其他人提出的一些ROI编码方法

最新推荐文章于 2024-02-27 10:51:07 发布
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分类专栏： 毕业论文 文章标签： layer 优化 算法
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博客将图像编码方法分为两大类。基于位平面位移的方法接近饱和，有Maxshift - like、BbBShifit等四种主要方法，其中HBShift较优化；基于EBCOT的方法又分两小类，包括基于失真优化和基于Layer - Packer操作的ROI编码，部分内容作者仍在学习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我大概把这些方法分成了两大类

第一大类是基于位平面位移的.基于位平面位移的方法,在我看来,基于位平面位移的方法,到目前为止基本上接近于饱和状态,此类中,主要的方法有四种,---第一种是Maxshift-like method(2001),该方法首先应用一般位移方法位移位平面,然后将ROI和背景重合的位平面设置为0,这样避免ROI和背景有重合的部分,可以采用最大位移方法来编码.但是这种方法对图像产生很大的失真,尤其是在位移数目较小的情况下.---第二种是BbBShifit方法,该方法穿插着位移ROI和背景位平面,但是该方法不支持多个ROI.后来又进一步改进此方法,对位平面实行掩码标识,这样我们可以任意的位移ROI和背景位平面.----第三种是PSBShift方法,这种方法是位移部分MSB,该方法支持多个ROI编码,但是并不适应标准编码器.---第四种是HBShift方法,这种方法是混合了二,三两种方法,几乎是位平面方法中最优化的方法.

第二大类是基于EBCOT的, 由于EBCOT算法很庞大,此类中我又将方法分成了两小类,第一小类是基于失真优化的方法,该类中主要有两种方法,第一种是隐式ROI编码-Implicit ROI编码, 以后详细介绍. 第二种是上周刚刚看的那篇论文提出的优化的隐式ROI编码. 第二小类是基于Layer-Packer操作的ROI编码,关于Layer和Packet我目前还没有详细的学习,Layer俗称质量层,也就是说一幅图片有好多只两层组成,在传输时我们可以任意阶段质量层而得到质量不等的图片,packet中包含了图片的单位信息,比如说Layer,subband,codeblock,tile等等,目前仍在学习中

福州大学《嵌入式系统综合设计》 实验九：ROI视频编码
斯黄人民的博客
11-30 1109
感兴趣区域ROI的视频编码的基本方法如图所示，对于输入视频帧序列，通过特定的算法和视频帧本身的特性，提取出感兴趣区域和不感兴趣区域掩膜，并将其作为控制信息输入到视频编码器中，用其控制编码器编码当前帧相应的编码参数，包括量化参数，运动估计时的搜索区域大小和参考帧数目，以及预测模式范围等。我们在实验8的基础上，在编码前设置图像不同区域的编码QP。QP 越大，编码单元丢失的细节越多，图像的失真度增加，质量下降，同时码率也降低，随着 QP 的减小，编码单元的细节保留的增多，在提高质量的同时增大了码率。
ffmpeg中的roi encoding介绍
那遁去的一
02-23 5337
ROI (region of interest) encoding是一项基于感兴趣区域的视频编码技术，对图像中感兴趣的区域减少量化参数值（qp：quantization parameter），从而分配更多码率以提升画面质量，而对不感兴趣的区域则增加量化参数值（qp），从而分配更少码率（这部分区域的画面质量会因此有所下降），这样，在不损失图像整体质量的前提下，可以节省网络带宽占用和视频存储空间，或者...
基于JPEG的图像ROI编码
06-04
基于JPEG的图像ROI编码，通过JAVA实现，通过设置不同的精度值解压不同感兴趣区域
采用HEVC开源代码kvazaar实现感兴趣区（ROI）编码
utacxl的博客
06-15 2932
采用kvazaar实现ROI编码的命令参数如下，特别注意控制roi的txt文本的写法，我的例子中roi2.txt 的内容是：3 32 1 01 0 10 1 2第1行两个3分别代表delta QP map的宽和高，因为是3行x3列=9，所以在第2-4行分别给出了9个delta QP值。另一个例子：第1行5和10分别代表delta QP map的宽和高，因为是5行x10列=50，所以在第2-6行分别...
视频ROI编码的实现、测试和分析方法
音视频开发进阶
02-27 2433
1、什么是ROI编码大家可能经常听到ROI这个词，特别是在FFmpeg微信群（@大师兄）。但是通常说的ROI是return on investment，而视频编码ROI是region of interest。简而言之，ROI编码是提高特定区域的视频编码质量。这个特定区域，99%的案例中是人脸区域。2、ROI编码的实现实现ROI编码总共需要两步：找出特定区域（????）提高特定区域编码质量第一步基本上由A...
【待更新】感知视频编码中的感知检测技术（显著性物体检测向）
video coding
08-13 2466
显著检测分类 显著物体检测
Mask R-CNN（RoIAlign）论文阅读笔记
weixin_43422466的博客
08-10 1473
文章目录Mask R-CNN论文阅读笔记2017Abstract1. Introduction2. Related Work3. Mask R-CNN3.1 Implementation Details4. Experiments: Instance Segmentation4.1 Main Results4.2 Ablation Experiments4.3 Bounding Box Detection Results4.4 Timing5. Mask R-CNN for Human Pose Est
基于FPGA的HEVC感兴趣区域编码算法研究与设计
10-16
ROI编码是一种针对视频编码的优化策略，旨在提高特定区域（如画面中的重要人物或活动区域）的编码质量，同时降低其他非重要区域的码率，以此在有限的带宽下提供更好的观看体验。ROI的提取和码率分配是视频编码中的...
视频编码标准、优化和画质评估
LiveVideoStack
11-17 2143
点击上方“LiveVideoStack”关注我们对于下一代编解码技术H.266/VVC标准，相比前一代H.265/HEVC标准，可以在主观质量不变的情况下节省约50%的码率。H.266/VVC标准之后是否还会有新的标准，如果有，可能涌现出哪些新技术？此外，在有限的码率下，如何设计高效的视频编码压缩方案，为用户提供最佳的视频画质体验。本次LiveVideoStackCon 2021北京站我们邀请到了火山引擎资深研究员——刘明和火山引擎资深研究员——罗亚，两位老师分别为大家详细介绍视频编码标准中的新技术，以及对
基于兴趣区域的合成视频编码方案
03-28
Yan等人也提出了基于ROI的视频编码方法。这些方法和本文提出的方案都是为了解决在有限带宽下保持视频质量的问题，但本文方案通过建立不同源视频的R-D模型并优化量化参数来实现更好的视频质量。 文章最后通过实验...
揭秘：腾讯会议背后的视频编码“神器”
QcloudCommunity的博客
11-18 2331
导语 | 作为一款实时音视频通信产品，腾讯会议里面有海量的音视频数据需要进行实时传输，比如我们的摄像头画面，屏幕分享的数据等。这些数据量非常庞大，通常需要经过编码压缩再进行传输，那么腾讯...
Opencv的ROI代码分析
Iplayme的博客
01-12 355
ROI意为感兴趣的区域 通过 cvSetImageROI(res, rect);//从res设置ROI区域 cvSetImageROI(res, rect);//从res中复制ROI区域 创建出一个感兴趣的区域，进行操作处理数据等 设定参数 CvRect rect; rect.x = 横坐标位置, rect.y = 纵坐标位置, rect.width = 宽度,
微帧ROI视频智能编码：基于人眼感兴趣区域，实现极致观感体验
Visionular的博客
01-14 3537
"The world is too much with us". 为了更好地认识这个纷繁复杂的世界，人类进化出了一套独特的视觉系统——中央凹成像系统，即当我们看东西时，眼睛聚焦的地方会看得更加清晰，而对于周围区域只能看个大概，这种成像方式既能让我们看清关键物体的细节，又能具有较大的视野。 例如，人在开车时，既能看清前方的路，又能兼顾两侧，这就是中央凹成像系统的功劳。前方的道路和车辆就是人眼主观关注与感兴趣的区域，而对于周边的蓝天、草地等非关注区域，人眼并不会产生过多关注。 正是中央凹成像系统让人类拥有
c#-OpenCvSharp-roi区域（截取和掩码）附源码
m0_55074196的博客
08-02 2505
仅在鼠标移动事件中加入掩码操作，感觉代码还有优化的地方，后面会回头继续优化。各位读者有对代码进行优化的话可以联系我，一起交流学习，作为初学者，我还要很多需要学习的地方。根据前两篇博客roi截图和掩码操作进行总结优化，涉及到的知识点讲解都在两篇文章中，这里不多加赘述，该文章仅作为总结。
基于主观感兴趣区域的视频编码实践
世界那么大，我想去看看～【偶尔更新，看世界去了😄】
08-17 2622
基于主观感兴趣区域的视频编码实践 文 / 谭嵩 整理 / LiveVideoStack 大家好，本次分享我将结合芒果TV音视频技术研发团队的实践，对主观感兴趣区域的视频编码技术进行详细解析。内容包括以上四个部分，其中会重点介绍我们在主观感兴趣区域编码工程化中遇到的一些问题与思考。 1 5G背景下，视频运营平台的新挑战 随着5G时代....
Shopee视频处理技术后台应用
weixin_47388410的博客
09-15 572
如何在有限网络条件下提供稳定、高清的音视频体验，本文将介绍Shopee在东南亚视频业务落地上的方案，在画质提升上做出的努力，以及一些性能提升成本控制方面的优化。
论文阅读：基于感兴趣区域的360°全景视频编码
三金samkam的博客
11-13 776
论文名字 基于感兴趣区域的360°全景视频编码 来源 期刊 激光与光电子学进展 年份 2018 作者 吴志强，郁梅，姜浩，陈芬，蒋刚毅 核心点 提出一种基于ROI的360°全景视频编码算法 阅读日期 2020.11.12 影响因子 ...
[opencv教程（三）]ROI区域（图片截取）
qq_44619702的博客
07-21 4676
ROI
智能感知编码优化与落地实践
lihui49的博客
05-17 756
基于人眼视觉特性出发的感知编码优化技术，成为互联网短视频、OTT 等 UGC 场景的重点优化手段，可以在降低视频码率的同时，提升视频的观看体验。
CT医学图像分割
最新发布
06-25
### CT图像分割技术 CT（Computed Tomography）图像分割是医学图像处理中的一个重要分支，主要用于从CT扫描图像中提取特定的解剖结构或病变区域。这种技术在临床诊断、治疗规划和预后评估中具有重要作用。CT图像分割的核心目标是从复杂的图像数据中识别并分离出感兴趣的区域（Region of Interest, ROI），例如器官、肿瘤或其他病理结构。 #### 技术方法 CT图像分割的方法多种多样，主要包括以下几类： 1. **基于阈值的方法** 基于阈值的分割是一种简单但常用的图像分割方法。通过设定一个或多个灰度值作为阈值，将图像分为不同的区域。这种方法适用于对比度较高的图像，但在复杂情况下可能效果不佳。 2. **基于边缘检测的方法** 边缘检测算法通过寻找图像中灰度变化显著的边界来分割图像。常用的技术包括Sobel算子、Canny算子等。这些方法能够快速找到物体的轮廓，但对于噪声敏感且难以处理模糊的边界。 3. **基于区域生长的方法** 区域生长是一种经典的图像分割方法，其基本思想是从一个种子点开始，逐步将与其特性相似的邻近像素合并到当前区域中。该方法对初始种子点的选择较为敏感，但在某些情况下能够提供较好的分割结果。 4. **基于活动轮廓模型（Snake模型）的方法** 活动轮廓模型是一种基于能量最小化的分割方法，它通过优化曲线或表面的位置来逼近目标的边界。这种方法能够适应复杂的形状，但计算量较大且容易陷入局部最优。 5. **基于卷积神经网络（CNN）的方法** 近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络，在CT图像分割中取得了显著进展。基于CNN的分割方法通常采用编码器-解码器结构，如U-Net。这类方法能够自动提取图像特征，并在大规模数据集上表现出色。此外，一些改进的网络结构（如ResNet、DenseNet）也被广泛应用于CT图像分割任务中[^1]。 6. **多模态融合方法** 在某些情况下，单一模态的CT图像可能不足以提供足够的信息进行精确分割。因此，研究人员尝试将CT图像与其他模态的数据（如MRI、PET）结合，利用多模态数据的优势提高分割精度。 #### 应用领域 CT图像分割技术在医学领域的应用非常广泛，主要包括以下几个方面： 1. **肿瘤检测与分析** CT图像分割可以用于检测和量化肿瘤的大小、形状以及位置，这对于癌症的早期诊断和治疗效果评估至关重要。例如，在肺癌筛查中，分割技术可以帮助医生准确测量肺结节的体积及其变化趋势。 2. **器官分割与三维重建** 通过分割CT图像中的特定器官（如肝脏、心脏、肾脏等），可以生成三维模型，用于手术规划、术中导航以及术后评估。例如，在肝脏外科手术中，精确的肝脏分割有助于确定切除范围。 3. **心血管疾病的诊断** CT图像分割技术在心血管疾病的研究中也发挥了重要作用。通过对冠状动脉、心室等结构的分割，医生可以获得详细的解剖信息，从而更好地评估心脏病患者的病情。 4. **放射治疗计划** 在放射治疗中，CT图像分割用于定义靶区和周围正常组织的边界，确保放射剂量能够精准地照射到病变部位，同时尽量减少对健康组织的损伤。 5. **影像组学分析** 影像组学是一种新兴的技术，它通过对医学图像中的大量定量特征进行提取和分析，帮助预测疾病的生物学行为。CT图像分割为影像组学提供了基础数据，使得研究人员可以从图像中挖掘更多潜在的信息。 #### 优势与挑战 CT图像分割技术的优势在于其高分辨率和广泛的适用性。CT图像能够清晰地显示骨骼、软组织和血管等结构，这为分割提供了良好的基础。然而，CT图像分割仍然面临一些挑战： - **图像质量的影响**：CT图像可能会受到噪声、伪影等因素的影响，导致分割结果不准确。 - **复杂的解剖结构**：人体内部结构复杂，不同个体之间的差异较大，增加了分割的难度。 - **标注数据的稀缺性**：高质量的标注数据对于训练深度学习模型至关重要，但在医学领域，获取大量标注数据的成本较高。 - **实时性要求**：在某些临床场景中，需要快速完成图像分割以支持即时决策，这对算法的效率提出了更高的要求。 尽管存在这些挑战，随着计算机视觉技术和人工智能的发展，CT图像分割技术正在不断进步，并在临床实践中发挥着越来越重要的作用。 ```python # 示例代码：使用U-Net模型进行CT图像分割 import torch from torch import nn class UNet(nn.Module): def __init__(self, in_channels=1, out_channels=1): super(UNet, self).__init__() # 编码器部分 def CBR(in_channels, out_channels): return nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True) ) self.enc1 = CBR(in_channels, 64) self.enc2 = CBR(64, 128) self.enc3 = CBR(128, 256) self.enc4 = CBR(256, 512) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 解码器部分 self.up_conv3 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=2, stride=2) self.up_conv2 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=2, stride=2) self.up_conv1 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=2, stride=2) self.dec3 = CBR(512, 256) self.dec2 = CBR(256, 128) self.dec1 = CBR(128, 64) self.final_conv = nn.Conv2d(64, out_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): enc1 = self.enc1(x) enc2 = self.enc2(self.pool(enc1)) enc3 = self.enc3(self.pool(enc2)) enc4 = self.enc4(self.pool(enc3)) dec3 = self.up_conv3(enc4) dec3 = torch.cat((dec3, enc3), dim=1) dec3 = self.dec3(dec3) dec2 = self.up_conv2(dec3) dec2 = torch.cat((dec2, enc2), dim=1) dec2 = self.dec2(dec2) dec1 = self.up_conv1(dec2) dec1 = torch.cat((dec1, enc1), dim=1) dec1 = self.dec1(dec1) final = self.final_conv(dec1) return final ```
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