由于水下声波信道带宽窄,难以采用高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)实现水下视频低码率传输。提出了一种基于对象的水下视频低码率编码算法。首先对水下对象视频进行时空域下采样以降低其数据量,再采用低延时模式编码...由于水下声波信道带宽窄,难以采用高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)实现水下视频低码率传输。提出了一种基于对象的水下视频低码率编码算法。首先对水下对象视频进行时空域下采样以降低其数据量,再采用低延时模式编码少量视频帧作为参考帧。然后,提取水下对象视频非参考帧的特征点,并对特征点和对象掩膜进行编码。在解码端用特征点和掩膜进行对象的粗糙重建,获得对象的初步轮廓和颜色信息。最后,根据粗糙重建对象和参考帧对象的映射关系,采用基于在线学习的方法实现对象的精细重建。实验结果表明,与HEVC相比,所提算法的BDBR-SSIM(Bjontegarrd Delta Bit Rate and Structural Similarity)降低了14.88%。展开更多
文摘由于水下声波信道带宽窄,难以采用高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)实现水下视频低码率传输。提出了一种基于对象的水下视频低码率编码算法。首先对水下对象视频进行时空域下采样以降低其数据量,再采用低延时模式编码少量视频帧作为参考帧。然后,提取水下对象视频非参考帧的特征点,并对特征点和对象掩膜进行编码。在解码端用特征点和掩膜进行对象的粗糙重建,获得对象的初步轮廓和颜色信息。最后,根据粗糙重建对象和参考帧对象的映射关系,采用基于在线学习的方法实现对象的精细重建。实验结果表明,与HEVC相比,所提算法的BDBR-SSIM(Bjontegarrd Delta Bit Rate and Structural Similarity)降低了14.88%。
