摘要
动画图像专家组（MPEG）正在开发机器视频编码（VCM）标准，旨在为机器视觉任务提供高效的视频压缩方案。该标准主要应用于物体检测、跟踪以及语义分割领域。由于VCM侧重于物体相关的检测与跟踪任务，因此它采用感兴趣区域（ROI）编码方式，为前景区域分配更多比特数，同时抑制背景区域。但这种抑制方式会因削弱背景的上下文信息而降低分割精度。为解决这一问题，我们提出了一种亮度背景恢复方法，该方法利用解码后的亮度和色度分量之间的结构相关性来重建受损的背景区域，无需依赖复杂的色度建模。所提出的方法结合多通道线性建模与基于上下文的算术编码，能够高效传输用于亮度恢复的线性模型（LM）索引组。在VCM测试条件下，实验结果显示，该方法的平均Bj?ntegaard Delta平均交并比（BD-mIoU）为7.70，而最新的背景保留方法仅为7.41。这些结果表明，所提出的方法能有效恢复VCM框架中语义分割所需的亮度区域的背景结构细节。
