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摘要:
AVS帧间模式选择率失真优化使用绝对误差和(SAD)作为失真度度量,方法简单,但不能很好地符合人眼视觉系统(HVS);最近提出的结构相似度(SSIM)图像质量评价方法更符合HVS的特性,但不能很好地评价严重模糊的降质图像,基于梯度幅度值的结构相似度图像质量评价方法(GSIM)可解决此问题.然而率失真优化使用GSIM作为失真度度量,计算复杂,不利于实时编码.针对SAD不能很好符合HVS和GSIM计算复杂的问题,采用SAD和GSIM的结合作为失真度度量,并利用帧间预测模式间的相关性,提出新的帧间预测模式选择算法.此算法取SAD的最优值和次优值,计算其差值,根据差值和阚值的比较判断是否需要GSIM计算,其中阈值的选择根据预测模式间相关性自适应确定.需要计算GSIM值时,根据GSIM的最优值和次优值的情况判断是否需要对帧间模式进行修正.实验结果表明,该算法较传统算法GSIM值增加0.0007,PSNR降低0.1db,编码时间增加1.24%.与传统算法相比,该算法有较好的主观质量,客观质量几乎不变,编码时间增加很少.
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文献信息
篇名 基于梯度结构相似度的AVS帧间模式选择算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 AVS 梯度结构相似度 率失真优化 帧间模式选择
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 多媒体技术应用
研究方向 页码范围 105-107,113
页数 4页 分类号 TP37
字数 2640字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.12.026
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AVS
梯度结构相似度
率失真优化
帧间模式选择
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
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