简介:
本发明公开了一种基于视觉显著性的HEVC优化算法,首先,建立了一个高清无损eye‑tracking数据集,用以推动感知高清视频压缩的研究;在视频显著性部分,利用深度学习在图像处理中的优异性能,使用空间注意力增强的VGG‑16网络提取视频帧的静态特征,随后通过ConvLSTM处理视频长范围的时域信息进行高精度的视频显著性检测;在高清视频压缩部分,使用预测的显著性图得到CU的显著性,从而使用感知显著性的率失真优化,可以去除更多的主观视觉感知冗余,提升了视频压缩效果,同时降低了视频压缩时间,进而使用感知显著性的QP选择算法,视频压缩效果得到进一步提升。
本发明公开了一种基于视觉显著性的HEVC优化算法,首先,建立了一个高清无损eye‑tracking数据集,用以推动感知高清视频压缩的研究;在视频显著性部分,利用深度学习在图像处理中的优异性能,使用空间注意力增强的VGG‑16网络提取视频帧的静态特征,随后通过ConvLSTM处理视频长范围的时域信息进行高精度的视频显著性检测;在高清视频压缩部分,使用预测的显著性图得到CU的显著性,从而使用感知显著性的率失真优化,可以去除更多的主观视觉感知冗余,提升了视频压缩效果,同时降低了视频压缩时间,进而使用感知显著性的QP选择算法,视频压缩效果得到进一步提升。