新一代高效視頻編碼技術(shù) 卓力,張菁,李曉光 ..
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電子通信培..
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- ISBN：9787115325396
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圖書(shū)簡(jiǎn)介
品牌：圖書(shū)詳情 商品基本信息，請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn) 商品名稱(chēng)： 新一代高效視頻編碼技術(shù) 作者： 卓力,張菁,李曉光 市場(chǎng)價(jià)： 78元 文軒網(wǎng)價(jià)： 60.8元【78折】 ISBN號(hào)： 9787115325396 出版社： 人民郵電出版社 商品類(lèi)型： 圖書(shū)
其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） 裝幀：平裝 開(kāi)本：16開(kāi) 語(yǔ)種：中文 出版時(shí)間：2013-11-01 版次：1 頁(yè)數(shù)：242 印刷時(shí)間：2013-11-01 印次：1 字?jǐn)?shù)：379.00千字
主編推薦 有關(guān)新一代高效視頻編碼的學(xué)術(shù)專(zhuān)著；
反映相關(guān)領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展；
科研工作的理想?yún)⒖紩?shū)；
注重理論基礎(chǔ)知識(shí)和最新研究成果之間的平衡；
先進(jìn)性和實(shí)用性的完美統(tǒng)一；
語(yǔ)言流暢，圖文并茂，可讀性好。
內(nèi)容簡(jiǎn)介 《新一代高效視頻編碼技術(shù)》由卓力、張菁、李曉光所著，本書(shū)是一本關(guān)于視頻編碼技術(shù)的學(xué)術(shù)專(zhuān)著，反映了相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域最新的研究進(jìn)展。全書(shū)共分為12章，首先討論了視頻基礎(chǔ)知識(shí)、視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)、視頻編碼技術(shù)、人眼視覺(jué)特性、碼率控制等基礎(chǔ)知識(shí)，接下來(lái)介紹了H.264/AVC、H.264SVC和HEVC3個(gè)視頻編碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，最后介紹了視頻編碼領(lǐng)域出現(xiàn)的一些新技術(shù)，如小波視頻編碼、基于壓縮感知的視頻編碼、基于人眼視覺(jué)特性的編碼、基于語(yǔ)義的視頻編碼、基于超分辨率復(fù)原的視頻編碼以及立體視頻編碼等。
《新一代高效視頻編碼技術(shù)》可供通信與電子系統(tǒng)、信號(hào)與信息處理、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究人員、工程技術(shù)人員、高校教師、研究生和高年級(jí)本科生學(xué)習(xí)參考。
作者簡(jiǎn)介 卓力 博士，北京工業(yè)大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師1992年畢業(yè)于電子科技大學(xué)無(wú)線電技術(shù)系，1998年和2004年分別獲得東南大學(xué)信號(hào)與信息處理專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位和北京工業(yè)大學(xué)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位。2006年一2007年在悉尼大學(xué)從事博士后研究工作。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人主持了國(guó)家自然科學(xué)基金、“863”計(jì)劃等20多個(gè)項(xiàng)目的研究工作。發(fā)表學(xué)術(shù)論文180余篇，出版3部專(zhuān)著，譯著5部。先后入選“教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”、“人力資源與社會(huì)保障部留學(xué)歸國(guó)人員科技活動(dòng)優(yōu)秀類(lèi)資助計(jì)劃”、“北京市科技新星計(jì)劃”、“北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)計(jì)劃”、“北京市中青年骨干教師培養(yǎng)計(jì)劃”和“北京工業(yè)大學(xué)京華計(jì)劃”等。主要研究方向?yàn)閳D像，視頻編碼與傳輸、多媒體信息安全和多媒體內(nèi)容分析等。張菁 博士，北京工業(yè)大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師2008年獲北京工業(yè)大學(xué)電路與系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人主持國(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)，作為主要研究人員先后參加了國(guó)家自然科學(xué)基金、北京市自然科學(xué)基金等項(xiàng)目的研究工作。入選“北京市屬高校青年拔尖人才培養(yǎng)計(jì)劃”和“北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)計(jì)劃”。發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇。出版專(zhuān)著1部，譯著2部。主要研究方向?yàn)閳D像，視頻信號(hào)與信息處理、圖像檢索等。李曉光 博士，北京工業(yè)大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師2003年獲得北京工業(yè)大學(xué)工學(xué)學(xué)士學(xué)位，推免研究生；2005年提前攻博，2008年獲得北京工業(yè)大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位。曾多次赴香港理工大學(xué)從事合作研究，2012年在悉尼大學(xué)做訪問(wèn)學(xué)者。
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目錄 第1章 視頻格式和質(zhì)量評(píng)價(jià) 1
1.1 圖像與視頻 1
1.2 彩色空間 2
1.2.1 RGB彩色空間 3
1.2.2 YCbCr彩色空間 3
1.2.3 HSV彩色空間 4
1.3 抽樣格式 5
1.4 視頻格式 6
參考文獻(xiàn) 8
第2章 視頻質(zhì)量評(píng)價(jià) 9
2.1 引言 9
2.2 視頻失真 10
2.2.1 塊效應(yīng) 10
2.2.2 模糊效應(yīng) 11
2.2.3 振鈴效應(yīng) 11
2.2.4 噪聲 12
2.3 主觀質(zhì)量評(píng)價(jià) 12
2.3.1 測(cè)試條件 12
2.3.2 測(cè)試方法 13
2.3.3 評(píng)分類(lèi)型 14
2.3.4 主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法 15
2.4 客觀質(zhì)量評(píng)價(jià) 17
2.4.1 FR評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 18
2.4.2 NR評(píng)價(jià)方法 21
參考文獻(xiàn) 22
第3章 視頻編碼技術(shù)基礎(chǔ) 24
3.1 預(yù)測(cè)編碼 24
3.2 變換編碼 25
3.2.1 正交變換 25
3.2.2 K-L變換 25
3.2.3 離散余弦變換 26
3.2.4 小波變換 27
3.3 熵編碼 29
3.4 矢量量化 30
3.5 混合編碼 30
參考文獻(xiàn) 33
第4章 人眼視覺(jué)系統(tǒng)特性 34
4.1 視覺(jué)信息處理的基本機(jī)理 34
4.1.1 視覺(jué)感官 35
4.1.2 視覺(jué)通路 36
4.1.3 視覺(jué)中樞 37
4.1.4 視覺(jué)感知 40
4.2 感興趣區(qū)的人眼視覺(jué)系統(tǒng)特性 40
4.2.1 視覺(jué)感興趣區(qū) 40
4.2.2 視覺(jué)掩蓋效應(yīng) 41
4.3 人眼的視覺(jué)注意特性 45
4.3.1 視覺(jué)注意機(jī)制 45
4.3.2 視覺(jué)注意模型 48
4.4 基于視覺(jué)注意模型的壓縮域感興趣區(qū)檢測(cè)方法 56
4.4.1 壓縮域視覺(jué)顯著圖提取 57
4.4.2 視覺(jué)注意焦點(diǎn)的選擇與轉(zhuǎn)移 61
4.4.3 壓縮域感興趣區(qū)域檢測(cè) 62
4.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 62
4.5 本章小結(jié) 64
參考文獻(xiàn) 65
第5章 碼率控制 71
5.1 碼率控制基本原理 71
5.2 碼率控制模式 72
5.2.1 恒定碼率模式 72
5.2.2 可變碼率模式 72
5.3 碼率控制理論 73
5.3.1 率失真函數(shù) 73
5.3.2 幾種經(jīng)典的率失真模型 74
5.4 視頻標(biāo)準(zhǔn)中的碼率控制算法 75
5.4.1 VM5碼率控制算法 75
5.4.2 RM8碼率控制算法 76
5.4.3 TMN8碼率控制算法 76
5.4.4 TM5碼率控制算法 77
5.4.5 H.264碼率控制算法 79
5.5 基于H.264的幀層碼率控制算法 83
5.5.1 H.264率失真曲線 83
5.5.2 H.264率失真模型 86
5.5.3 基于率失真模型的碼率控制 87
5.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 87
參考文獻(xiàn) 91
第6章 H.264/AVC視頻編碼新技術(shù) 92
6.1 H.264/AVC視頻編碼基本框架 92
6.2 基于行的H.264/AVC幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼 93
6.2.1 隱式的基于行的幀內(nèi)預(yù)測(cè) 94
6.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 98
6.3 H.264/AVC中可變位深的8×8整型變換和量化編碼 99
6.3.1 H.264/AVC中的8×8整型變換 99
6.3.2 H.264/AVC的量化和縮放 102
6.4 基于無(wú)損視頻信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性的H.264/AVC自適應(yīng)熵編碼器設(shè)計(jì) 104
6.4.1 無(wú)損編碼中殘差數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性 104
6.4.2 改進(jìn)的CAVLC方法 105
6.4.3 改進(jìn)的CABAC方法 109
6.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 113
6.5 H.264視頻編碼的并行可擴(kuò)展性 115
6.5.1 H.264中的并行計(jì)算 117
6.5.2 GOP級(jí)并行計(jì)算 118
6.5.3 幀級(jí)并行計(jì)算 119
6.5.4 片級(jí)并行計(jì)算 119
6.5.5 宏塊級(jí)并行計(jì)算 120
6.5.6 空間域宏塊級(jí)并行計(jì)算 120
6.5.7 時(shí)間域宏塊級(jí)并行計(jì)算 121
參考文獻(xiàn) 122
第7章 H.264/SVC可擴(kuò)展視頻編碼 125
7.1 引言 125
7.2 H.264/SVC編碼框架 126
7.2.1 時(shí)間可擴(kuò)展性 127
7.2.2 空間可擴(kuò)展性 128
7.2.3 SNR可擴(kuò)展性 129
7.3 H.264 SVC編碼性能評(píng)估 130
7.3.1 時(shí)間可擴(kuò)展性 130
7.3.2 空間可擴(kuò)展性 133
7.3.3 SNR可擴(kuò)展性 134
7.3.4 其他特點(diǎn) 136
7.3.5 預(yù)處理濾波 138
參考文獻(xiàn) 139
第8章 HEVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn) 140
8.1 HEVC標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu) 140
8.1.1 檔次、級(jí)別和層 140
8.1.2 視頻格式 141
8.1.3 條帶和分片 141
8.2 HEVC的基本編碼框架 142
8.2.1 HEVC基本編碼框架 143
8.2.2 HEVC的編碼單元和編碼結(jié)構(gòu) 144
8.3 HEVC關(guān)鍵技術(shù) 146
8.3.1 幀內(nèi)預(yù)測(cè) 147
8.3.2 幀間預(yù)測(cè) 150
8.3.3 變換、縮放和量化 154
8.3.4 熵編碼 155
8.3.5 環(huán)內(nèi)濾波器 156
8.3.6 特殊編碼模式 158
8.4 HEVC編碼器控制 159
8.5 HEVC的語(yǔ)法結(jié)構(gòu) 159
8.5.1 并行解碼語(yǔ)法和改進(jìn)的條帶結(jié)構(gòu) 160
8.5.2 HEVC高級(jí)語(yǔ)法 160
8.6 HEVC編碼工具配置 162
參考文獻(xiàn) 163
第9章 小波視頻編碼新技術(shù) 164
9.1 引言 164
9.2 傳統(tǒng)離散小波變換的缺點(diǎn) 164
9.3 雙樹(shù)小波變換 166
9.3.1 DTDWT 166
9.3.2 DTDWT濾波器組 169
9.3.3 三維DTDWT 170
9.4 粒子集群優(yōu)化和多目標(biāo)PSO 171
9.4.1 粒子集群優(yōu)化 172
9.4.2 多目標(biāo)PSO 173
9.5 基于多目標(biāo)PSO的視頻編碼 173
9.5.1 編碼器模塊的修改 174
9.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 176
參考文獻(xiàn) 177
第10章 基于壓縮感知的視頻編碼技術(shù) 179
10.1 引言 179
10.2 壓縮感知理論 180
10.2.1 稀疏性 180
10.2.2 不相干性 181
10.2.3 測(cè)量矩陣 181
10.2.4 CS重建 182
10.2.5 壓縮感知特性 183
10.3 壓縮視頻感知 183
10.4 分布式壓縮視頻感知 184
10.5 基于字典的壓縮視頻感知 186
10.6 本章小結(jié) 187
參考文獻(xiàn) 188
第11章 基于人眼視覺(jué)系統(tǒng)特性的視頻編碼 190
11.1 基于視覺(jué)敏感度的低比特圖像壓縮 190
11.1.1 人眼的視覺(jué)敏感度特征 190
11.1.2 基于視覺(jué)敏感度的低比特率圖像壓縮算法 191
11.2 基于視覺(jué)注意的視頻編碼方法 197
11.2.1 所提方法框圖 197
11.2.2 目標(biāo)檢測(cè)算法 198
11.2.3 背景和目標(biāo)區(qū)域的JPEG-2000編碼 199
11.2.4 視頻解碼重建 199
11.2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 199
11.3 基于人眼感興趣區(qū)的視頻編碼 202
11.3.1 感興趣區(qū)檢測(cè)和跟蹤 202
11.3.2 H.264/SVC標(biāo)準(zhǔn)的感興趣區(qū)編碼 208
11.3.3 感興趣區(qū)編碼的碼率控制 208
11.4 本章小結(jié) 209
參考文獻(xiàn) 209
第12章 視頻編碼技術(shù)的最新研究進(jìn)展 215
12.1 基于語(yǔ)義的視頻編碼 215
12.1.1 語(yǔ)義視頻編碼 215
12.1.2 用戶(hù)感知的語(yǔ)義視頻編碼 219
12.2 基于超分辨率復(fù)原的視頻編碼 222
12.2.1 超分辨率復(fù)原技術(shù)概述 222
12.2.2 基于超分辨率復(fù)原的視頻編碼技術(shù) 225
12.3 基于HEVC的立體視頻編碼技術(shù) 228
12.3.1 立體視頻編碼標(biāo)準(zhǔn) 228
12.3.2 幾種立體視頻編碼方案 230
12.3.3 基于HEVC的立體視頻編碼方案 232
參考文獻(xiàn) 234
精彩內(nèi)容 3．3 熵編碼
熵編碼是純粹基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性的編碼技術(shù)，是一種無(wú)損編碼方法，解碼后能無(wú)失真地恢復(fù)原始圖像。圖像/視頻編碼方法的效率取決于如何充分利用信源的統(tǒng)計(jì)特性。熵編碼的基本原理是給出現(xiàn)概率較大的符號(hào)一個(gè)短碼字，而給出現(xiàn)概率較小的符號(hào)一個(gè)長(zhǎng)碼字，這樣使得最終的平均碼長(zhǎng)很小。一個(gè)精心設(shè)計(jì)的熵編碼器，其輸出的平均碼長(zhǎng)接近信源的信息熵，即碼長(zhǎng)的下限。熵編碼把待壓縮的數(shù)據(jù)流看做簡(jiǎn)單的數(shù)字序列，而并不關(guān)心這些數(shù)據(jù)的具體語(yǔ)義。
常用的熵編碼方法有游程編碼、Huffman編碼和算術(shù)編碼3種。
游程編碼主要用于量化后出現(xiàn)大量零系數(shù)的情形，利用游程表示連零碼，以降低為表示零碼所用的數(shù)據(jù)量。
Huffman編碼是一種不等長(zhǎng)的最佳編碼方法，這里的“最佳”是指它的平均碼長(zhǎng)對(duì)相同概率分布的信源是所有有效編碼方法中最短的。Huffman編碼必須預(yù)先知道信源的概率分布，這一般是難以做到的，通常采用對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后得到的近似分布代替。但不同的圖像類(lèi)型的系數(shù)分布總有差異，這導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用時(shí)無(wú)法達(dá)到最佳性能。通過(guò)利用輸入數(shù)據(jù)序列自適應(yīng)地匹配信源概率分布的方法，可以較好地改進(jìn)Huffman編碼的性能，但這又帶來(lái)運(yùn)算復(fù)雜，且不適合硬件實(shí)現(xiàn)的缺點(diǎn)。
算術(shù)編碼是20世
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目錄
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| 《新一代高效視頻編碼技術(shù)》由卓力、張菁、李曉光所著，本書(shū)是一本關(guān)于視頻編碼技術(shù)的學(xué)術(shù)專(zhuān)著，反映了相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域最新的研究進(jìn)展。全書(shū)共分為12章，首先討論了視頻基礎(chǔ)知識(shí)、視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)、視頻編碼技術(shù)、人眼視覺(jué)特性、碼率控制等基礎(chǔ)知識(shí)，接下來(lái)介紹了H.264/AVC、H.264SVC和HEVC3個(gè)視頻編碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，最后介紹了視頻編碼領(lǐng)域出現(xiàn)的一些新技術(shù)，如小波視頻編碼、基于壓縮感知的視頻編碼、基于人眼視覺(jué)特性的編碼、基于語(yǔ)義的視頻編碼、基于超分辨率復(fù)原的視頻編碼以及立體視頻編碼等。 《新一代高效視頻編碼技術(shù)》可供通信與電子系統(tǒng)、信號(hào)與信息處理、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究人員、工程技術(shù)人員、高校教師、研究生和高年級(jí)本科生學(xué)習(xí)參考。 |
| 作者簡(jiǎn)介 | |
| 卓力 博士，北京工業(yè)大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師1992年畢業(yè)于電子科技大學(xué)無(wú)線電技術(shù)系，1998年和2004年分別獲得東南大學(xué)信號(hào)與信息處理專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位和北京工業(yè)大學(xué)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位。2006年一2007年在悉尼大學(xué)從事博士后研究工作。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人主持了國(guó)家自然科學(xué)基金、“863”計(jì)劃等20多個(gè)項(xiàng)目的研究工作。發(fā)表學(xué)術(shù)論文180余篇，出版3部專(zhuān)著，譯著5部。先后入選“教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”、“人力資源與社會(huì)保障部留學(xué)歸國(guó)人員科技活動(dòng)優(yōu)秀類(lèi)資助計(jì)劃”、“北京市科技新星計(jì)劃”、“北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)計(jì)劃”、“北京市中青年骨干教師培養(yǎng)計(jì)劃”和“北京工業(yè)大學(xué)京華計(jì)劃”等。主要研究方向?yàn)閳D像，視頻編碼與傳輸、多媒體信息安全和多媒體內(nèi)容分析等。張菁 博士，北京工業(yè)大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師2008年獲北京工業(yè)大學(xué)電路與系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人主持國(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)，作為主要研究人員先后參加了國(guó)家自然科學(xué)基金、北京市自然科學(xué)基金等項(xiàng)目的研究工作。入選“北京市屬高校青年拔尖人才培養(yǎng)計(jì)劃”和“北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)計(jì)劃”。發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇。出版專(zhuān)著1部，譯著2部。主要研究方向?yàn)閳D像，視頻信號(hào)與信息處理、圖像檢索等。李曉光 博士，北京工業(yè)大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師2003年獲得北京工業(yè)大學(xué)工學(xué)學(xué)士學(xué)位，推免研究生；2005年提前攻博，2008年獲得北京工業(yè)大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位。曾多次赴香港理工大學(xué)從事合作研究，2012年在悉尼大學(xué)做訪問(wèn)學(xué)者。 &n ...... |
| 目錄 | |
| 第1章 視頻格式和質(zhì)量評(píng)價(jià) 1 1.1 圖像與視頻 1 1.2 彩色空間 2 1.2.1 RGB彩色空間 3 1.2.2 YCbCr彩色空間 3 1.2.3 HSV彩色空間 4 1.3 抽樣格式 5 1.4 視頻格式 6 參考文獻(xiàn) 8 第2章 視頻質(zhì)量評(píng)價(jià) 9 2.1 引言 9 2.2 視頻失真 10 2.2.1 塊效應(yīng) 10 2.2.2 模糊效應(yīng) 11 2.2.3 振鈴效應(yīng) 11 2.2.4 噪聲 12 2.3 主觀質(zhì)量評(píng)價(jià) 12 2.3.1 測(cè)試條件 12 2.3.2 測(cè)試方法 13 2.3.3 評(píng)分類(lèi)型 14 2.3.4 主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法 15 2.4 客觀質(zhì)量評(píng)價(jià) 17 2.4.1 FR評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 18 2.4.2 NR評(píng)價(jià)方法 21 參考文獻(xiàn) 22 第3章 視頻編碼技術(shù)基礎(chǔ) 24 3.1 預(yù)測(cè)編碼 24 3.2 變換編碼 25 3.2.1 正交變換 25 3.2.2 K-L變換 25 3.2.3 離散余弦變換 26 3.2.4 小波變換 27 3.3 熵編碼 29 3.4 矢量量化 30 3.5 混合編碼 30 參考文獻(xiàn) 33 第4章 人眼視覺(jué)系統(tǒng)特性 34 4.1 視覺(jué)信息處理的基本機(jī)理 34 4.1.1 視覺(jué)感官 35 4.1.2 視覺(jué)通路 36 4.1.3 視覺(jué)中樞 37 4.1.4 視覺(jué)感知 40 4.2 感興趣區(qū)的人眼視覺(jué)系統(tǒng)特性 40 4.2.1 視覺(jué)感興趣區(qū) 40 4.2.2 視覺(jué)掩蓋效應(yīng) 41 4.3 人眼的視覺(jué)注意特性 45 4.3.1 視覺(jué)注意機(jī)制 45 4.3.2 視覺(jué)注意模型 48 4.4 基于視覺(jué)注意模型的壓縮域感興趣區(qū)檢測(cè)方法 56 4.4.1 壓縮域視覺(jué)顯著圖提取 57 4.4.2 視覺(jué)注意焦點(diǎn)的選擇與轉(zhuǎn)移 61 4.4.3 壓縮域感興趣區(qū)域檢測(cè) 62 4.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 62 4.5 本章小結(jié) 64 參考文獻(xiàn) 65 第5章 碼率控制 71 5.1 碼率控制基本原理 71 5.2 碼率控制模式 72 5.2.1 恒定碼率模式 72 5.2.2 可變碼率模式 72 5.3 碼率控制理論 73 5.3.1 率失真函數(shù) 73 5.3.2 幾種經(jīng)典的率失真模型 74 5.4 視頻標(biāo)準(zhǔn)中的碼率控制算法 75 5.4.1 VM5碼率控制算法 75 5.4.2 RM8碼率控制算法 76 5.4.3 TMN8碼率控制算法 76 5.4.4 TM5碼率控制算法 77 5.4.5 H.264碼率控制算法 79 5.5 基于H.264的幀層碼率控制算法 83 5.5.1 H.264率失真曲線 83 5.5.2 H.264率失真模型 86 5.5.3 基于率失真模型的碼率控制 87 5.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 87 參考文獻(xiàn) 91 第6章 H.264/AVC視頻編碼新技術(shù) 92 6.1 H.264/AVC視頻編碼基本框架 92 6.2 基于行的H.264/AVC幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼 93 6.2.1 隱式的基于行的幀內(nèi)預(yù)測(cè) 94 6.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 98 6.3 H.264/AVC中可變位深的8×8整型變換和量化編碼 99 6.3.1 H.264/AVC中的8×8整型變換 99 6.3.2 H.264/AVC的量化和縮放 102 6.4 基于無(wú)損視頻信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性的H.264/AVC自適應(yīng)熵編碼器設(shè)計(jì) 104 6.4.1 無(wú)損編碼中殘差數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性 104 6.4.2 改進(jìn)的CAVLC方法 105 6.4.3 改進(jìn)的CABAC方法 109 6.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 113 6.5 H.264視頻編碼的并行可擴(kuò)展性 115 6.5.1 H.264中的并行計(jì)算 117 6.5.2 GOP級(jí)并行計(jì)算 118 6.5.3 幀級(jí)并行計(jì)算 119 6.5.4 片級(jí)并行計(jì)算 119 6.5.5 宏塊級(jí)并行計(jì)算 120 6.5.6 空間域宏塊級(jí)并行計(jì)算 120 6.5.7 時(shí)間域宏塊級(jí)并行計(jì)算 121 參考文獻(xiàn) 122 第7章 H.264/SVC可擴(kuò)展視頻編碼 125 7.1 引言 125 7.2 H.264/SVC編碼框架 126 7.2.1 時(shí)間可擴(kuò)展性 127 7.2.2 空間可擴(kuò)展性 128 7.2.3 SNR可擴(kuò)展性 129 7.3 H.264 SVC編碼性能評(píng)估 130 7.3.1 時(shí)間可擴(kuò)展性 130 7.3.2 空間可擴(kuò)展性 133 7.3.3 SNR可擴(kuò)展性 134 7.3.4 其他特點(diǎn) 136 7.3.5 預(yù)處理濾波 138 參考文獻(xiàn) 139 第8章 HEVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn) 140 8.1 HEVC標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu) 140 8.1.1 檔次、級(jí)別和層 140 8.1.2 視頻格式 141 8.1.3 條帶和分片 141 8.2 HEVC的基本編碼框架 142 8.2.1 HEVC基本編碼框架 143 8.2.2 HEVC的編碼單元和編碼結(jié)構(gòu) 144 8.3 HEVC關(guān)鍵技術(shù) 146 8.3.1 幀內(nèi)預(yù)測(cè) 147 8.3.2 幀間預(yù)測(cè) 150 8.3.3 變換、縮放和量化 154 8.3.4 熵編碼 155 8.3.5 環(huán)內(nèi)濾波器 156 8.3.6 特殊編碼模式 158 8.4 HEVC編碼器控制 159 8.5 HEVC的語(yǔ)法結(jié)構(gòu) 159 8.5.1 并行解碼語(yǔ)法和改進(jìn)的條帶結(jié)構(gòu) 160 8.5.2 HEVC高級(jí)語(yǔ)法 160 8.6 HEVC編碼工具配置 162 參考文獻(xiàn) 163 第9章 小波視頻編碼新技術(shù) 164 9.1 引言 164 9.2 傳統(tǒng)離散小波變換的缺點(diǎn) 164 9.3 雙樹(shù)小波變換 166 9.3.1 DTDWT 166 9.3.2 DTDWT濾波器組 169 9.3.3 三維DTDWT 170 9.4 粒子集群優(yōu)化和多目標(biāo)PSO 171 9.4.1 粒子集群優(yōu)化 172 9.4.2 多目標(biāo)PSO 173 9.5 基于多目標(biāo)PSO的視頻編碼 173 9.5.1 編碼器模塊的修改 174 9.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 176 參考文獻(xiàn) 177 第10章 基于壓縮感知的視頻編碼技術(shù) 179 10.1 引言 179 10.2 壓縮感知理論 180 10.2.1 稀疏性 180 10.2.2 不相干性 181 10.2.3 測(cè)量矩陣 181 10.2.4 CS重建 182 10.2.5 壓縮感知特性 183 10.3 壓縮視頻感知 183 10.4 分布式壓縮視頻感知 184 10.5 基于字典的壓縮視頻感知 186 10.6 本章小結(jié) 187 參考文獻(xiàn) 188 第11章 基于人眼視覺(jué)系統(tǒng)特性的視頻編碼 190 11.1 基于視覺(jué)敏感度的低比特圖像壓縮 190 11.1.1 人眼的視覺(jué)敏感度特征 190 11.1.2 基于視覺(jué)敏感度的低比特率圖像壓縮算法 191 11.2 基于視覺(jué)注意的視頻編碼方法 197 11.2.1 所提方法框圖 197 11.2.2 目標(biāo)檢測(cè)算法 198 11.2.3 背景和目標(biāo)區(qū)域的JPEG-2000編碼 199 11.2.4 視頻解碼重建 199 11.2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 199 11.3 基于人眼感興趣區(qū)的視頻編碼 202 11.3.1 感興趣區(qū)檢測(cè)和跟蹤 202 11.3.2 H.264/SVC標(biāo)準(zhǔn)的感興趣區(qū)編碼 208 11.3.3 感興趣區(qū)編碼的碼率控制 208 11.4 本章小結(jié) 209 參考文獻(xiàn) 209 第12章 視頻編碼技術(shù)的最新研究進(jìn)展 215 12.1 基于語(yǔ)義的視頻編碼 215 12.1.1 語(yǔ)義視頻編碼 215 12.1.2 用戶(hù)感知的語(yǔ)義視頻編碼 219 12.2 基于超分辨率復(fù)原的視頻編碼 222 12.2.1 超分辨率復(fù)原技術(shù)概述 222 12.2.2 基于超分辨率復(fù)原的視頻編碼技術(shù) 225 12.3 基于HEVC的立體視頻編碼技術(shù) 228 12.3.1 立體視頻編碼標(biāo)準(zhǔn) 228 12.3.2 幾種立體視頻編碼方案 230 12.3.3 基于HEVC的立體視頻編碼方案 232 參考文獻(xiàn) 234 |
| 精彩內(nèi)容 | |
| 3．3 熵編碼 熵編碼是純粹基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性的編碼技術(shù)，是一種無(wú)損編碼方法，解碼后能無(wú)失真地恢復(fù)原始圖像。圖像/視頻編碼方法的效率取決于如何充分利用信源的統(tǒng)計(jì)特性。熵編碼的基本原理是給出現(xiàn)概率較大的符號(hào)一個(gè)短碼字，而給出現(xiàn)概率較小的符號(hào)一個(gè)長(zhǎng)碼字，這樣使得最終的平均碼長(zhǎng)很小。一個(gè)精心設(shè)計(jì)的熵編碼器，其輸出的平均碼長(zhǎng)接近信源的信息熵，即碼長(zhǎng)的下限。熵編碼把待壓縮的數(shù)據(jù)流看做簡(jiǎn)單的數(shù)字序列，而并不關(guān)心這些數(shù)據(jù)的具體語(yǔ)義。 常用的熵編碼方法有游程編碼、Huffman編碼和算術(shù)編碼3種。 游程編碼主要用于量化后出現(xiàn)大量零系數(shù)的情形，利用游程表示連零碼，以降低為表示零碼所用的數(shù)據(jù)量。 Huffman編碼是一種不等長(zhǎng)的最佳編碼方法，這里的“最佳”是指它的平均碼長(zhǎng)對(duì)相同概率分布的信源是所有有效編碼方法中最短的。Huffman編碼必須預(yù)先知道信源的概率分布，這一般是難以做到的，通常采用對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后得到的近似分布代替。但不同的圖像類(lèi)型的系數(shù)分布總有差異，這導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用時(shí)無(wú)法達(dá)到最佳性能。通過(guò)利用輸入數(shù)據(jù)序列自適應(yīng)地匹配信源概率分布的方法，可以較好地改進(jìn)Huffman編碼的性能，但這又帶來(lái)運(yùn)算復(fù)雜，且不適合硬件實(shí)現(xiàn)的缺點(diǎn)。 算術(shù)編碼是20世 ...... |
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