【摘要】：數字圖像視頻的壓縮技術已經研究超過二十年,并取得了巨大的成功。然而,多年的開發(fā)使得以“預測-變換”為主的傳統(tǒng)編碼框架越來越接近其性能極限。我們有必要從新的角度分析并理解數字圖像視覺內容,開發(fā)新的編碼壓縮方法。最近十年中,計算機視覺領域的快速發(fā)展啟發(fā)我們可以從視覺內容分析出發(fā),發(fā)掘圖像的視覺相關性,改進圖像視頻編碼性能。 在本論文中,我們重點研究視覺內容分析技術與圖像視頻編碼技術的結合,借助視覺內容分析技術對圖像間視覺相關性進行分析,消除圖像和視頻中不同層面的視覺冗余,從而提高圖像視頻的編碼效率。本論文的主要貢獻可以總結為三個部分的工作。 在第一部分工作中,我們提出了一種基于視覺模式分析的圖像編碼方法。該方法通過先驗視覺模式描述圖像低頻和高頻之間的視覺相關性,并由此自適應地在編碼端丟棄圖像中的某些高頻視覺冗余,改善編碼性能。同時在解碼端,根據視覺模式包含的先驗信息估計并恢復丟失的高頻細節(jié),改善圖像重建質量。此外,我們進一步地將基于視覺模式的分析技術擴展至可伸縮視頻編碼應用,提出了一種新的基于視覺模式分析的層間預測方法。該方法借助視覺模式的搜索和映射,同時發(fā)掘可伸縮視頻序列在時域和空域的視覺相關性,分別生成兩個高質量的層間預測信號,改善可伸縮視頻編碼性能。此外,我們還采用了基于參數分析的預測方法,通過分析基本層已編碼的信息(比如HEVC編碼中的四叉樹信息)來實現復雜度較低的層間預測。我們的方法通過結合多種內容分析機制,同時提供了多環(huán)路和單環(huán)路的系統(tǒng)實現,在編碼性能和復雜度之間取得更好的平衡。 在第二部分的工作中,我們提出了一種基于圖像特征的高效圖像編碼方法。該方法通過圖像局部特征匹配建立起更緊密的圖像局部視覺聯系,再配合像素層面的相關性分析,更有效地消除視覺冗余。具體地說,我們利用多尺度小波變換和SIFT特征提取,首先將輸入圖像分解為全局信息和子帶內局部信息,并進行編碼壓縮。全局信息是對輸入圖像的基本描述,包含有限的視覺冗余；而子帶內局部信息則是從不同的小波子帶中提取的SIFT局部特征。在解碼端,我們利用解碼的SIFT特征從云端圖像數據庫中,檢索出一組視覺相似的圖像片。然后,結合基于視覺模式的分析和映射,將這些相似圖像片中的信息與解碼的全局信息融合起來,重建目標圖像。根據子帶內SIFT特征建立的視覺聯系,我們利用基于視覺模式的映射從最低頻的子帶開始,由低頻至高頻,依次將視覺相似圖像片內的信息融合進入對應的子帶,恢復圖像不同頻帶內的局部細節(jié),直到圖像完整重建。我們的方法通過結合局部特征分析技術和視覺模式分析的優(yōu)點,取得更高效的圖像編碼性能。 在第三部分的工作中,我們提出一種基于圖像特征全局相似度分析的圖像集整體優(yōu)化編碼方法。根據圖像局部特征的整體統(tǒng)計特性,我們定義特征距離來分析圖像與圖像間的全局相似度。在此基礎上,我們將圖像集聚類為若干個相關性更強的子集,并將每個子集中圖像間的關系描述為一個加權有向圖。圖中每個節(jié)點代表一幅圖像,每一條邊由特征距離加權。通過尋找該有向圖的最小權值生成樹,可以得到具有最小預測代價的優(yōu)化編碼結構。為了進一步增強圖與圖之間的相關性,我們提出了一種全新的基于特征的圖像間三步預測方法。首先,我們利用SIFT特征匹配和多模型幾何運動估計,消除不同區(qū)域的幾何形變。其次,我們引入光度變換消除圖像間由于光照變化帶來的差異。最后,我們利用基于塊的運動補償機制生成局部優(yōu)化的預測信號。我們提出的基于圖像特征的方法充分利用多種內容分析技術的優(yōu)點�；谔卣鞯娜址治黾夹g有效地確定了優(yōu)化編碼結構；基于局部特征匹配的圖像變換增強了圖像與圖像間的區(qū)域相關性；基于像素的運動補償生成了更精確的預測信號。因此,我們的方法有效地發(fā)掘了相關圖像間的視覺冗余,提高了圖像集整體編碼的效率,同時為進一步研究大數據和云存儲環(huán)境中的大尺度圖像視頻編碼提供了新的思路。
[Abstract]:Digital image and video compression technology has been studied for more than 20 years and has achieved great success. However, many years of development have made the traditional coding framework based on "prediction-transformation" approach its performance limit more and more. The rapid development of computer vision in the last decade has inspired us to explore the visual correlation of images and improve the performance of image video coding based on visual content analysis.
In this paper, we focus on the combination of visual content analysis technology and image video coding technology. We use visual content analysis technology to analyze the visual correlation between images, eliminate visual redundancy at different levels in images and videos, so as to improve the coding efficiency of images and videos. Part of the work.
In the first part of our work, we propose an image coding method based on visual pattern analysis. This method describes the visual correlation between low and high frequencies of an image by a priori visual pattern, and thus adaptively discards some high frequency visual redundancy in the image at the coding end to improve the coding performance. In addition, we extend the analysis technique based on visual pattern to the application of scalable video coding, and propose a novel inter-layer prediction method based on visual pattern analysis. By mapping, the visual correlation of scalable video sequences in time domain and space domain is explored, and two high-quality inter-layer predictive signals are generated to improve the performance of scalable video coding. Our approach achieves a better balance between coding performance and complexity by combining multiple content analysis mechanisms and providing a multi-loop and single-loop system implementation.
In the second part of the work, we propose an efficient image coding method based on image features. This method establishes a closer local visual relationship through image local feature matching, and then combines the correlation analysis of pixel level to eliminate visual redundancy more effectively. Specifically, we use multi-scale wavelet transform. In SIFT feature extraction, the input image is decomposed into global information and local information in sub-band, and then encoded and compressed. SIFT features are used to retrieve a set of image slices with similar vision from cloud image database. Then, combined with the analysis and mapping based on visual pattern, the information in these similar image slices is fused with the decoded global information to reconstruct the target image. This method combines the advantages of local feature analysis and visual pattern analysis to achieve higher efficiency. Image coding performance.
In the third part, we propose an image set global optimization coding method based on global similarity analysis of image features. According to the global statistical characteristics of local features, we define feature distance to analyze the global similarity between images. On this basis, we cluster image sets into several correlations. Each node in the graph represents an image and each edge is weighted by the feature distance. By searching for the minimum weight spanning tree of the directed graph, the optimal coding structure with the minimum prediction cost can be obtained. In order to further enhance the graph and the graph. Firstly, we use SIFT feature matching and multi-model geometric motion estimation to eliminate geometric deformation in different regions. Secondly, we introduce photometric transformation to eliminate the difference between images caused by illumination changes. Motion compensation mechanism generates locally optimized predictive signals. The proposed image feature-based method makes full use of the advantages of various content analysis techniques. Feature-based global analysis techniques effectively determine the optimal coding structure; and image transformation based on local feature matching enhances the regional correlation between images and images. Therefore, our method effectively exploits the visual redundancy between related images, improves the overall coding efficiency of the image set, and provides a new idea for further research on large-scale image video coding in large data and cloud storage environment.
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN919.81

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本文編號：2213954