基于人眼主观视觉的画质评价与提升.pdf

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1、基于人眼主观视觉的画质评价与提升刘怀达目录 CONTENTS 01 业务形态及目标 02 直播视频质量评价 03 服务端窄带高清转码 PART 1 业务形态及目标业务目标码率压缩，体验不变码率压缩，体验变好画质码率以人为本，给用户美的体验面向提升质量的视频分析和编码感知编码超分增强视频质量评价和监控视频内容分析视频增强视频交互 2012, Perceptual Video Compression: A Survey PART 2 视频质量评价评价的定义绝对阈值：absolute threshold 差别阈值：difference threshold， J

2、ND Just Noticeable Difference 1. 一个人50%50%概率区分不同的界限 2. 人眼最大不可区分的界限因人而异，趋势收敛从人眼主观特性出发换能和阈值 “一个比另一个清晰很多” “我看不出什么差别” 正确的执行测试 ITU-R BT.2022指出显示器更新屏幕尺寸（英寸）分辨率 iphoneX6.52688x1242 Mac pro15.42880 x1800 Dell P2414H 23.51920 x1080 显示设备画质评价标准传统RD曲线没有考虑人眼特性: 画质评价体系使用方式大模型保证精度近实时抽样 GPU Forward Tenso

3、rRT加速评分模型应用及效果基本趋势一致，具体有差异黄色；人工打分绿色：算法打分专家作用黄金眼上帝视角敏感度高，宏观效果到细节大规模主观测试：验证和纠偏解决规模问题大众喜好 PART 3 基于人眼显著性的编码优化深度学习增强智美高清压缩后主观体验不变：why？传统RD曲线没有考虑人眼特性人眼无法感知像素细小变化 JND表明人眼感知和物理变化是非线性的 2017， videoset 压缩后体验不变： ROI-显著性人脑对整图的关注度不均衡，对注意力焦点投入了更多的资源基于显著性的编码优化设备：眼动仪（Eye Link 1000 plus）视频数： 597个，包括单人多人，聊天类，唱歌类，舞蹈类等类别采集人数： 35 （男22，女13）数据示例及一致性 DeepVS，2018，北航，徐迈显著性实验一致性及人数基于显著性编码压缩标准方法

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