基于区域决策树的虚拟现实360度视频帧内编码快速算法研究

发布时间：2021-07-26 09:03

　　ERP（Equi-Rectangular Projection）投影格式是360度视频常用的投影格式,其靠近两极的视频图像内容存在水平拉伸并产生失真,导致了HEVC（High Efficiency Video Coding）编码器的性能下降。为了提升编码器性能,论文针对ERP格式,利用决策树模型优化了帧内编码的CU（Coding Unit）划分过程和参考像素滤波过程。主要工作如下:（1）针对360度视频帧内编码CU划分编码复杂度高的问题,论文研究了CU划分的优化结构,利用相邻同尺寸CU的RD-cost和CU间的深度相关性构造了决策树属性,为不同区域和不同类型的决策树建立了不同的分类类别。根据决策树模型,设计了一种360度视频CU快速划分算法。在编码时,根据CU所属区域的不同,提取不同的样本属性,并根据决策树的分类结果判定当前CU是否提前划分或者剪枝,跳过某些深度的代价计算过程,减少了编码复杂度。实验结果表明,与标准算法HM16.20相比,提出的算法平均节省了28%的编码时间,BD-rate仅增加0.27%。（2）针对360度视频帧内编码对参考像素滤波方式判断不准确的问题,论文优化了参考... 

【文章来源】：北方工业大学北京市

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

三个分辨率各QP序列的时间减少比例

第三章基于区域决策树的CU快速划分算法31图3-11三个分辨率各QP序列的时间减少比例图3-13展示了四个序列经过本章算法以及标准算法编码之后的BD-rate曲线比较。四个序列分别为Broadway，Landing2，chairliftRide和PoleVault_le。黑色曲线代表标准算法的RD-rate曲线，红色曲线代表提出算法的RD-rate曲线。从图中可以看出，黑色曲线和红色曲线几乎重合，说明经过两种算法编码之后的图像质量几乎相同。图3-14显示了序列KiteFlite中第一帧的部分图像。从主观看，使用本章算法编码后的图像没有明显的质量下降。图3-12CU划分的准确率本章算法对于ERP格式视频是可行且有效的，但也有一定的局限性。本章的主要思想是对两个区域分别建立决策树，基础是两个区域具有不同的纹理特征。其他格式的视频具有与ERP格式视频不同的图像特征，因此提出算法在编码其他格式视频时不一定有很好的效果。

【参考文献】：
期刊论文
[1]虚拟现实全景图像显著性检测研究进展综述[J]. 丁颖,刘延伟,刘金霞,刘科栋,王利明,徐震.  电子学报. 2019(07)
[2]面向肌电信号的虚拟现实提线木偶动画研究[J]. 谭宇彤,周旭峰,孔令芝,王醒策,武仲科,税午阳,付艳,周明全,Vladimir KORKHOV,Luciano Paschoal GASPARY.  软件学报. 2019(10)
[3]虚拟现实视域下科教影视的创作突破[J]. 廖亮,花晖.  上海大学学报(社会科学版). 2018(03)
[4]基于决策树的HEVC编码单元划分算法[J]. 岑跃峰,王万良,姚信威,王超超,潘铁强.  计算机科学. 2016(04)

硕士论文
[1]基于HEVC的帧内预测算法优化与并行化设计[D]. 王欢.西安邮电大学 2016



本文编号：3303262