基于人眼感知特性的亮度系数压缩方法

在传统视频编码系统中，尽管失真大多由均方误差（MSE）度量，但是基于MSE的失真往往难以衡量不同视频流的主观差异，因此，人眼视觉系统对视频流的感知特性有必要被编码器利用。为了进一步提高编码效率，针对人眼对不同亮度的信号敏感程度不同的特性，提出了一种基于人眼感知特性的亮度系数压缩算法，该算法通过前向量化将人眼不能察觉的冗余信息丢掉来提高编码器压缩效率，并保证了人眼对损失的信息不可见。实验结果表明，采用该算法的AVS参考编码器，其输出码率的下降幅度达到8％～40％，而解码图像的主观观测质量却同未采用该算法的编码器相当。

基于尺寸可变块匹配的多视点视频颜色校正方法

针对多视点视频系统中视点间图像颜色差异的问题,本文提出了一种基于尺寸可变块匹配的多视点颜色校正方法。该方法首先通过视差估计得到匹配块;然后根据残差能量对其可靠性进行分类,对不可靠块采用四叉树分割和可变块视差估计进行重新搜索,逐步消除由于匹配块不可靠性带来的方块效应和边缘模糊现象;最后通过线形回归方法得到颜色校正系数,从而校正不同视点间的颜色差异,并且采用亮度直方图均衡进一步提高了校正质量。实验选用多视点测试序列,将本文方法与直方图匹配算法、JMVM中的亮度补偿算法进行比较,结果表明本文方法对校正图像的主观质量和客观质量均有所提高,是一种有效可行的多视点视频颜色校正方法。