一种MPEG2视频编码的神经网络自适应量化算法  

An Adaptive Quantization Algorithm of MPEG2 Video Coding Using Neural Networks

作　　者：骆立俊[1] 邹采荣[1] 何振亚[1] 

机构地区：[1]东南大学

出　　处：《通信学报》1998年第2期6-13,共8页Journal on Communications

基　　金：国家攀登计划(神经网络)重大项目;东南大学与菲立浦公司消费电子领域合作项目

摘　　要：本文在ＭＰＥＧ２ＴＭ５建议的自适应量化策略的基础上，提出了一种ＭＰＥＧ２视频编码的神经网络自适应量化算法。算法首先给出了一种宏块中１６个子块的子块纹理掩蔽能量函数，用来作为神经网络的输入信号，然后用ＢＰ神经网络来综合评价宏块的视觉活动特性，将宏块分成平坦区，边缘区，纹理区或细纹理区，并相应采用不同的自适应视觉量化因子。实验结果表明，本文提出的算法，充分考虑了人眼的视觉特性，并用ＢＰ神经网络来划分宏块的不同活动性，减少了图像平坦区的块效应和图像边缘区的失真，改善了图像主观和客观质量，总体画面干净。An adaptive quantization algorithm of MPEG2 video coding using neural networks is presented in this paper. It firstly gives a subblock perceptual energy function of 16 subblocks in a macroblock as the input of neural networks. Secondly it uses neural network multilayer perceptron to divide the macroblock activity into one of four categories, flat area, edge area, texture area, finetexture area. Experiment results show that this method can reduce the block artifacts of flat area and distortion at edge effectively. The picture subjective quality and objective quality in every frame are improved.

关 键 词：MPEG2 神经网络 自适应量化 图像信号处理 

分 类 号：TN941.1[电子电信—信号与信息处理] TP18[电子电信—信息与通信工程]