排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
为了更好的将人眼感知特性用于视频压缩系统,提出了一种改进的基于显著性协同检测的恰可察觉失真模型(Just Noticeable Distortion,JND).该模型通过像素域和变换域下联合建模计算得到的最优JND模型,基于上下文感知的显著性算法得到相应的显著图,并将检测结果用于JND模型权值分配.提出的JND残差滤波器可以嵌入到HEVC视频编码框架中.实验结果表明:在全I帧配置下,提出的算法编码结果与HM16相比,在视觉主观感知质量一致的情况下,平均码率可节省10.7%. 相似文献
2.
针对视频中的视觉感知冗余,提出一种面向视频编码的基于结构分析的感知信号处理模型———结构显著性最小可觉察失真模型.先分策略获取视频帧的有序/无序结构分量和纹理分量进行最小可觉察失真( JND)建模;使用无序结构分量的结构不确定性调节视频帧的显著性区域和JND的对比度掩蔽效应;最后,基于该模型的感知滤波模块被嵌入HEVC中.实验结果表明,在主观视觉感知没有明显损失的情况下,所提出方法的平均码率比HEVC的编码软件HM16.0减少了10.3%. 相似文献
1