一种面向内容分析的视频编码优化方法技术

本发明专利技术属于视频压缩技术领域，具体的说是涉及一种面向内容分析的视频编码优化方法。本发明专利技术的方法包括四个部分：内容分析失真模型、内容分析失真预测模型、率失准模型及率失真优化。通过构建内容分析失真模型，量化视频压缩失真对内容分析算法性能的影响；采用压缩失真SAD(Sum of Absolute Difference)预测内容分析失真；采用e指数函数拟合内容分析失真与码率之间的关系；将内容分析失真引入到率失真优化中，以最小化像素失真和内容分析失真为优化目标，改进现有率失真优化方法。最终降低了内容分析失真，削弱了视频压缩失真对内容分析算法的影响。

A video coding optimization method for content analysis

The invention belongs to the field of video compression technology, in particular to a content analysis oriented video coding optimization method. The method of the invention consists of four parts: content analysis, distortion model, content analysis, distortion prediction model, rate error model and rate distortion optimization. Through the construction of content analysis of distortion model, quantization distortion of video compression algorithm performance analysis of content; compression distortion SAD (Sum of Absolute Difference) forecast content analysis by analyzing the relationship between distortion; distortion rate E and exponential function fitting content; content analysis is introduced to the distortion rate distortion optimization, to analysis to minimize the pixel distortion and distortion content as the optimization goal, improve the existing rate distortion optimization method. Finally, it reduces the distortion of content analysis and weakens the influence of video compression distortion on content analysis algorithm.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于视频压缩
，具体的说是涉及一种面向内容分析的视频编码优化方法。
技术介绍
随着视频通信技术的进步与发展，视频数据呈爆炸式增长，尤其在视频监控领域，超大体量的监控视频数据经压缩、传输至服务器端，由计算机进行内容分析，达到各种目的，如动目标检测、人脸识别、行为分析等。如今，大多数视频编码器以最大化人眼视觉质量为优化目标，造成压缩失真降低后续内容分析算法的性能。在过去几十年中，研究者们提出了许多方法来降低压缩失真对分析算法的影响，其中大部分都是针对保存局部特征点的。Chao和Steinbac提出了一种基于SIFT特征匹配程度的率失真模型，并在静止图像压缩标准JPEG中验证，结果表明，即使在低码率条件下也能保存关键SIFT特征，但是该方法需要消耗额外的比特用以传输SIFT特征描述子(J.S.ChaoandE.Steinbach,“PreservingSIFTfeaturesinJPEG-encodedimages,”IEEEInternationalConferenceonImageProcessing,Brussels,Belgium,Sept.2011,pp.301本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向内容分析的视频编码优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、定义内容分析失真DA用以量化视频压缩失真DP对内容分析算法的影响，根据下列公式(1)计算内容分析失真DA，压缩失真DP根据公式(2)或公式(3)得到：DA＝|Do‑Dc|  (公式1)SAD＝∑|recpixel‑orgpixel|2  (公式3)其中，Do为在未压缩视频上内容分析算法的分析结果，Dc为在压缩后视频上内容分析算法的分析结果；respixel为重构像素，orgpixel为原始像素，Imagesize为图像尺寸；S2、根据步骤S1得到的内容分析失真DA，构造内容分析失真DA和码率R之间的关系，创建率失准模型用公式(...

【技术特征摘要】
1.一种面向内容分析的视频编码优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、定义内容分析失真DA用以量化视频压缩失真DP对内容分析算法的影响，根据下列公式(1)计算内容分析失真DA，压缩失真DP根据公式(2)或公式(3)得到：DA＝|Do-Dc|(公式1)SAD＝∑|recpixel-orgpixel|2(公式3)其中，Do为在未压缩视频上内容分析算法的分析结果，Dc为在压缩后视频上内容分析算法的分析结果；respixel为重构像素，orgpixel为原始像素，Imagesize为图像尺寸；S2、根据步...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱策，刘宇洋，毛敏，宋方良，张翔，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51