基于视觉注意的视频可伸缩ROI算法  

New scalable ROI algorithm based on visual attention

作　　者：陈旭[1] 张基宏[2] 柳伟[2] 梁永生[2] 

机构地区：[1]深圳大学信息工程学院,广东深圳518060 [2]深圳信息职业技术学院可视媒体处理与传输深圳市重点实验室,广东深圳518029

出　　处：《山东大学学报（工学版）》2013年第1期15-21,共7页Journal of Shandong University（Engineering Science）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60772163);广东省自然科学基金资助项目(S2011010006113);深圳市国际科技合作资助项目(ZYA201007070116A)

摘　　要：如何合理进行码率分配达到充分利用码率资源目的,提高视频的主观视觉质量一直是视频编码领域研究的关键问题。本研究首先提出一种基于人眼视觉注意检测模型,该模型的核心思想是针对人眼不同时间段内进行眼动策略分析;然后结合显著计算得到图像注视区域结果得到SVC增强层码率分配算法。实验测试结果表明本研究提出的算法与现有其他算法相比具有更为有效的模拟人眼视觉注意的特性,在有限网络带宽条件下使得人眼视觉效果得到显著提升。In order to make full use of video coding bit-steam and high subjective QoE（ quality of experience）, a AOF （area of fixation） detection model was proposed based on current achievements of psychology and visual attention. Combined with saliency calculation and eye-movement tracking analysis, this model could obtain the AOF of different viewing duration. According to the AOF, a method of content-aware rate adaptation was also proposed. The experimen- tal results showed that the proposed method could outperform than the other existing methods and could improve the sub- jective QoE when coding and transmission in situation of limited bandwidth.

关 键 词：H 264 SVC 视觉注意 眼动 显著计算 码流提取 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]