申请/专利权人：绍兴市北大信息技术科创中心

申请日：2021-05-27

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN113542745B

主分类号：H04N19/147

分类号：H04N19/147;H04N19/176

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2021.12.21#著录事项变更;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明是一种率失真编码优化方法，包括以下步骤：在对一幅图像进行编码时，首先根据预设的图像特征分析网络获得该图像的特征；然后根据图像的特征为每一个编码块计算一个机器感兴趣程度的数值记为ROIM，ROIM越高，表示在未来的视觉分析任务上机器可能会更感兴趣；根据ROIM来对图像中的每一个编码块进行码率分配；码率分配之后我们修改了率失真误差的计算方式，用全新的基于特征失真来表示面向机器分析的编码失真，最后使得编码后的图像在视觉分析任务中的性能得到了提升。

主权项：1.一种率失真编码优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入图像，用RPN网络提取边框，获得该图像的预设图像特征；步骤2：根据预设图像特征计算每个编码块的机器感兴趣值，所述机器感兴趣值的计算方法为：A，定义每个编码块的机器感兴趣值；B，对于每个编码块，遍历全部步骤1中的边框，计算边框和编码块的交占编码块自身面积的比例F；C，将所有编码块中F最大的编码块对应的F数值记为FMAX，然后把所有编码块对应的F除以FMAX进行归一化处理，根据归一化处理得到的结果对每个编码块的机器感兴趣值赋值；并根据每个编码块的机器感兴趣值分配编码比特数目，所述编码比特数目的分配方法为：A，初始化整张图像的比特数目；B，对于每个编码块，跟据整张图像的比特数目和已经消耗的比特数目计算当前还可以使用的比特数目以及计算每个编码块的SATD值和机器感兴趣值的加权和，然后计算当前编码块的SATD值和机器感兴趣值的加权和占所有编码块的SATD值和机器感兴趣值的加权和的总和比例，根据该比例分配当前可以使用的比特数目；C，每次分配完毕后，编码器进行编码，根据编码器编码所消耗的比特数更新已经消耗的比特数目；步骤3：对于每两个相邻的编码块，根据预设图像特征计算相邻编码块相关指数，所述相邻编码块相关指数的计算公式为：MC＝AB，其中MC为相邻编码块相关指数，A为跨当前相邻编码块的边框的长度的交集，其中B为当前相邻编码框的相邻边的长度；并根据相邻编码块相关指数来对QP计算进行限制；步骤4：对于每个编码块，通过卷积神经网络提取特征，计算特征之间的余弦距离作为失真，根据失真和码率计算率失真损失，用率失真损失建立率失真优化,输出优化后的图像。

全文数据：

权利要求：

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