【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法与系统。
技术介绍
1、面向机器视觉的视频编码技术近年来成为研究与工业界的重要议题，这一趋势与5g和物联网技术的快速发展紧密相关。随着这些技术的兴起，边缘设备生成的视频内容日益增多，且最终多由机器进行消费，其量级甚至超过了供人类观看的视频。机器视觉任务，例如物体检测、图像分割、目标跟踪等，对视频编码的需求有别于服务于人类视觉的视频内容，因此催生了针对机器视觉优化的视频编码（video coding for machines, vcm）技术的发展需求。
2、国际标准化组织mpeg在2019年7月成立了vcm小组，专注于研究面向机器视觉视频编码的潜在标准化工作。在此背景下，vvc（versatile video coding）作为视频编码标准之一，其率失真优化（rdo）方法集中于提升编码效率和视频质量的平衡。vvc通过创新技术和算法，在确保视频质量的同时减少了所需数据量，具体技术包括基于样本的渐变边缘和角度预测，以及基于显著性检测的帧内比特分配方案，后者...
【技术保护点】
1.一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，所述S1步骤中，通过残差神经网络进行特征图的提取，表示为如下公式：
3.如权利要求2所述的一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，所述S2步骤中，通过结构相似性指数获取基于特征相似度的失真度量，表示为如下公式：
4.如权利要求1所述的一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，所述S3步骤中，基于平方误差的失真度量通过如下公式获取：
5....
【技术特征摘要】
1.一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，所述s1步骤中，通过残差神经网络进行特征图的提取，表示为如下公式：
3.如权利要求2所述的一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，所述s2步骤中，通过结构相似性指数获取基于特征相似度的失真度量，表示为如下公式：
4.如权利要求1所述的一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，所述s3步骤中，基于平方误差的失真度量通过如下公式获取：
5.如权利要求1所述的一种面向机器视觉的帧间图像编码率失真优化方法，其特征在于，所述s4步骤中，混合失真度量通过如下公式获取：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋先涛，柳云夏，郭咏梅，郭咏阳，
申请(专利权)人：宁波康达凯能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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