基于人眼视觉系统特性的图像压缩算法及实现的关键技术研究
发布时间：2021-06-26 22:36
计算机和半导体技术的迅猛发展,引领着信息时代的跨越式前进。大数据信息时代,图像数据占据了相当大的比重,在追求高分辨率,高帧频的同时,也面临海量数据传输与存储的挑战。为此许多图像的编码标准相继被提出,其中视频编码联合组（JCT-VC）发布的高效视频编码标准（HEVC）,无论在视频还是图像编码方面都有着优异的性能表现。考虑到人眼是大部分图像信息的最终接收端,而传统的编码标准并没有考虑人眼的视觉系统（HVS）特性,图像编码时会残留大量的视觉冗余信息,不能够充分发挥HEVC编码标准的最佳性能。因此,在图像编码时融入人眼的视觉特性具有理论研究意义和现实应用价值。选题研究的目标是在有限的存储空间和传输带宽的条件下获得感知质量最佳的编码图像,研究的重点是实现如何将HEVC编码标准和HVS特性结合在一起以获得最佳的图像编码表现。研究工作基于HVS特性模型（包括恰可察失真和感兴趣区域模型）,定义了一种数学意义上的像素感知失真测度,以估测图像像素的感知失真。并将定义的像素感知失真评价方法移植到HEVC中代替默认的客观像素失真评价方法,创建HEVC编码标准和HVS特性的关联。HEVC编码标准和HVS特性的联...
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)吉林省
【文章页数】：124 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
H.265/HEVC视频标准框架[51]
第2章HEVC编码和人眼视觉特性13图2.22N×2NCU的PU划分方式Figure2.2PUdivisionin2N×2NCU2.1.2相关的编码技术2.1.2.1帧内预测技术帧内预测属于空域预测，统计结果表明，同一帧图像中邻近的像素具有极强的相关性，数值比较接近。同时，帧内预测也属于线性预测，用若干的临近已编码像素叠加表示待预测的像素，可以逼近像素的准确值。利用这两种性质，是帧内预测编码的主要理论依据。HEVC具有极高的帧内编码性能，一方面归功于上面提到的灵活的编码树划分方式，另一方面则归功于其诸多的预测模式。PU作为预测的基本单元，它有35种预测模式，如图2.3所示，HEVC包括平面（Planar）预测、直流（DC）预测和33种角度预测。Planar模式是针对纹理平滑区域设计的，对预测变化趋势一致的区域可以有很好的效果，DC模式是针对图像的平坦区域设计的，可以很好的降低角度预测时的复杂度。33种角度预测模式的角度是以格数刻度计算的，设计思想基于人眼的主观特性，它在竖直和水平方向相对比较密集，在偏离竖直和水平方向相对比较稀疏，符合人眼对垂直或者水平的变化敏感，而对倾斜角度的敏感性相对较弱的事实。一般情况下，完成HEVC帧内预测需要三步：准备参考像素、对参考像素执行平滑滤波操作、根据参考像素计算待预测像素值的大校
基于人眼视觉系统特性的图像压缩算法及实现的关键技术研究14图2.3帧内预测模式和角度Figure2.3Modeandangleinintraprediction为了保证得到的预测像素的相对准确性，HEVC做了很多技术保障工作。参考像素的准确性直接关系预测像素的准确性。首先，从五个位置准备参考像素（左下，左，左上，上，右上，当然这也是为了符合35种预测模式的需要），并严格规定了参考像素的填充方式；接着，为了使用左下方的参考像素，HEVC采用Z扫描的顺序编码图像块；最后，还要对填充的参考像素执行平滑滤波操作，而且针对不同的预测块的大小，HEVC还采用了不同的平滑滤波方式，切实有效地减少了噪声对于预测的影响，提高了预测精度和效率。关于色度块的预测[51]，采用和亮度块预测相同的方法，在这里不过多介绍。2.1.2.2变换量化技术变换是基于转换块TU的，通常将CU到TU的划分称为残差四叉树（RQT），原因在于变换的对象是预测图像与原始图像的像素残差。变换是一种数学运算，每个函数的应用都有特定的意义，HEVC在执行帧内的4×4亮度残差变换时使用了离散正弦变换（DST），这是根据像素的空间相关性决定的。数据统计显示：对于深度为8的灰度图像，临近像素的差值，超过80%的信号小于20，体现了极强的像素的相关性，同时也说明了这种相关性和距离的关系，距离越近，相关性越强，反之距离越远，相关性越弱。在帧内预测过程中，存在确定的规律，离
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种高灵活性HEVC帧内编码器前端设计[J]. 陆彦珩,王利鸣,曾晓洋,范益波. 复旦学报(自然科学版). 2017(01)
[2]人眼亮度和色度对比敏感视觉特性的测量及其模型研究[J]. 姚军财. 应用光学. 2016(06)
[3]Region-of-interest based rate control for UAV video coding[J]. 赵春蕾,戴明,熊晶莹. Optoelectronics Letters. 2016(03)
[4]HEVC静态图像压缩与JPEG 2000性能比较与分析[J]. 林子明,梁利平. 电视技术. 2015(13)
[5]基于FPGA的Prewitt边缘检测算子的实现[J]. 方惠蓉. 哈尔滨师范大学自然科学学报. 2015(02)
[6]H.264/AVC码率控制中初始量化参数的估计[J]. 赵春蕾,戴明,孙丽娜,孙乐,孙崇尚,张晶,冯磊. 光学精密工程. 2014(09)
[7]Prewitt图像边缘检测及边缘细化的FPGA实现[J]. 谢昭莉,白颖杰. 电子技术应用. 2010(06)
[8]视觉过程中的光电转换问题[J]. 蔡浩然. 生物化学与生物物理进展. 1975(03)
博士论文
[1]基于多模态技术的显示图像质量和视觉舒适度评价研究[D]. 贾立秀.东南大学 2019
[2]图像质量评价及其在图像去噪中的应用研究[D]. 杨光义.武汉大学 2018
[3]基于视觉感知特性的图像质量评价方法研究[D]. 詹忆冰.中国科学技术大学 2018
[4]H.265/HEVC视频编码率失真优化技术研究[D]. 贺竞.西安电子科技大学 2017
[5]仿人眼光学系统与视觉注意机理研究[D]. 梁丹.浙江大学 2017
[6]视频编码中率失真优化技术相关研究[D]. 李维.西安电子科技大学 2014
[7]面向高性能视频编码标准的率失真优化技术研究[D]. 李斌.中国科学技术大学 2013
本文编号：3252229
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)吉林省
【文章页数】：124 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
H.265/HEVC视频标准框架[51]
第2章HEVC编码和人眼视觉特性13图2.22N×2NCU的PU划分方式Figure2.2PUdivisionin2N×2NCU2.1.2相关的编码技术2.1.2.1帧内预测技术帧内预测属于空域预测，统计结果表明，同一帧图像中邻近的像素具有极强的相关性，数值比较接近。同时，帧内预测也属于线性预测，用若干的临近已编码像素叠加表示待预测的像素，可以逼近像素的准确值。利用这两种性质，是帧内预测编码的主要理论依据。HEVC具有极高的帧内编码性能，一方面归功于上面提到的灵活的编码树划分方式，另一方面则归功于其诸多的预测模式。PU作为预测的基本单元，它有35种预测模式，如图2.3所示，HEVC包括平面（Planar）预测、直流（DC）预测和33种角度预测。Planar模式是针对纹理平滑区域设计的，对预测变化趋势一致的区域可以有很好的效果，DC模式是针对图像的平坦区域设计的，可以很好的降低角度预测时的复杂度。33种角度预测模式的角度是以格数刻度计算的，设计思想基于人眼的主观特性，它在竖直和水平方向相对比较密集，在偏离竖直和水平方向相对比较稀疏，符合人眼对垂直或者水平的变化敏感，而对倾斜角度的敏感性相对较弱的事实。一般情况下，完成HEVC帧内预测需要三步：准备参考像素、对参考像素执行平滑滤波操作、根据参考像素计算待预测像素值的大校
基于人眼视觉系统特性的图像压缩算法及实现的关键技术研究14图2.3帧内预测模式和角度Figure2.3Modeandangleinintraprediction为了保证得到的预测像素的相对准确性，HEVC做了很多技术保障工作。参考像素的准确性直接关系预测像素的准确性。首先，从五个位置准备参考像素（左下，左，左上，上，右上，当然这也是为了符合35种预测模式的需要），并严格规定了参考像素的填充方式；接着，为了使用左下方的参考像素，HEVC采用Z扫描的顺序编码图像块；最后，还要对填充的参考像素执行平滑滤波操作，而且针对不同的预测块的大小，HEVC还采用了不同的平滑滤波方式，切实有效地减少了噪声对于预测的影响，提高了预测精度和效率。关于色度块的预测[51]，采用和亮度块预测相同的方法，在这里不过多介绍。2.1.2.2变换量化技术变换是基于转换块TU的，通常将CU到TU的划分称为残差四叉树（RQT），原因在于变换的对象是预测图像与原始图像的像素残差。变换是一种数学运算，每个函数的应用都有特定的意义，HEVC在执行帧内的4×4亮度残差变换时使用了离散正弦变换（DST），这是根据像素的空间相关性决定的。数据统计显示：对于深度为8的灰度图像，临近像素的差值，超过80%的信号小于20，体现了极强的像素的相关性，同时也说明了这种相关性和距离的关系，距离越近，相关性越强，反之距离越远，相关性越弱。在帧内预测过程中，存在确定的规律，离
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种高灵活性HEVC帧内编码器前端设计[J]. 陆彦珩,王利鸣,曾晓洋,范益波. 复旦学报(自然科学版). 2017(01)
[2]人眼亮度和色度对比敏感视觉特性的测量及其模型研究[J]. 姚军财. 应用光学. 2016(06)
[3]Region-of-interest based rate control for UAV video coding[J]. 赵春蕾,戴明,熊晶莹. Optoelectronics Letters. 2016(03)
[4]HEVC静态图像压缩与JPEG 2000性能比较与分析[J]. 林子明,梁利平. 电视技术. 2015(13)
[5]基于FPGA的Prewitt边缘检测算子的实现[J]. 方惠蓉. 哈尔滨师范大学自然科学学报. 2015(02)
[6]H.264/AVC码率控制中初始量化参数的估计[J]. 赵春蕾,戴明,孙丽娜,孙乐,孙崇尚,张晶,冯磊. 光学精密工程. 2014(09)
[7]Prewitt图像边缘检测及边缘细化的FPGA实现[J]. 谢昭莉,白颖杰. 电子技术应用. 2010(06)
[8]视觉过程中的光电转换问题[J]. 蔡浩然. 生物化学与生物物理进展. 1975(03)
博士论文
[1]基于多模态技术的显示图像质量和视觉舒适度评价研究[D]. 贾立秀.东南大学 2019
[2]图像质量评价及其在图像去噪中的应用研究[D]. 杨光义.武汉大学 2018
[3]基于视觉感知特性的图像质量评价方法研究[D]. 詹忆冰.中国科学技术大学 2018
[4]H.265/HEVC视频编码率失真优化技术研究[D]. 贺竞.西安电子科技大学 2017
[5]仿人眼光学系统与视觉注意机理研究[D]. 梁丹.浙江大学 2017
[6]视频编码中率失真优化技术相关研究[D]. 李维.西安电子科技大学 2014
[7]面向高性能视频编码标准的率失真优化技术研究[D]. 李斌.中国科学技术大学 2013
本文编号：3252229
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