基于FOVEA框架的視覺編碼技術(shù)的研究.pdf

1、與現(xiàn)實世界類似，在計算技術(shù)領(lǐng)域同樣存在數(shù)據(jù)量龐大和處理能力有限之間的瓶頸。近年來，由于數(shù)字影像技術(shù)的發(fā)展，每天都有大量的數(shù)字化視覺信息（圖像、視頻等）產(chǎn)生。然而，視覺信息數(shù)量的增長遠遠超過了現(xiàn)有的硬件能力，為應(yīng)用領(lǐng)域帶來了一定的壓力。例如，圖像和視頻信息龐大的數(shù)據(jù)量為存儲系統(tǒng)帶來沉重負擔(dān)；在傳輸時需要耗費大量的網(wǎng)絡(luò)流量，同時受到網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制，用戶需要等待大量的時間。為解決這一瓶頸，有效利用現(xiàn)有的硬件條件，方便用戶訪問視覺冗余信息較為龐

2、大的視頻資料，成為近年來編碼領(lǐng)域研究的熱點。如果能在壓縮系統(tǒng)中采用某種視覺技術(shù)來達到獲取較低碼率和較高視覺質(zhì)量的目的，是很有意義的。為此，本文對HVS特性進行了研究，提出一種基于HVS“中心-環(huán)繞”特性、人眼亮度顯著性、色度顯著性、運動信息顯著性等特性的視頻壓縮方法。
　　視頻壓縮中，由于人眼實際得到的是解壓縮后的圖像，因此對重建圖像質(zhì)量的評價是人們非常關(guān)心的問題。本文在總結(jié)了各種視頻質(zhì)量評測方法的基礎(chǔ)上，對基于結(jié)構(gòu)失真的視頻質(zhì)量

3、評測方法SSIM與傳統(tǒng)評測方法PSNR進行了實驗比較，并確定采用SSIM對本文的視頻壓縮方法進行評測。
　　人眼的視錐細胞和神經(jīng)細胞的分配是高度不均勻的，在小凹處密度很高，而周邊區(qū)域的細胞密度則下降很快。因此HVS對視頻圖像的分辨率也是高度不均勻的。結(jié)合人眼的這種特性，本文對基于小凹的視頻編碼模型進行了研究，提出綜合了以背景亮度與亮度變化梯度為基礎(chǔ)的人眼亮度顯著性、以色度變化梯度與時域色度差為基礎(chǔ)的色度顯著性、與以運動強度、運動對