本文關鍵詞：多視點加深度立體視頻的預測技術研究

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【摘要】：近年來,隨著立體顯示和交互式多媒體技術的迅速發(fā)展,傳統(tǒng)的二維視頻已經(jīng)無法滿足人們的視覺需求,而是渴望能夠更加逼真記錄自然場景的形色兼具的顯示視頻。三維顯示視頻逐步進入觀眾的視線。三維顯示視頻,顧名思義,就是對于給定場景可以提供深度感知的一組信號集合。多視點加深度立體視頻,作為三維顯示視頻的主流數(shù)據(jù)格式,成為當下立體視頻領域的研究熱點。多視點加深度立體視頻格式由多路視頻及其相應的深度圖序列組成,其數(shù)據(jù)量通常幾倍于傳統(tǒng)的二維視頻,再加上采集的視頻分辨率越來越大,數(shù)據(jù)量進一步激增。龐大的視頻數(shù)據(jù)量,難以實現(xiàn)存儲和傳輸?shù)囊?迫切需要高效的壓縮編碼技術來減少數(shù)據(jù)量。2013年,新一代高效視頻編碼標準(High Efficiency Video Coding,HEVC)問世,并針對多視點加深度立體視頻進行編碼擴展,擬形成基于HEVC的3D視頻編碼標準(3D-HEVC)。順應時代發(fā)展需求,本論文針對3D-HEVC標準中的預測技術開展研究,預測是立體視頻編碼中的關鍵環(huán)節(jié),預測的好壞直接影響著傳輸數(shù)據(jù)量和最終的顯示視頻質(zhì)量,本文研究具有重要的應用價值和現(xiàn)實意義。從提升編碼效率、降低編碼復雜度以及增強編碼處理能力的角度出發(fā),本文的主要創(chuàng)新點和貢獻包括以下幾個方面:1.深度圖預測:3D-HEVC標準深度建模模式中分區(qū)常數(shù)值預測的參考像素選擇沒有很好地考慮深度圖邊界特性。針對該問題,結合物體實際的邊界信息,本文提出一種改進型的分區(qū)常數(shù)值預測算法。同時,考慮空域邊緣相似性,給出一種增強型的Contour分割算法。2.視點間預測:3D-HEVC標準Sub-PU級視點間運動矢量預測技術中空洞填補算法無法流水線(pipeline)執(zhí)行和并行處理,嚴重影響算法的工程應用價值。針對此問題,本文提出四種空洞填補方案實現(xiàn)pipeline執(zhí)行和并行處理。3.紋理圖預測:3D-HEVC標準基于深度的塊分區(qū)幀間預測技術中分區(qū)推導過程與分段mask過程存在很大的冗余性。針對這一點,本文提出一種改進型的分區(qū)推導算法,巧妙地利用分段mask過程獲取的mask值信息簡化分區(qū)推導過程,消除內(nèi)在的過程冗余。
【關鍵詞】：立體視頻 多視點加深度 壓縮編碼 3D-HEVC 預測技術
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點14-15
• 1.4 本文的章節(jié)安排15-16
• 第二章 多視點加深度立體視頻壓縮基礎與技術簡介16-34
• 2.1 MVD立體視頻系統(tǒng)16-21
• 2.2 3D-HEVC標準中MVD立體視頻壓縮21-25
• 2.2.1 視頻壓縮原理21-22
• 2.2.2 視頻編碼技術框架22-25
• 2.3 DIBR虛擬視點合成技術25-27
• 2.4 HEVC標準相關技術27-33
• 2.5 本章小結33-34
• 第三章 3D-HEVC標準深度建模模式幀內(nèi)預測技術34-50
• 3.1 技術背景34
• 3.2 深度建模模式幀內(nèi)預測34-39
• 3.2.1 深度塊分割35-36
• 3.2.2 分區(qū)常數(shù)值預測36-39
• 3.3 深度建模模式改進算法39-44
• 3.3.1 增強型的Contour分割方式39-42
• 3.3.2 改進型的分區(qū)常數(shù)值預測42-44
• 3.4 實驗條件與統(tǒng)計結果說明44-46
• 3.5 實驗結果與分析46-49
• 3.6 本章小結49-50
• 第四章 3D-HEVC標準視點間運動矢量預測技術50-60
• 4.1 技術背景50
• 4.2 視點間運動矢量預測技術50-56
• 4.2.1 視差向量推導51-54
• 4.2.2 Sub-PU級視點間運動矢量預測54-55
• 4.2.3 空洞填補55-56
• 4.3 空洞填補改進算法56-57
• 4.4 實驗結果與分析57-58
• 4.5 本章小結58-60
• 第五章 3D-HEVC標準基于深度的塊分區(qū)幀間預測技術60-68
• 5.1 技術背景60
• 5.2 基于深度的塊分區(qū)幀間預測技術60-65
• 5.2.1 虛擬深度塊獲取61-62
• 5.2.2 分區(qū)方式推導62-63
• 5.2.3 分段樣點mask值計算63
• 5.2.4 雙分區(qū)運動補償和預測合并63-65
• 5.3 分區(qū)方式推導改進算法65-66
• 5.4 實驗結果與分析66-67
• 5.5 本章小結67-68
• 第六章 全文總結與展望68-70
• 6.1 本文總結68-69
• 6.2 后續(xù)工作展望69-70
• 致謝70-71
• 參考文獻71-75
• 攻讀碩士學位期間取得的成果75-76

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