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基于显著性信息和视点合成预测的3D-HEVC编码方法
摘    要:传统的视频编码标准大多着重从减少信息冗余来提高率失真性能,而忽视了人类视觉系统(human visual system, HVS)多样性对视频编码的影响.针对目前先进的3D高效率视频编码(high efficiency video coding, HEVC)技术,提出了一种融合人眼视觉特性的编码方法.首先建立3D显著性模型,根据显著性信息进行分区域编码;然后对原有的视点合成预测算法进行改进,避免深度块的边界效应;最后绘制生成新视点的视频.实验结果证明,该方法在保证主观质量基本不变的情况下, BD-rate可下降10%左右,绘制生成的新视点峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)可提高0.1 dB左右,能有效提高编码效率.

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