基于视觉关注度的复杂度可分级视频编码研究

提高压缩效率、适应带宽波动、支持计算能力不同的各类终端是面向移动的视频通信系统对视频编码技术的迫切要求。引入视频内容分析与理解理解技术，进行基于关注度的视频区域划分，有可能执行更高效的视频编码。本项目从视频图像内容特征分析入手，利用图像内容分析与理解技术定位视频中人眼所关注的感兴趣区域，依此建立按区域重要性分配编码资源机制。并采用统计分析方法，探讨不同编码参数与计算开销和编码性能的关系，研究计算资源受限条件下的运动估计优化算法。进一步根据运动补偿残差，联合考虑DCT计算资源和码率的限制，自适应确定量化参数。最终建立基于内容的视频编码复杂度分级体系，为移动视频通信应用奠定基础。