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本发明公开了一种基于球面几何感知的全景视频显著性预测方法及视频压缩方法，包括：将每个视频帧通过自适应球面分块投影机制转换为球面分块序列，获取每个球面分块的投影特征，结合球面分块的位置编码确定球面分块的嵌入向量；将所有球面分块的嵌入向量按空间顺序排列，得到分块嵌入特征张量，通过多个串联的空间Transformer块提取空间特征，将提取的空间特征按照时间步重塑，通过轻量化时序Transformer提取时空特征，经全景帧重建与全景赤道先验特征融合，得到多视频帧的单通道显著性图，将多视频帧的单通道显著性图逐帧整合为显著性视频，并基于显著性视频生成连续权重矩阵进行全景视频压缩。

本发明涉及一种基于目标检测与跟踪的智能视频编码方法，包括以下步骤：（1）输入原始视频图像和目标对象类别的权重值；（2）生成检测跟踪图像；（3）目标对象检测；（4）目标对象特征提取；（5）目标对象跟踪；（6）生成感兴趣区域；（7）计算感兴趣区域量化参数下调值；（8）视频图像编码。通过深度学习检测感兴趣目标对象及确定感兴趣区域，提高检测效率和准确度，可以有效保证感兴趣区域的图像质量，同时本发明将检测到的目标对象信息压入码流中，有利于后期的视频检索与摘要。

本发明涉及一种自由视点视频深度图感兴趣区域编码方法，包括以下步骤：（1）输入一帧深度图；（2）计算图像分割阈值；（3）图像划分及缩小；（4）连通域分析；（5）ROI区域检测；（6）ROI区域设置及编码。本发明充分利用了深度图的特点，通过连通域分析提取出深度图的感兴趣区域，再运用感兴趣区域编码方法压缩深度图，实现了深度图的高质量高效压缩。

本发明属于多媒体信息安全中信息加密技术领域，具体涉及一种基于感兴趣区域的HEVC视频加密方法。本发明首先通过检测待编码视频帧中的感兴趣区域位置，根据感兴趣区域位置确定Tile划分，接着在熵编码过程中，选择对感兴趣区域所在Tile的部分语法元素加密。为避免视频区域加密误差漂移造成非加密区域的失真，编码过程中还需要对运动估计和MV预测模式进行限制。本发明方法相对于预先Tile划分的感兴趣区域视频加密方法，可以对视频帧中的感兴趣区域进行更精确地定位，并减少需要加密的数据量。

本发明提供了一种终端，包括：识别单元，识别在当前显示的视频图像中选择的目标区域；压缩单元，连接至所述识别单元，增加所述目标区域所分配到的第一码流，根据所述第一码流对所述目标区域进行压缩，和/或所述压缩单元还用于减少所述视频图像中的非目标区域所分配到的第二码流，根据所述第二码流对所述非目标区域进行压缩。本发明还提出了一种视频图像压缩方法。本发明的技术方案针对区域的视频图像的不同区域采取不同的压缩策略，既保证了传输带宽要求，又可以区分视频图像中的重要元素和次要元素。