基于冗余优化的多描述三维图像编码
[Abstract]:3D technology is widely used in many fields, such as industry, education, spaceflight, medical treatment and so on. It is also the direction of multimedia development in the future. However, stereo technology requires the number of views, followed by the problem of data volume. Therefore, efficient image compression has become a hot research to counter the surge of data. In this paper, a combination of texture image and depth image is used to represent three-dimensional image. The emergence of multi-description coding solves the problem of serious deterioration of quality caused by network delay and packet loss in traditional channels. Based on the method of multi-description, this paper applies it to the coding and decoding of 3D images. The main works are as follows: (1) in 3D image technology, the depth image represents the distance between the object and the camera in the scene. Combined with the existing multi-view images, the images of any virtual location can be synthesized effectively, and the information of the whole scene can be displayed more completely. To some extent, some high-frequency components of depth image have little effect on the quality of composite image, especially for the multi-description coding method, the information will also cause a waste of bit rate for compression and transmission. This paper presents a method of multi-description coding based on redundancy removal of depth images in DCT domain. Based on the characteristics of DCT coefficients, a Lagrangian optimization algorithm is proposed to determine how much redundant information is removed in DCT domain. At the decoding end, an adaptive zero-fill scheme is proposed to reconstruct depth images. After coding and decoding and optimizing algorithms, the rate distortion performance of multi-description coding methods is improved effectively. (2) traditional multi-description coding methods often do not fully consider the characteristics of human visual system. The perception of image quality depends largely on the human eye. In this paper, a multi-description depth image coding method based on human visual system is proposed based on minimum perceptual difference (JND) information. The JND model of depth image is introduced into the multi-description coding of depth image, and the redundant information is optimized. Considering the characteristics of human visual system, the redundant information of depth image is readjusted, and some distortion of human eye sensitivity is paid attention to. After coding and optimization, better reconstruction quality can be obtained at the same bit rate. (3) in order to apply the proposed scheme to 3D image coding and decoding, In this paper, a multi-view JND model is constructed by combining the depth images and texture images of the two angles of view, and the quality evaluation of the synthetic images shows that the MJND model can accommodate more distortion. At the same time, combining the characteristics of texture image and the proposed MJND model, a coding scheme for texture image is proposed, which makes it more anti-jamming in the transmission process. The depth image is encoded and decoded according to the multi-description scheme based on human visual system. By evaluating the quality of synthetic image, better visual effect and reconstruction quality can be obtained in both subjective and objective aspects.
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TN919.81
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,本文编号:2405730
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