Learning-Based Just-Noticeable-Quantization- Distortion Modeling for Perceptual Video Coding

基於學習的恰可察覺量化 - 失真建模用於感知視頻編碼 摘要 - 傳統的基於預測視頻編碼的方法正在達到其潛在的編碼效率改進的極限，因爲計算複雜性嚴重增加。作爲替代方法，感知視頻編碼（PVC）已經嘗試通過消除感知冗餘來實現高編碼效率，使用實時可觀失真（JND）定向的PVC。先前的JND通過將白高斯噪聲或特定信號模式添加到原始圖像中來建模，這不適合於由於能量減少的失真而找到JND閾值。在本文中，我們提出

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