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J-GLOBAL ID：201902219624314029   整理番号：19A1285913

時空間顕著性検出モデルに基づく品質指向知覚HEVC【JST・京大機械翻訳】

Quality-Oriented Perceptual HEVC Based on the Spatiotemporal Saliency Detection Model

著者 (5件)： Jiang Xiantao (Department of Information Engineering, Shanghai Maritime University, NO.1550, Haigang Ave. Shanghai 201306, China) ,  Song Tian (Department of Electrical and Electronics Engineering, Tokushima University, 2-24, Shinkura-cho, Tokushima 770-8501, Japan) ,  Zhu Daqi (Department of Information Engineering, Shanghai Maritime University, NO.1550, Haigang Ave. Shanghai 201306, China) ,  Katayama Takafumi (Department of Electrical and Electronics Engineering, Tokushima University, 2-24, Shinkura-cho, Tokushima 770-8501, Japan) ,  Wang Lu (Department of Electrical and Electronics Engineering, Tokushima University, 2-24, Shinkura-cho, Tokushima 770-8501, Japan)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 21  号： 2  ページ： 165  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 知覚ビデオ符号化(PVC)は,従来のH.265/高効率ビデオ符号化(HEVC)と比較して,同じ視覚品質でより低いビットレートを提供することができる。本研究では,新しいH.265/HEVC準拠PVCフレームワークをビデオ突出モデルに基づいて提案した。最初に,効果的で効率的な空間時間的顕著性モデルを用いて,ビデオ突出マップを生成した。第二に,顕著性マップに基づいて知覚符号化方式を開発した。ビットレートを低減するために,顕著性に基づく量子化制御アルゴリズムを提案した。最後に,シミュレーション結果は,提案した知覚符号化方式が客観的で主観的試験においてその優位性を示し,無視できる主観的および客観的品質損失で9.46%のビットレート削減を達成することを実証した。提案した方法の利点は,高精細ビデオ応用に適した高品質である。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *品質 ,  録画装置 ,  シミュレーション ,  量子化
準シソーラス用語： 高品質 ,  高精細映像 ,  制御アルゴリズム ,  知覚符号化 ,  顕著性マップ ,  ビットレート ,  視覚品質 ,  高効率 ,  ビデオ符号化 ,  *H.265/HEVC , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： H.265/HEVC ,  知覚ビデオ符号化 ,  ビデオ顕著性モデル ,  ビットレート削減

分類 (3件)： 量子力学一般  (BA06010C) ,  量子光学一般  (BD04010X) ,  火力発電  (NB03040D)

引用文献 (19件)：

• Kimura, A.; Yonetani, R.; Hirayama, T. Computational models of human visual attention and their implementations: A survey. IEICE Trans. Inf. Syst. 2013, E96-D, 562-578.
• Lee, J.S.; Ebrahimi, T. Perceptual video compression: A survey. IEEE J. Sel. Top. Signal Proc. 2012, 6, 684-697.
• Hadizadeh, H.; Bajic, I.V. Saliency-Aware video compression. IEEE Trans. Image Proc. 2014, 23, 19-33.
• Valizadeh, S.; Nasiopoulos, P.; Ward, R.K. Perceptual rate distortion optimization of 3D-HEVC using PSNR-HVS. Multimed. Tools Appl. 2018, 77, 22985-23008.
• Itti, L. Automatic foveation for video compression using a neurobiological model of visual attention. IEEE Trans. Image Proc. 2004, 13, 1304-1318.

タイトルに関連する用語 (4件)： 時空間 ,  モデル ,  知覚 ,  HEVC