基于感兴趣区域的率失真优化帧内刷新算法研究

由于视频图像中不同区域的重要性存在着很大差异，人眼对其主观质量的要求也不一样，因此对感兴趣区域的前景图像和非感兴趣区域的背景图像的主观质量要求也可以不一样，尽管目前对感兴趣区域的研究已有不少，但是将全局率失真优化、码率控制、帧内宏块刷新和感兴趣区域结合的相关研究并不多见。基于此提出了基于人眼感兴趣区域的率失真优化帧内宏块刷新算法，该算法采用端到端的全局率失真理论，对感兴趣区域和非感兴趣区域进行分析处理，使感兴趣区域的宏块能得到更及时的帧内刷新，由于受到码率的限制，必须对感兴趣区域和非感兴趣区域重新进行码率分配。最后，在jvt的jm12.2平台上实现该算法。大量实验结果表明，与传统的基于率失真优化的帧内刷新算法相比，基于感兴趣区域的率失真优化帧内刷新算法在感兴趣区域能够取得更好的主观质量。