【摘 要】
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从人类视觉角度出发研究融合视觉感知特性的图像失真校正方法,提升视频图像中的图像清晰程度,改善图像失真问题。定义视觉感知因子,综合考虑视觉感知过程中图像纹理、亮度以及空域活动性的感知特性,将当前编码树单元作为单位融合视频内容自适应调整拉格朗日乘子,按照量化参数和拉格朗日乘子之间存在的关系,使用编码量化器实现量化参数动态调节,进一步去除视频图像中的视觉感知冗余,实现图像失真校正。经过实际视频序列图像分
【基金项目】
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基于光学字符识别的高精度阅卷方法研究（KJQN202001902）；
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从人类视觉角度出发研究融合视觉感知特性的图像失真校正方法,提升视频图像中的图像清晰程度,改善图像失真问题。定义视觉感知因子,综合考虑视觉感知过程中图像纹理、亮度以及空域活动性的感知特性,将当前编码树单元作为单位融合视频内容自适应调整拉格朗日乘子,按照量化参数和拉格朗日乘子之间存在的关系,使用编码量化器实现量化参数动态调节,进一步去除视频图像中的视觉感知冗余,实现图像失真校正。经过实际视频序列图像分析,在调节参数为0.6的情况下,编码与失真平衡效果最好,上述方法中由于使用双边滤波器保留图像高频纹理细节,确保图像失真校正具有更好的效果,同时,上述方法还校正图像细节失真问题,使得图像更加清晰。
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