基于感兴趣区域的H.265样点自适应补偿算法优化

• 作者: 张红升 陈涛 邓宇静 王国裕
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 关键词: H.265 样点自适应补偿 感兴趣区域 运动矢量 深度
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化|Computer and Automation
• 页码范围: 271-279
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41|TN919
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.201903040074

摘要

针对目前H.265环路滤波器样点自适应补偿(sample adaptive offset,SAO)算法复杂度高、计算量大的问题,提出了一种基于人眼感兴趣区域的样点自适应补偿技术.人眼感兴趣区域在视频的空间域对应纹理复杂的区域,在时间域对应运动剧烈的对象.利用图像的时域和空域的二维信息,使用编码单元深度和运动矢量分别检测纹理复杂区域和运动剧烈的对象,结合深度和运动矢量将视频帧划分为人眼不感兴趣、较感兴趣、很感兴趣3种类型,并分别采用不补偿、弱补偿和强补偿的SAO算法,从而在总体上减少自适应补偿的计算量,提高编码效率.实验表明,所提算法可使样点自适应补偿编码时间平均减少61.47％,而峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)仅有0.033 dB的降低.