墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
4.4k累计阅读
4.4k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
感知视频编码就是在视频编码的过程中，将HVS应用进去，挖掘主观视频感知冗余，进一步提高视频编码压缩效率。
1.Computational visual perception:三种视觉感知计算模型
（1）视觉敏感模型
（2）视觉注意模型
（3）视觉可见模型
2.perceptual video coding:三种感知视频编码方法
（1）基于视觉模型法（vision-mpdel based approaches）：
a，基于感兴趣区域（RIO）视频编码方法
b，基于中心凹的视频编码
（2）信号驱动法(signal-driven approaches):
a，基于敏感度的视频编码
b，基于内容的视频编码
（3）混合模型
零token视频去重：基于感知哈希的Python实战方案
视频素材库中常存在同源转码、不同清晰度或添加片头片尾的重复视频，传统MD5文件去重无法识别，而大模型逐帧分析会产生巨大token成本。感知哈希（Perceptual Hash）通过DCT变换提取图像低频特征，生成紧凑指纹，以汉明距离衡量帧间相似度，无需GPU即可用CPU完成本地批量比对。本文介绍一种零token视频去重方案，利用OpenCV抽帧、imagehash计算pHash，再通过帧匹配比例和连通分量自动分组重复视频，兼顾速度与准确率。该方法适用于自媒体素材清洗、监控录像归档等场景，配合多级流水线可进一
【感知优化视频编码研究综述】
本文首先从神经生理学的角度分析了HVS的视觉特性，并对HVS的感知模型和视觉质量评估算法进行了综述。然后，我们对感知优化视频编码算法的最新进展进行了系统的回顾，分析了问题的提出、关键特征、性能、优缺点。第三，对最新编码标准的感知编码性能进行了实验分析和比较。最后，指出了感知视频编码面临的挑战和机遇。
零Token视频去重：基于感知哈希与视频指纹的本地实现方案
感知哈希（Perceptual Hash）是一种将图像内容压缩为固定长度二进制串的技术，与MD5等文件哈希不同，它对缩放、转码、轻微调色具有鲁棒性，能够有效判断画面结构是否高度一致。视频指纹则通过抽样帧的感知哈希组合，为整段视频生成可比较的特征描述。在内容平台与素材库场景中，大量重复视频并非语义相似，而是同一源文件经过转码、加水印、改分辨率后的变体，这类任务无需消耗大模型API的token，通过OpenCV与imagehash在本地即可完成零成本的去重。文章从概念、原理到工程实践，给出了基于SQLite存储
感知视频编码
感知视频编码就是在视频编码的过程中，将HVS应用进去，挖掘主观视频感知冗余，进一步提高视频编码压缩效率。1.Computational visual perception:三种视觉感知计算模型（1）视觉敏感模型（2）视觉注意模型（3）视觉可见模型2.perceptual video coding:三种感知视频编码方法（1）基于视觉模型法（vision-mpdel based approaches）...
视频压缩90%真相：码率与感知画质的悬崖曲线
视频压缩本质是码率分配与人眼感知质量的平衡问题。码率（bitrate）并非线性决定画质，而是通过编码器（如H.264/H.265/AV1）将原始视频信息按视觉重要性进行有损重构；当目标码率低于原始值15%时，VMAF等感知质量指标会断崖式下跌，而PSNR等传统指标却变化平缓——这解释了为何‘减小尺寸高达90%’在数学上成立，却导致马赛克、拖影、色块等不可逆失真。其技术价值在于实现存储与传输效率跃升，广泛应用于社交媒体分发、在线教育课件、移动终端嵌入等场景；但必须结合内容复杂度（如人脸特写、文字滚动、运动强度
零Token视频去重：基于图像哈希与音频特征的本地批量方案
视频素材重复存储是内容管理中的常见痛点，尤其当同一视频经过转码、裁剪或加字幕后，会以不同形态散落各处。视频去重通常依赖大模型API，但token计费、额度限制与网络异常让批处理成本高昂。本文介绍一种零token的本地方案，利用图像感知哈希（pHash）与音频能量特征构建视频指纹，配合FFmpeg实现帧抽取与特征提取。通过均匀抽帧、汉明距离比较和余弦相似度计算，即可在无GPU环境下完成重复视频检测与分组。整个流程无需联网，不受API调用限制，支持批量扫描与HTTP接口集成，适合个人素材库整理、团队内容资产去重
Learning-Based Just-Noticeable-Quantization- Distortion Modeling for Perceptual Video Coding
基于学习的恰可察觉量化 - 失真建模用于感知视频编码 摘要 - 传统的基于预测视频编码的方法正在达到其潜在的编码效率改进的极限，因为计算复杂性严重增加。作为替代方法，感知视频编码（PVC）已经尝试通过消除感知冗余来实现高编码效率，使用实时可观失真（JND）定向的PVC。先前的JND通过将白高斯噪声或特定信号模式添加到原始图像中来建模，这不适合于由于能量减少的失真而找到JND阈值。在本文中，我们提...
一文读懂视频感知编码：原理、应用全解析
一文读懂视频感知编码：原理、应用全解析
论文Perceptual sensitivity-based rate control method for highefficiency video coding阅读笔记——比特分配
最新的视频编码标准——高效视频编码（HEVC）在平方误差和（SSE）方面优化了其编码效率，这没有充分考虑输入视频的感知特性。因此，HEVC在感知视频编码的意义上是无效的。为了解决这一问题，基于人类视觉系统（HVS）的观察，提出了一种高效的基于感知灵敏度的HEVC速率控制（PSRC）方法。在第一阶段，所提出的方法开发了感知灵敏度测量，以评估每个编码树单元（CTU）和每个帧的感知灵敏度，然后将其用于指导比特分配，以便将更多比特分配给具有较高感知灵敏度的区域。
感知机Perceptron自编码.py
感知机perceptron算法通过 python自编码实现过程，代码中有详细的代码注解，简单易懂，入门级的代码，请收好查阅！！！谢谢！！！
从标记基因到功能分析：手把手教你人工注释单细胞亚群的完整流程
本文详细介绍了人工注释单细胞亚群的完整流程，从标记基因筛选到功能分析验证，特别针对肿瘤微环境、发育轨迹等复杂场景提供解决方案。通过差异表达分析、多维数据整合和实验验证，帮助研究者准确识别细胞类型，提升单细胞转录组研究的生物学解读深度。
Spatiotemporal visual saliency guided perceptual high efficiency video coding with neural network
时空视觉显着引导感知高效视频编码与神经网络 用于优化的感知视频编码系统是在人类视觉系统的不同属性的基础上开发的。基于注意力的编码系统被认为是其中的重要部分。由于计算机性能和视觉算法的进步，表示来自视频信号的感兴趣区域（ROI）的显着图方法已成为可靠的方法。在本研究中，我们提出了一种混合压缩算法，该算法使用深度卷积神经网络来计算空间显着性，然后从压缩域运动信息中提取时间显着性。计算不确定性水平以组...
浮栅晶体管原理深度解析：热电子注入与FN隧穿如何实现1/0存储
本文深入解析了浮栅晶体管的工作原理，重点探讨了热电子注入与FN隧穿机制如何实现1/0存储。作为现代闪存芯片的核心技术，浮栅晶体管通过独特的结构设计实现非易失性存储，文章详细分析了其编程与擦除的物理过程，并对比了两种机制的优缺点，为闪存性能优化提供了理论基础。
处理图像和视频编码中，基于感知视频编码优化框架
视频编码推动了过去25年的学术研究，并且推出了引人注目的产品与服务。众多公司都围绕视频编码和传输而构建--- Netflix和Google的YouTube是两个最好的例证。多年以来，视频编码的基本原理改变不多。产生现代视频流的编码参数类型自MPEG-1视频标准[1]发布时后就甚少改动；选择特定的帧分辨率，连同一组 （GOP）结构，并在该结构(GOP)上应用周期性的帧内(Intra picture)...
基于PI双闭环解耦控制的三相SVPWM电压型逆变器(3)--调制方法
阐述SPWM和SVPWM的原理以及实现方法
让 ABAP 复杂内表优雅“喂饱”：Complex Internal Table Filling 全面实战指南
本文为ABAP开发者系统梳理了复杂内表的填充与复制方法。重点介绍了work area的两种声明方式、APPEND操作的多形态用法及其初始值语义，以及VALUE #( )构造器的逐行与整表写法。同时讲解了CORRESPONDING的同名字段映射功能，帮助开发者在"航司与航线"等复杂业务场景中实现最佳实践。文章还涵盖内存优化、可读性建议和常见误区，提供可运行样例，适用于ABAP On-Premise和SAP BTP环境。
完整指南：如何使用VMAF实现专业级视频质量评估
在视频编码和流媒体服务中，如何准确评估视频质量一直是个挑战。传统的PSNR（峰值信噪比）虽然计算简单，但与人眼感知相关性不高。VMAF（Video Multi-method Assessment Fusion）作为Netflix开发的感知视频质量评估算法，通过融合多种视觉特征和机器学习模型，能够准确预测人眼对视频质量的主观感受。本文将从零开始，带你全面了解VMAF的核心原理、安装部署、实际应用以及
基于FPGA的时间数字转换(TDC)设计（五：基于Carry4的高精度TDC设计）
基于FPGA的时间数字转换(TDC)设计，此为第五篇：基于Carry4的高精度TDC设计。提供工程文件及MATLAB测试分析代码
视频帧率对人眼主观感受的影响 2
Quan Huynh-Thu等人在论文《PERCEIVED QUALITY OF THE VARIATION OF THE VIDEO TEMPORAL RESOLUTION FOR LOW BIT RATE CODING》中研究了视频帧率对人眼主观感受的影响。在此记录一下其关键数据。 其实...
【CloudCompare教程】017：点云快速全局配准
点云数据的配准分为基于特征（特征点、特征线）的拼接和无特征拼接。特征点匹配的方法和全局ICP的方法。特征点的方法通过全局特征匹配达到全局配准，全局ICP的方法通过对变量空间进行搜索的方法达到全局最优解。
YOLO26涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入SlideLoss，适配尺度变化+遮挡+难易样本不平衡，手把手配置+实战案例
COCO-Hard是COCO数据集的复杂场景子集，包含80个类别，重点筛选多尺度、遮挡密集样本，其中小尺度目标（<32×32像素）占比42%，大尺度目标（>128×128像素）占比28%，遮挡目标占比57%，场景涵盖人群密集、车流拥堵、复杂工业环境，完美模拟真实复杂检测场景，适合验证SlideLoss的适配性。
终极VMAF算法开发实战指南：从入门到精通的完整路径
VMAF（Video Multi-Method Assessment Fusion）是一种基于多方法融合的感知视频质量评估算法，广泛应用于视频编码优化、质量监控和内容分发等领域。本指南将帮助新手和普通用户快速掌握VMAF的核心概念、安装方法和实际应用技巧，让你从入门到精通VMAF算法开发。 ## 什么是VMAF？为何它如此重要？ VMAF由Netflix开发，通过融合多种图像和视频质量评估指标
风险登记册vs问题日志：项目经理必须掌握的区别与应用
在项目管理的世界里，风险登记册和问题日志就像是项目经理的两个得力助手。我们的目的就是要搞清楚这两个助手各自的特点、区别以及如何在项目中好好使用它们。范围涵盖了项目从启动到结束的整个过程，无论是小项目还是大项目，都能从对这两个工具的正确使用中受益。我们先会用有趣的故事引出风险登记册和问题日志的概念，然后像给小学生讲故事一样解释它们是什么。接着分析它们之间的关系和区别，再用代码示例模拟它们在项目中的应用，之后介绍实际的应用场景、推荐相关工具和资源，探讨未来的发展趋势和挑战。
从感知融合到实时评估：VMAF算法在4K流媒体质量监控中的工程实践
在当今4K超高清流媒体成为主流的时代，视频服务提供商面临着一个核心挑战：如何客观评估编码压缩对视觉质量的影响？传统的PSNR指标早已无法准确反映人眼感知，而SSIM等算法在复杂纹理和运动场景下表现不稳定。Netflix开发的VMAF（Video Multi-Method Assessment Fusion）算法通过多特征融合机制，为这一难题提供了业界认可的解决方案。 然而，将VMAF从研究论文转
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
突破VVC编码瓶颈：Fraunhofer VVenC实战问题全解析与性能优化指南
作为新一代视频编码标准，H.266/VVC（Versatile Video Coding）相比H.265/HEVC提供了高达50%的压缩效率提升，却也带来了更复杂的编码流程和更高的计算需求。开发者在集成和使用Fraunhofer VVenC（Versatile Video Encoder）时，常常面临**编译失败**、**性能瓶颈**、**兼容性问题**和**质量控制**等挑战。 本文将系统梳理...
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
369
扫一扫
