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公开(公告)号：CN102281446A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110279783.8
申请日：2011-09-20
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式视频编码中基于视觉感知特性的量化方法，将分布式视频编码特性与视觉感知特性相结合，通过编码前初始化感知量化矩阵和编码过程中动态调整量化步长的两步感知量化策略。充分利用了人眼视觉感知特性，根据人眼对图像内容敏感度的不同实现有选择性的编解码，避免对原始图像与边信息中人眼观察不到的误差进行编解码，在不影响编码图像主观质量的前提下，有效降低了分布式视频编码码率。本发明方法可兼容现有提高分布式视频编码性能的研究成果，并在其基础上进一步改善分布式视频的编码性能，实现一种更为高效的分布式视频编码策略。本发明可适用于单视点、立体及多视点等多种基于分布式视频编码理论的编码框架，具有很好的通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102740081B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201210207015.6
申请日：2012-06-21
Applicant: 西南交通大学
IPC: H04N19/895 , H04N19/597 , H04N13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式编码技术的多视点视频传输差错控制方法，用于减小传输差错在视点间和视点内的扩散，保护多视点视频解码重建图像的质量。本发明先进行多视点视频各视点关键帧的传输失真度建模，然后再根据关键帧的失真度来估计所需要纠正传输错误的WZ码率，最后通过率失真代价进行自适应选择WZ帧的差错保护。采用本发明方法，通过增加少量的辅助码流能够有效地减小传输差错在视点间的扩散，增强多视点视频流的传输鲁棒性，使其更好的适应于有损网络环境下的视频传输。
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公开(公告)号：CN102281446B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110279783.8
申请日：2011-09-20
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式视频编码中基于视觉感知特性的量化方法，将分布式视频编码特性与视觉感知特性相结合，通过编码前初始化感知量化矩阵和编码过程中动态调整量化步长的两步感知量化策略。充分利用了人眼视觉感知特性，根据人眼对图像内容敏感度的不同实现有选择性的编解码，避免对原始图像与边信息中人眼观察不到的误差进行编解码，在不影响编码图像主观质量的前提下，有效降低了分布式视频编码码率。本发明方法可兼容现有提高分布式视频编码性能的研究成果，并在其基础上进一步改善分布式视频的编码性能，实现一种更为高效的分布式视频编码策略。本发明可适用于单视点、立体及多视点等多种基于分布式视频编码理论的编码框架，具有很好的通用性。
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公开(公告)号：CN102740081A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210207015.6
申请日：2012-06-21
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式编码技术的多视点视频传输差错控制方法，用于减小传输差错在视点间和视点内的扩散，保护多视点视频解码重建图像的质量。本发明先进行多视点视频各视点关键帧的传输失真度建模，然后再根据关键帧的失真度来估计所需要纠正传输错误的WZ码率，最后通过率失真代价进行自适应选择WZ帧的差错保护。采用本发明方法，通过增加少量的辅助码流能够有效地减小传输差错在视点间的扩散，增强多视点视频流的传输鲁棒性，使其更好的适应于有损网络环境下的视频传输。
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公开(公告)号：CN102547293B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210034708.X
申请日：2012-02-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/167
Abstract: 本发明公开了一种人脸区域时域依赖性与全局率失真优化相结合的会话视频编码方法，利用人脸感兴趣区域ROI在同一图像组GOP内相邻编码帧之间的时域依赖性，提前估计人脸ROI的失真度及其扩散影响，为最佳运动向量及模式划分选择提供有效的辅助手段。采用本发明方法，从全局的角度侧重优化人脸ROI编码单元，较好保证了人脸ROI编码单元及未来以其作为参考的编码单元的主客观质量，避免了传统编码过程中因失真度扩散所引起的额外比特开销，在维持或提升编码图像主客观质量的前提下，有效降低了会话视频编码码率，改善了编码性能，完全兼容于传统的顺序编码结构，适用于视频存储及实时性要求大于一个GOP延时的实时视频编码等应用场合。
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公开(公告)号：CN102547293A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210034708.X
申请日：2012-02-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸区域时域依赖性与全局率失真优化相结合的会话视频编码方法，利用人脸感兴趣区域ROI在同一图像组GOP内相邻编码帧之间的时域依赖性，提前估计人脸ROI的失真度及其扩散影响，为最佳运动向量及模式划分选择提供有效的辅助手段。采用本发明方法，从全局的角度侧重优化人脸ROI编码单元，较好保证了人脸ROI编码单元及未来以其作为参考的编码单元的主客观质量，避免了传统编码过程中因失真度扩散所引起的额外比特开销，在维持或提升编码图像主客观质量的前提下，有效降低了会话视频编码码率，改善了编码性能，完全兼容于传统的顺序编码结构，适用于视频存储及实时性要求大于一个GOP延时的实时视频编码等应用场合。
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