Fraunhofer HHI正式宣布了下一代视频编解码标准H.266/VVC(Versatile Video Coding),本文利用官方H.266编码模型,编写相关测试程序用于实现8K视频的PSNR及PQA分析,对4K/8K VR的H.266编码进行PSNR损伤及PQA评价,解决现有分析软件均不支...Fraunhofer HHI正式宣布了下一代视频编解码标准H.266/VVC(Versatile Video Coding),本文利用官方H.266编码模型,编写相关测试程序用于实现8K视频的PSNR及PQA分析,对4K/8K VR的H.266编码进行PSNR损伤及PQA评价,解决现有分析软件均不支持8K分辨率及对应10比特分析问题。展开更多
近年来,面向机器视觉视频的研究和应用越来越广泛,这对此类视频的存储和传输都提出了巨大的挑战。视频编码标准如多功能视频编码(Versatile Video Coding,VVC)能实现高效的全分辨率压缩与重建,但是对机器视觉任务而言,这种压缩方法是有...近年来,面向机器视觉视频的研究和应用越来越广泛,这对此类视频的存储和传输都提出了巨大的挑战。视频编码标准如多功能视频编码(Versatile Video Coding,VVC)能实现高效的全分辨率压缩与重建,但是对机器视觉任务而言,这种压缩方法是有冗余的。因此,提出了一种在VVC编码过程中结合显著性检测的视频编码方法用于机器任务,用实例分割网络掩膜基于区域的卷积神经网络(Mask Region-based Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)获得包含对象的二进制掩膜,并依此判定是否为感兴趣区域,指导VVC编码过程中编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)的量化参数的偏移。实验证明,与VVC基线方法相比,所提方法可以在相似的检测精度下节省一定的比特率。展开更多
文摘Fraunhofer HHI正式宣布了下一代视频编解码标准H.266/VVC(Versatile Video Coding),本文利用官方H.266编码模型,编写相关测试程序用于实现8K视频的PSNR及PQA分析,对4K/8K VR的H.266编码进行PSNR损伤及PQA评价,解决现有分析软件均不支持8K分辨率及对应10比特分析问题。
文摘近年来,面向机器视觉视频的研究和应用越来越广泛,这对此类视频的存储和传输都提出了巨大的挑战。视频编码标准如多功能视频编码(Versatile Video Coding,VVC)能实现高效的全分辨率压缩与重建,但是对机器视觉任务而言,这种压缩方法是有冗余的。因此,提出了一种在VVC编码过程中结合显著性检测的视频编码方法用于机器任务,用实例分割网络掩膜基于区域的卷积神经网络(Mask Region-based Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)获得包含对象的二进制掩膜,并依此判定是否为感兴趣区域,指导VVC编码过程中编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)的量化参数的偏移。实验证明,与VVC基线方法相比,所提方法可以在相似的检测精度下节省一定的比特率。
