低复杂度的立体高效视频编码方法研究

发布时间：2020-06-23 16:14

【摘要】：随着多媒体产业的加速发展,各领域对视频清晰度和分辨率都提出了更高的要求,三维(3D)视频独有的立体感和交互性强等特点给观众带来了全新的观感体验,由此也应用到了许多领域。然而,立体视频产生的数据量对网络传输和存储资源都是极大的负担,限制了其在实时传输领域的应用,对3D视频的编码压缩成为了国内外的关注点。为此,视频编码联合编码小组发布了 3D高效视频编码标准(3D-HEVC),用于编码压缩当前3D视频数据。3D-HEVC是HEVC/H.265编码标准的3D拓展,3D-HEVC沿用了 HEVC中的重要编码技术,包括编码单元、预测单元、运动矢量等技术,此外还使用了视差矢量、视点间预测、视点合成预测等编码技术。新技术在带来编码效率和压缩率提升的同时,也造成了编码复杂度的增加。为了进一步降低视频压缩的时间复杂度,加强其在实时性领域的应用,本文主要从预测模块中找出编码规律和理论依据,在原始编码平台基础上,设计出低复杂度的立体高效视频编码算法:首先对纹理图编码展开优化,分析统计纹理图编码模式,总结出帧间中Merge模式和其他Inter模式不同的预测特征,结合预测单元的运动矢量和视差矢量候选表的建立过程,利用空域、时域和视点间候选值的相关性,自适应去掉多余候选值,减少帧间预测计算,提高编码效率。此外,当其他Inter模式满足设定的判断条件时,还可以继续跳过运动估计和视差估计等模块,进一步压缩编码过程。实验测试结果显示本算法平均能节省33.03%的纹理图编码时间,提高了立体视频的编码效率。其次对深度图编码展开优化,研究纹理图与深度图之间的编码相似性,利用两者相似性预测出深度图的编码,包括编码单元尺寸,预测模式等划分信息。当纹理图编码完成后,把编码信息保存到缓冲区,对应的深度图则直接调用已编码的纹理图信息,直接跳过剩余的尺寸划分,实现编码单元和预测单元的快速决策。基于纹理图与深度图关系的快速深度图编码算法在编码失真损失极小的情况下,实现了深度图时间复杂度41.89%的节省。
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN919.81
【图文】：

多视点,日内瓦,视频编码,会议

带宽和存储压力，使得３Ｄ视频的实时传输有了更多的可能，而且加入的深度图可以提逡逑供景深信息，给观众也带来了更高级更真实的观影体验。逡逑编码端在完成编码工作后，会把码流传输到解码端。如图１－２所示，多视点加深度逡逑图视频信息经过编码器编码，然后把码流传输到解码端，解码端根据基于深度图像技术逡逑（Ｄｅｐｔｈ－ｉｍａｇｅ邋Ｂａｓｅｄ邋Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ，ＤＩＢＲ）完成多路视频的分解以及虚拟视点的绘制［｜７］。逡逑由于立体视频一般至少需要３台相机采集数据，但是３Ｄ电影等视频的放映要超过三路逡逑视频数据，因此需要ＤＩＢＲ技术为３Ｄ视频的放映作为支撑。ＤｆｆｉＲ主要通过对深度图的逡逑插值和映射生成新的视点视图，不需要再对３Ｄ场景进行繁琐的重建。视点合成技术不逡逑仅可用于解码重建视频，还可在编码时作为预测的参考图像［１８］。根据帧间和视点间己编逡逑码的图像合成所需的虚拟视点图像，可以获取编码中的视差矢量以及其他编码信息，逡逑３ＤＶ编码器输入逦３ＤＶ解码器输出逡逑ｖｉｄｅｏ邋ｐｉｃｔｕｒｅｓ逦—逦—逦ｖｉｄｅｏ邋ｐｉｃｔｕｒｅｓ逡逑ｔｉＳｉ邋３0＾ｍ邋比特流邋３0灥逦ｊ逡逑ｍｍ邋＾邋ｍ邋ｍ逡逑ｄｅｐｔｈ邋ｍａｐｓ邋Ｉ邋■．逦＊邋ｄｅｏｔｔｉ邋ｍａｐｓ逦■＇邋￣逦显７Ｋ逡逑ｃａｍｅｒａ邋ｐａｆａｍｅｔｅｃｓ逦Ｓｅｎｄｅｒ逦ＪＤ邋ｒｅｃｅｉｖｅｒ邋ｃａｍｅｒａ邋ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ逡逑丨立体乫邋ｌＩｌＭｋｉＭｉ逦＃逡逑丨提

多视点,深度图,视频编码,相关行业

多路复用逡逑比释流逡逑图１－１多视点视频编码结构逡逑２０１２年，ＭＰＥＧ在日内瓦召开的会议［１６］上采纳了邋ＨＨＩ应用于ＨＥＶＣ平台的３Ｄ编逡逑码方案。与之前ＭＶＣ方案的不同，ＨＥＶＣ方案的压缩率比ＡＶＣ要高出一倍，缓解了逡逑带宽和存储压力，使得３Ｄ视频的实时传输有了更多的可能，而且加入的深度图可以提逡逑供景深信息，给观众也带来了更高级更真实的观影体验。逡逑编码端在完成编码工作后，会把码流传输到解码端。如图１－２所示，多视点加深度逡逑图视频信息经过编码器编码，然后把码流传输到解码端，解码端根据基于深度图像技术逡逑（Ｄｅｐｔｈ－ｉｍａｇｅ邋Ｂａｓｅｄ邋Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ，ＤＩＢＲ）完成多路视频的分解以及虚拟视点的绘制［｜７］。逡逑由于立体视频一般至少需要３台相机采集数据

【参考文献】