基于视觉冗余模型的码率压缩方法

提出了一种基于视觉冗余模型的码率压缩方法,它是建立在人眼视觉特性视觉冗余模型的基础上,通过与编码标准参考软件相结合,进一步压缩编码比特数。实验结果表明,在图像质量没有明显变化的前提下,此方法在视频编码标准的基础上能进一步压缩编码比特数,平均压缩率在7%～30%左右。     

一种基于人眼视觉特性的压缩方法

结合人眼的视觉特性以及视频编码的特点,去除视频编码中的视觉冗余,在JM软件的基础上进一步压缩编码比特数.实验结果表明,该方法能在视频主观质量没有发生明显变化的前提下,编码比特数进一步压缩8%～20%.     

基于方向自适应模板的UMHexagonS算法改进

对UMHexagonS算法的搜索步骤和特点进行了分析,提出了一种改进的方法,改进初始运动矢量预测精度,去掉UMHexagonS算法中5×5全搜索中的相对不重要点,根据初始运动矢量的方向采用梯形格点搜索代替全六边形格点搜索,这在一定程度上减少了计算量.同时能更快地搜索到最佳运动矢量.实验结果表明,在保证PSNR和码率基本不变的前提下,可以有效地降低运动估计时间.