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龍圖騰網獲悉石家莊鐵道大學申請的專利基于多域感知特征融合的視頻編碼方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120455681B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510952216.6，技術領域涉及：H04N19/136；該發明授權基于多域感知特征融合的視頻編碼方法是由張云佐;李瀅旭;胡宇博;霍磊;王凱;井海明;張志國;王玉江設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多域感知特征融合的視頻編碼方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多域感知特征融合的視頻編碼方法，屬于圖像通信技術領域。所述方法包括以下步驟：對輸入視頻幀序列，提取空間域、時間域、頻率域感知特征；對該多域感知特征歸一化，通過動態融合權重機制為每個編碼單元生成感知重要性因子；基于感知重要性因子構建感知失真評估，替換傳統率失真目標函數，指導編碼單元碼率分配；依據感知重要性因子，利用雙曲正切函數進行非線性映射，計算得到編碼單元級量化參數調整量，并結合基礎量化參數得到最終量化參數，實現自適應率失真優化。該方法能夠精準識別視覺敏感區域，在保障主觀視覺質量的同時顯著降低碼率。

本發明授權基于多域感知特征融合的視頻編碼方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多域感知特征融合的視頻編碼方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：對輸入視頻幀序列進行多域感知特征提取，所述多域感知特征包括空間域感知特征、時間域感知特征和頻率域感知特征，具體提取方法如下： 空間域感知特征提?。横槍γ總€編碼單元，計算其覆蓋像素點的邊緣強度、對比度和空間掩蔽性特征，并加權融合為空間域綜合感知特征； 時間域感知特征提?。横槍γ總€編碼單元，基于其覆蓋像素點，提取反映幀間運動顯著性的亮度變化特征，作為該編碼單元的時間域感知特征； 頻率域感知特征提?。横槍γ總€編碼單元，對其覆蓋像素點進行傅里葉變換，并通過帶通濾波提取人眼敏感的中頻成分，計算該中頻成分對應區域的均值，作為該編碼單元的頻率域感知特征； S2：對S1提取的多域感知特征分別進行歸一化處理，并設計基于特征值動態自適應調整的融合權重機制，通過加權聚合生成每個編碼單元的感知重要性因子，具體包括： 特征歸一化：采用Min-Max方法將所有特征映射至[0,1]區間，消除量綱差異對特征表征的影響； 動態融合權重：計算隨空間域、時間域、頻率域感知特征自適應調整的權重，強化關鍵感知特征的影響，并通過Sigmoid函數實現權重的動態調整； 所述動態融合權重通過Sigmoid函數自適應調整計算公式包括： 空間域權重計算公式為：， 時間域權重計算公式為：， 頻率域權重計算公式為：， 默認參數為，,；分別為歸一化后的空間域感知特征、時間域感知特征和頻率域感知特征； 感知重要性因子計算：將歸一化后的多域感知特征與所述動態融合權重進行加權求和，最終得到編碼單元的感知重要性因子，具體計算公式為： ， 其中分別為空間域權重、時間域權重和頻率域權重，分別為歸一化后的空間域感知特征、時間域感知特征和頻率域感知特征； S3：基于所述感知重要性因子構建感知失真評估值，并將視頻編碼標準方法中的率失真目標函數替換為，用于指導編碼單元的碼率分配，包括編碼單元的比特資源分配及量化參數迭代優化；其中為視頻編碼標準方法中的失真項，為拉格朗日乘子，為編碼所使用的碼率； S4：根據S2計算得到的感知重要性因子，通過非線性映射函數計算每個編碼單元的量化參數調整量；將視頻編碼標準方法中預設的基礎量化參數值與量化參數調整量相加，得到該編碼單元的最終量化參數值，用于視頻編碼，實現自適應率失真優化；所述非線性映射采用雙曲正切函數實現量化參數調整量的非線性變換。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人石家莊鐵道大學，其通訊地址為：050043 河北省石家莊市長安區北二環東路17號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。