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，我们提出

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