论文页面 - 基于随机Hessian估计的全参考图像质量指标率失真优化

来源：https://huggingface.co/papers/2609.30077

摘要

基于块的视频编解码器通过优化率失真权衡，根据输入选择编码参数。传统的失真选择——平方误差和（SSE）简化了参数选择过程：SSE是各块SSE的总和，因此率失真优化（RDO）可以独立处理每个块。而全参考图像质量评估（FR-IQA）指标（如MS-SSIM或LPIPS）通常比SSE更符合人类视觉系统，但无法用于环路内：它们不能按块分解，且通常需要完全解码的图像作为输入。在现有度量二次化成果的基础上，我们通过输入依赖二次失真（IDQD）近似了一大类FR-IQA指标，其二次型矩阵源自在源视频上评估的该度量的Hessian矩阵。为使失真能按块计算，我们提出了两种Hessian矩阵近似方法：1）保留块对角结构；2）仅保留对角线。针对这两种方法，我们设计了估计器，仅需通过自动微分获得的Hessian矩阵进行矩阵-向量乘积运算。在VVC的Kodak和CLIC测试集上，针对五种指标的评估显示，IDQD-RDO在目标指标下实现了14.2-36.7%的BD-rate节省，无需修改解码器，但带来了10-30%的编码复杂度开销。

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