基于分形的深度图序列编码算法

发布时间：2018-05-29 00:48

  本文选题：三维视频(DV)编码 + 深度图　； 参考：《光电子.激光》2014年03期

【摘要】：充分利用深度图序列相邻帧间的局部相似性,并结合H.264帧内预测编码算法,提出了一种适用于深度图序列编码的新方法,即深度图序列的I帧编码采用H.264帧内预测结构而P帧编码采用基于分形理论的压缩方法。首先介绍了分形编码的理论基础,然后通过改进非均匀多层次六边形格点整像素运动搜索(UMHexagonS)方法,提出了一种更适用于分形编码的基于运动矢量场的自适应六边形搜索算法,从而形成了基于分形的深度图P帧预测编码结构。实验结果表明:本文提出的编码系统在很大程度上提高了H.264的编码性能,峰值信噪比差值(BDPSNR)平均提高了3.54dB,编码比特率差值(BDBR)平均降低40.98%,同时编码复杂度也大大降低,平均编码时间减少了85.27%。
[Abstract]:Based on the local similarity between adjacent frames of depth map sequence and the intra prediction coding algorithm of H. 264, a new method for depth map sequence coding is proposed. The depth map sequence I frame coding adopts H.264 intra prediction structure, and P frame coding adopts fractal theory based compression method. In this paper, the theoretical basis of fractal coding is introduced, and then an adaptive hexagonal search algorithm based on motion vector field is proposed by improving the non-uniform multi-level hexagonal lattice integral pixel motion search (UMHexagonS) method. Thus, the P-frame prediction coding structure of depth map based on fractal is formed. The experimental results show that the proposed coding system improves the coding performance of H.264 to a large extent, the peak SNR difference (BDPSNR) increases by an average of 3.54 dB, the coding bit rate difference (BDBR) is reduced by 40.98 and the coding complexity is greatly reduced. The average coding time was reduced by 85.27.
【作者单位】： 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院测控与信息技术系;
【基金】：国家自然科学基金(61375025,61075011,60675018) 教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
【分类号】：TN919.81

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1948848