面向高清/超高清的感知视频编码及其并行技术研究

Developing high definition (HD)/ultra high definition (UHD) video with higher vision telepresence is an inevitable tendency in video field. A more efficient video compression method should be studied, due to the huge data and the high computational complexity of the high quality and large size videos. Research showed that the joint video coding framework, based on prediction and transform architecture, faces limited development. There is little space to do research on achieving higher compression efficiency at the expense of increasing the computing complexity. Perceptual video coding, which conducts video compression on the basis of the image content and human visual system theory, can greatly reduce bit rate while maintaining the same effect of subjective perception.. Firstly, our research group will carry out research on the Just-Noticeable -Distortion (JND) model which satisfies the codec priority of the visual salient region. Secondly, in view of the above analysis, we establish a HD video-oriented perceptual video coding framework and optimization algorithms. Throughout our study on the processor-task model based parallel perceptual video coding scheduling algorithm and the circulation software based speculative parallel mechanism, we will endeavor to improve the parallel perceptual video coding algorithm for HD/UHD videos and increase the coding rate greatly. Our research of this subject has extremely important theoretical and practical values in terms of meeting the demand for improving compression efficiency in HD/UHD video applications and meeting the requirement for improving video fault-tolerant ability in the broadband mobile environment.

更高临场感的高清/超高清视频是视频领域发展的必然。然而高质量、大尺寸的视频通信数据量巨大、计算复杂度高，必须研究更为高效的视频压缩编码。研究表明，传统的混合编码技术框架体系面临着较大的发展瓶颈，以提高计算复杂度来提升压缩效率的改进思路的发展空间越来越小。感知视频编码从图像内容的角度出发，基于人眼视觉理论来指导视频压缩，在保持图像主观感知效果基本不变的条件下能极大降低码率。.课题组将首先从视觉显著性区域优先编码准则下的恰可察失真模型展开研究，并基于上述研究提出面向高清/超高清的感知视频框架和感知优化算法。通过研究基于处理器-任务模型的感知编码并行调度算法和基于循环软件投机并行机制，课题组将致力推进面向高清/超高清视频的感知视频并行编解码算法，大幅提高编解码速率。本课题的研究对满足高清/超高清视频应用中提升压缩效率的需求和宽带移动环境下提升视频容错能力的需求都具有极其重要的理论和应用价值。

高清/超高清是视频技术发展的一个重要趋势，在生活、教育、医疗、安全等各方面都具有重要的应用价值。而传统的混合编码技术框架体系面临着较大的发展瓶颈，以提高计算复杂度来提升压缩效率的改进思路的发展空间越来越小。本项目的目标是基于人眼视觉理论来指导视频压缩，在保持图像主观感知效果基本不变的条件下尽可能地降低码率。项目组主要围绕“高效的感知视频编码技术”研究以下问题（1）面向视频编码的视觉感知模型构建与建模；（2）基于视觉特性的感知视频编码框架；（3）基于视觉特性的视频质量评价方法；（4）面向HEVC/H.265的编解码技术优化算法；（5）适用于高清视频的帧率上变换算法；（6）视频传输的丢包补偿技术；（7）高清/超高清视频并行加速方案。项目组达到了本项目的预期目标，取得的主要研究成果包括：（1）在论文方面，已在视频编码与图像处理领域权威国际会议和期刊上发表论文25篇，录用待发表1篇，其中SCI检索2篇，EI检索20篇；（2）在专利方面，共申请了国家发明专利9项；（3）基于项目的研究成果，项目组成员参加了19次国际学术会议，进行会议论文宣讲并和国际同行进行学术交流，增强了在国际上的学术可见度；（4）本项目促进了对4名博士生、15名硕士生和1名博士后的培养。 此外，还将本项目的一些技术成果通过与企业合作的形式进行了推广。