低码率下AVS+实时编码的高效优化与JND模型应用

本文主要探讨了"高效优化低比特率条件下的实时AVS+编码器"这一主题。AVS+是中国的一项音频和视频压缩国家标准，在广播和监控等领域得到了广泛应用。然而，随着技术在实时应用场景中的普及，计算复杂度和编码效率成为了关键问题，特别是在低比特率条件下，图像质量的重要性尤为突出，因为这直接影响到用户体验和系统性能。 研究者李超、张晓云和高志勇来自上海交通大学的图像通信与信息处理研究所，他们关注的是如何在保持实时编码速度的同时，通过改进的跳过模式决策策略来优化编码效果，以达到编码质量和速度的良好平衡。传统的编码过程中，跳过模式（Skip Mode）的选择对低比特率下的性能有着显著影响。跳过模式可以避免对不重要的区域进行精细编码，从而减少数据量，但过度的跳过可能导致图像质量下降。 为了提升编码效率，论文提出了一种基于感知不可察觉失真（Just Noticeable Distortion, JND）模型的视觉编码方法。这种方法能够有针对性地抑制非跳过宏块的残余噪声，确保在不影响用户体验的前提下，实现编码速度的优化。通过模拟实验，研究结果表明，新提出的跳过模式决策方案能够在平均比特差分峰值信噪比（Bit-Differential Peak Signal-to-Noise Ratio, BD-PSNR）上实现0.5分贝的提升，同时保持了实时编码性能。 关键词包括：AVS+、低比特率、实时编码、跳过模式决策以及感知不可察觉失真。本文的研究对于推动AVS+标准在实际应用中的性能优化具有重要意义，特别是在资源受限的低带宽环境中，为实时视频通信提供了有价值的解决方案。