的神经网络自适应量化算法。算法首先给出了一种宏块中１６个子块的子块纹理掩蔽能量函数，用来作为神经网络的输入信号，然后用ＢＰ神经网络来综合评价宏块的视觉活动特性，将宏块分成平坦区，边缘区，纹理区或细纹理区，并相应采用不同的自适应视觉量化因子。实验结果表明，本文提出的算法，充分考虑了人眼的视觉特性，并用ＢＰ神经网络来划分宏块的不同活动性，减少了图像平坦区的块效应和图像边缘区的失真，改善了图像主观和客观质量，总体画面干净。
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