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H.264宏块级自适应频率加权算法的研究

作　者: 牛青青
导　师: 李兴华
学　校: 北京交通大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: H.264标准频率加权人类视觉系统感兴趣区域
分类号: TN919.81
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 16次
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内容摘要

随着高清数字视频时代的到来,“高清”已经成为各种数字设备发展的必然趋势,用户对高清和高保真度视频通信的需求日益升高,希望无需对现有网络进行较多改动和升级便能实现更好的视频质量。因此如何在高保真度下,提高视频编码压缩效率,有效去除各种冗余信息,尽可能降低码率以节省带宽成为视频编解码领域研究的热点。当前,MEPG-2和H.264标准中的频率加权技术,利用不同频段图像注意度不同,采用不同的量化参数提高编码效率。该技术逐帧更新量化矩阵,但没有重点考虑不同图像的内容特征,主观质量和压缩比不够好。本文在H.264帧级自适应频率加权的基础上,针对H.264宏块级自适应频率加权技术展开研究。首先,本文分析了H.264的结构特点和编解码原理,总结了H.264相对于以往视频编码标准的优势,并剖析了产生该优势的H.264关键技术。其次,本文通过对人类视觉系统特性的分析,提炼总结了和视频压缩相关的人类视觉系统敏感度特性,针对H.264帧级自适应频率加权算法的缺陷,对其进行了改进,提出了基于人类视觉系统的宏块级自适应频率加权算法。再次,本文分析了现有感兴趣区域检测技术的优劣势,引出了感兴趣区域的重要性,并吸取以往感兴趣区域定义的优点,提出了以视觉兴趣性为前提的改进地感兴趣区域提取算法,并把该算法应用于宏块级自适应频率加权算法,进一步改进了频率加权矩阵,提出了基于感兴趣区域的宏块级自适应频率加权算法。最后,对全文工作进行了总结,指出当前工作中的不足,为以后的研究工作指明了努力方向。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
1 引言  10-14
  1.1 研究背景和意义  10-11
  1.2 发展现状  11-12
    1.2.1 视频编码标准发展现状  11-12
    1.2.2 频率加权技术发展现状  12
  1.3 本文结构安排  12-14
2 H.264国际视频编码标准概述  14-26
  2.1 H.264档次和分层结构  14-16
    2.1.1 H.264档次  14-15
    2.1.2 H.264分层结构  15-16
  2.2 H.264编解码原理  16-18
    2.2.1 H.264编码器原理  16-17
    2.2.2 H.264解码器原理  17-18
  2.3 H.264优势和关键技术  18-25
    2.3.1 H.264优势  18
    2.3.2 H.264关键技术  18-25
  2.4 本章小结  25-26
3 基于HVS的宏块级自适应频率加权算法研究  26-38
  3.1 HVS特性分析  26
  3.2 基于HVS的宏块级自适应频率加权算法  26-32
    3.2.1 基于HVS的MBAFW算法框架  26-27
    3.2.2 基于HVS的MBAFW算法关键问题  27-29
    3.2.3 基于HVS的MBAFW算法频率加权策略选择规则  29-32
  3.3 仿真结果和分析  32-37
    3.3.1 仿真结果算法复杂度分析  32-33
    3.3.2 仿真结果客观质量分析  33-35
    3.3.3 仿真结果主观质量分析  35-37
  3.4 本章小结  37-38
4 基于ROI的宏块级自适应频率加权算法研究  38-56
  4.1 现有ROI检测技术分析  38-42
    4.1.1 基于交互的ROI检测算法分析  38
    4.1.2 基于灰度变化的ROI检测算法分析  38-39
    4.1.3 基于颜色的ROI检测算法分析  39-40
    4.1.4 基于视觉特性的ROI检测算法分析  40-41
    4.1.5 基于区域生长的ROI检测算法分析  41-42
  4.2 改进的ROI提取算法  42-44
    4.2.1 ROI的定义  42
    4.2.2 ROI的阈值确定算法  42-44
  4.3 基于ROI的MBAFW算法  44-55
    4.3.1 感兴趣宏块判定  44-45
    4.3.2 优化的频率加权矩阵  45-46
    4.3.3 基于ROI的MBAFW算法详述  46-49
    4.3.4 仿真结果和分析  49-55
  4.4 本章小结  55-56
5 总结和展望  56-58
  5.1 总结  56
  5.2 展望  56-58
参考文献  58-60
作者简历  60-62
学位论文数据集  62

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