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基于纹理及JND建模的视频编解码研究
当前典型的通用视频编码标准采用基于预测、变换架构的混合编码技术框架,其基本原理建立在香农信息论基础之上,压缩思想仍停留在数字信号处理的层面,主要从去除数据冗余角度入手,编码效率的提高主要依赖于以运算复杂度大幅增加为代价的技术细节的微调。随着视频编码技术的发展,目前基于香农信息论的视频编码技术面临着较大的发展瓶颈,以提高计算复杂度来提升压缩效率的改进思路的发展空间越来越小。
如何进一步高效率的提升压缩效率成为视频编码领域一个亟待解决的问题。视觉感知编码从图像内容的角度出发、基于人眼视觉理论来指导视频压缩,在保持图像主观感知效果基本不变的条件下能极大降低码率,对于解决这一难题具有重要意义。
本文首先对视觉感知编码中的典型代表技术纹理合成、JND建模技术进行综述分析,并以其为核心具体从视频编码的时域预测技术、“隐含运动估计”的帧间预测技术、基于JND模型的编码技术三个方面进行综述并得出结论：由于人类对视觉感知机理认识的不足,完全从人眼视觉系统HVS出发探索新编码途径的工作仍然进展缓慢,存在不少不足之处。但是基于局部视觉特征、将某些较为成熟的视觉合成技术无 ...

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关键词：预测技术 信号处理 不足之处 发展空间 数字信号