[雙語翻譯]--外文翻譯--壓縮視頻編碼的可感知失真特性（譯文）

1、中文 中文 7500 字出處： 出處：Zeng K. Characterizing perceptual artifacts in compressed video streams[C]// Human Vision and Electronic Imaging XIX. International Society for Optics and Photonics, 2014:2458-2462.壓縮視頻編碼的可感知失真特性Kai Ze

2、ng, Tiesong Zhao, Abdul Rehman and Zhou Wang為了在頻帶帶寬和電力的限制下獲取最佳的視頻質(zhì)量，現(xiàn)代視頻編碼技術(shù)采用有損編碼，這種編碼通常會(huì)帶來引起視頻質(zhì)量下降的壓縮失真。定性和定量的分析這種壓縮失真對(duì)發(fā)展視頻壓縮的有效性和提高系統(tǒng)穩(wěn)定性中起著重要作用。此外，由于在新的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)中不斷采用新穎的編碼框架和策略，壓縮失真也會(huì)隨著時(shí)間不斷演變。本論文將重新審視由標(biāo)準(zhǔn)的視頻壓縮編碼帶來的可感知的壓縮失

3、真，總結(jié)在壓縮視頻中普遍觀測(cè)到的空間中和時(shí)間的可感知的畸變，強(qiáng)調(diào)在先前的研究工作中未能準(zhǔn)確的識(shí)別和解釋的可感知的時(shí)間的壓縮失真。此外，本文將提出一種浮動(dòng)影響的檢測(cè)方法，不僅能檢測(cè)是否存在浮點(diǎn)，還能將空間中有浮點(diǎn)的部分分割出來。關(guān)鍵詞：視頻壓縮，視頻質(zhì)量評(píng)估，壓縮失真，H.264-MPEG/AVG，HEVC，閃爍效應(yīng)，浮動(dòng)檢測(cè)1、簡(jiǎn)介近年來，對(duì)高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)視頻傳播的需求以指數(shù)形式遞增。根據(jù)思科視覺網(wǎng)絡(luò)的索引，到了 2015 年，在全球消費(fèi)交

4、易中，幾種形式的視頻總數(shù)（TV，VOD，網(wǎng)絡(luò)，和 P2P）達(dá)到了大約 90%的份額。對(duì)于當(dāng)前商業(yè)化的視頻傳播系統(tǒng)中，一種高質(zhì)量的視頻壓縮技術(shù)是滿足這樣不斷增長(zhǎng)需求的關(guān)鍵。在設(shè)計(jì)視頻壓縮系統(tǒng)中一個(gè)關(guān)鍵性的問題是在有限的資源（例如：頻帶帶寬，能量和時(shí)間）與可感知的壓縮視頻質(zhì)量之間達(dá)到最佳平衡。資源的有限性會(huì)在解碼中引入壓縮失真從而同樣會(huì)導(dǎo)致視頻質(zhì)量的下降。例如，大量的量化階梯會(huì)減少能量的消耗，在解碼的時(shí)候，同樣也減少了帶寬的需求，但不幸的是

5、，也引起視頻質(zhì)量的下降?，F(xiàn)代消費(fèi)者對(duì)更好的用戶質(zhì)量體驗(yàn)需求比以往都高。盡管通信和顯示設(shè)備技術(shù)的快速發(fā)展，源于壓縮過程中的低質(zhì)量原始視頻讓大量的消費(fèi)者失望，導(dǎo)致數(shù)字媒體傳播產(chǎn)業(yè)中的利潤(rùn)損失。基于近期的觀察者經(jīng)驗(yàn)研究， “在 2012年，由于低質(zhì)量的視頻流，全球品牌的獎(jiǎng)金內(nèi)容損失了 21.6 億美元的利潤(rùn)，這個(gè)額度在 2017 年被預(yù)計(jì)達(dá)到令人驚訝的 200 億美元。 ”低質(zhì)量的視頻不斷挑戰(zhàn)并不是失真的主要原因，本論文中不做詳細(xì)討論。2.1

6、 空間失真由于視頻分塊和量化，基于塊的視頻編碼策略會(huì)導(dǎo)致空間上的失真，這些失真包括模糊效應(yīng)，塊狀效應(yīng)，振鈴效應(yīng)，基本模塊效應(yīng)和摻色效應(yīng)。他們的檢測(cè)不需要和相鄰幀相關(guān)，因此在視頻暫停時(shí)能更好的檢測(cè)出來。由于現(xiàn)代壓縮技術(shù)的復(fù)雜性，這些失真是互不相關(guān)的，因此對(duì)他們的分類主要根據(jù)視覺上的特性。2.11 模糊效應(yīng)所有的現(xiàn)代視頻壓縮方法中在量化之后都會(huì)涉及到轉(zhuǎn)換的臺(tái)階問題，這通常會(huì)消除幅值小的系數(shù)。由于自然視覺信號(hào)的能量主要集中在低頻上，量化會(huì)降低

7、這樣信號(hào)中的高頻分量，在重建信號(hào)時(shí)會(huì)導(dǎo)致模糊失真。顯而易見，模糊效應(yīng)的是以丟失空間的細(xì)節(jié)和在圖像中的邊緣和紋理出變得尖銳這些形式表現(xiàn)出。由于編碼視頻基于視頻塊，頻率的轉(zhuǎn)換和量化在獨(dú)立的圖像塊中完成，這些過程引起的模糊效應(yīng)也就在視頻塊中體現(xiàn)。模糊效應(yīng)的另一種原因是在解塊濾波時(shí)造成的，濾波被采用來降低塊邊界的失真。最新的編碼標(biāo)準(zhǔn) H.264/AVC 和 HEVC 中同樣采用這種方法。解塊的操作需要空間上的濾波器來平滑視頻塊的邊界，因此就會(huì)產(chǎn)