ABSTRACT Videons kvalitetsfluktuationer är betydande i det mänskliga visuella systemet, och därför är många system för hastighetskontroll allmänt utvecklade inom området videokommunikation. Under de senaste åren har forskare visat större intresse för region av intresse (ROI)-baserad kodning, och det tillämpas i stor utsträckning i de senaste video codecs, såsom HEVC och VP9. I detta dokument presenteras ett nytt system för hastighetskontroll av ROI-lägeskodning baserat på diskret fyrfaldigare transformkoefficientmodell och radiellt funktionsneuronnätverk. En ny R-D-modell föreslås genom att klassificera block i olika djup, ROI-grupper och så vidare. Därefter beskrivs hastighet och förvrängning baserat på Laplacias distributionsmodell med hjälp av matematiska metoder. En maskininlärning tillvägagångssätt induceras för att öka noggrannheten av distorsion uppskattning. Genom att använda den nya R-D-modellen, är ett nytt frekvensstyrningssystem utformat för ROI-läge kodning från gruppen av bildlager till kodning enhet lager. I jämförelse med andra hastighetskontrollmetoder har den föreslagna ett bättre resultat när det gäller visuell kvalitet, R-D-prestanda, bithastighetsnoggrannhet och så vidare. Därför överträffar det konventionella system särskilt för sekvenser med uppenbara ROI detaljer. INDEX TERMS Videokodning, VP9, HEVC, region av ränta, hastighetskontroll, Laplacian distribution modell, hastighetsoptimering modell, radial bas funktion neuron nätverk, maskininlärning.
I vårt tidigare arbete REF presenterade vi ett nytt system för hastighetskontroll för ROI-mode kodning baserat på den diskreta cosinustransform (DCT) koefficientmodellen och neurala nätverk.
A New Rate Control Scheme For Video Coding Based On Region Of Interest
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}