Mục đích nghiên cứu của đề tài "Nâng cao hiệu năng mã hoá Video dùng cho truyền thông đa phương tiện" nhằm phát triển các bộ dữ liệu thực nghiệm đánh giá chất lượng hình ảnh chủ quan từ đó đề xuất các phương pháp đánh giá lượng hình ảnh theo nhận thức thị giác. Áp dụng các phương pháp đánh giá chất lượng hình ảnh theo nhận thức thị giác trong các bộ nén nhằm nâng cao hiệu năng nén video. | ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Phạm Thanh Tùng NÂNG CAO HIỆU NĂNG MÃ HOÁ VIDEO DÙNG CHO TRUYỀN THÔNG ĐA PHƯƠNG TIỆN Chuyên ngành Khoa học Máy tính Mã số TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Hà Nội 2022 Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Công nghệ Đại học Quốc gia Hà Nội Người hướng dẫn khoa học 1. Lê Thanh Hà 2. TS Đinh Triều Dương Phản biện . . Phản biện . . Phản biện . . Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp tại . vào hồi giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Trung tâm Thông tin - Thư viện Đại học Quốc gia Hà Nội 2 MỤC LỤC CHƯƠNG 1. MỞ ĐẦU . 4 . Đặt vấn đề . 4 . Đóng góp của luận án . 6 . Bố cục luận án . 7 CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ NÉN VIDEO. 7 . Một số khái niệm cơ bản về video . 7 . Nén video và hiệu năng nén video . 8 . Đánh giá chất lượng hình ảnh . 8 CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG CÁC BỘ DỮ LIỆU ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH CHỦ QUAN. 9 . Sự cần thiết . 10 . Xây dựng bộ dữ liệu đánh giá chất lượng hình ảnh chủ quan theo khối tiêu biểu . 10 . Xây dựng bộ dữ liệu đánh giá chất lượng hình ảnh chủ quan theo khối ngẫu nhiên . 11 CHƯƠNG 4. ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH THEO THỊ GIÁC NGƯỜI. 12 . Phương pháp đánh giá chất lượng hình ảnh có tham chiếu sử dụng mạng Neural tích chập . 13 . Phương pháp đánh giá sự suy giảm chất lượng hình ảnh theo đặc trưng nội dung khối ảnh gốc . 15 CHƯƠNG 5. ỨNG DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT NÂNG CAO HIỆU NĂNG MÃ HÓA VIDEO. 17 . Ứng dụng phương pháp đánh giá sự suy giảm chất lượng hình ảnh bằng cách trích chọn đặc trưng cơ bản . 18 . Ứng dụng phương pháp đánh giá sự suy giảm chất lượng hình ảnh trích chọn đặc trưng bằng mạng Neural tích chập . 19 CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ . 23 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ . 24 3 CHƯƠNG 1. MỞ ĐẦU . Đặt vấn đề . Tính cấp thiết của nghiên cứu Ngày nay thông tin hình ảnh chiếm phần lớn
