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基于JND和AR模型的感知视频编码方法
基于JND和AR模型的感知视频编码方法
作者:
王翀
赵力
邹采荣
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
感知视频编码
纹理合成
最小可视失真
AR模型
摘要:
为了达到减少比特数同时保持画面质量的目的,提出了一种基于最小可视失真(JND)和自回归(AR)模型的感知视频编码方法.首先,设计了基于JND的纹理分割算法,建立了空时JND模型,以MB为基本单元,通过计算其JND能量并与阈值做比较,用以分割出视频序列中的纹理区域. 然后,开发了AR模型来合成纹理区,在使用最小二乘法计算出AR模型的参数后,用相邻的前后参考帧对应像素的线性插值来生成重构像素. 最后,为了检验所提方法的效果,将其与H.264/AVC视频编码系统做比较,用不同的视频序列实验来验证所提方法的有效性.实验结果显示,对于具有不同纹理特点的实验序列,所提方法可以在保持感知质量的同时将比特率减少15%~58%.
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主观质量
基于BJND和JNDD的立体视频深度感知增强技术综述
立体视频
BJND
JNDD
深度感知
3D图像质量评价
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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内容分析
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于JND和AR模型的感知视频编码方法
来源期刊
东南大学学报(英文版)
学科
工学
关键词
感知视频编码
纹理合成
最小可视失真
AR模型
年,卷(期)
2010,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
384-388
页数
分类号
TN911.73
字数
915字
语种
英文
DOI
10.3969/j.issn.1003-7985.2010.03.003
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
赵力
东南大学信息科学与工程学院
308
3093
27.0
44.0
2
邹采荣
东南大学信息科学与工程学院
153
2088
25.0
40.0
3
王翀
东南大学信息科学与工程学院
8
16
3.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(6)
节点文献
引证文献
(3)
同被引文献
(0)
二级引证文献
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参考文献(1)
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参考文献(1)
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参考文献(1)
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参考文献(1)
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二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
2013(2)
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引证文献(0)
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2015(2)
引证文献(1)
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2016(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
感知视频编码
纹理合成
最小可视失真
AR模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(英文版)
主办单位:
东南大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1003-7985
CN:
32-1325/N
开本:
大16开
出版地:
南京四牌楼2号
邮发代号:
创刊时间:
1984
语种:
eng
出版文献量(篇)
2004
总下载数(次)
1
总被引数(次)
8843
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