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新一代高效视频编码研究

发布时间:2017-09-29 18:27

  本文关键词:新一代高效视频编码研究


  更多相关文章: 预测编码 联合变换 率失真优化 深度建模模式 虚拟视合成


【摘要】:随着信息化大数据时代的来临,已经对如何传输与存储以高清/超高清、高码率视频以及高保真的3D立体视频为主的海量数据提出了更高的要求。对此,联合视频编码专家组JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)颁布了新一代视频国际压缩标准-高效视频编码标准HEVC(High Efficiency Video Coding,HEVC),并进一步扩展到三维,发展了基于3D的视频编解码国际标准3D-HEVC。HEVC保留了H.264预测+变换的混合模式,同时又新颖地引入了包括灵活的四叉树块分割、精细帧内预测、DST/DCT联合变换等在内的多种新理念与新技术;3D-HEVC在HEVC的基础上进一步引入了反映物体距离相机的深度图,发展了基于多视点+深度的3D视频编解码系统。HEVC与3D-HEVC标准均引入了多种新的编码方法来提高编码效率,但是这些方法仍然有待进一步优化。本文围绕2D与3D的新一代高效视频编码展开以下研究探索工作,分别对其进行高效视频编解码优化,本文的主要学术贡献如下:1.HEVC视频编码优化(1).预测变换编码分析与优化:首先简化了HEVC中的直流DC预测,对DC的均值计算进行一定的精简,在标准编码配置下均能获得一定的编码增益,且降低了编码的复杂度。其次分析HEVC采用的核心DCT与DST变换的原理及其实现过程,然后通过实验仿真分析验证DST变换的有效性,并提出基于帧内预测模式的DST/DCT联合变换方案,实验表明联合变换方案能够获得部分增益;最后对DCT核矩阵的标准正交性进行优化,实验表明优化的变换矩阵,平均能够节省0.1%的码率,部分序列能达到0.4%。(2).率失真优化编码:为实现最大化视频编码效率,率失真优化技术贯穿于整个编码系统。通过统计分析,首次提出了基于GOP级的RA拉格朗日乘子优化算法,进一步完善了率失真优化档次与过程。实验结果表明,提出的算法在随机插入(Random Access,RA)配置下能获得平均0.7%的BD-Rate节省,提升编码性能显著。2.3D-HEVC视频深度建模模式编码优化(1).分区常数值预测以及率失真优化:深度建模模式(Depth Modeling Modes,DMMs)模式的引入,显著提升了三维视频的编码性能。为了进一步更好地利用深度建模模式预测,提出了3种方法来提升编码效率。首先提出一种结合物体真实边界信息的增强分区常数值(Constant Partition Value,CPV)预测算法;其次利用视点合成优化(View Synthesis Optimization,VSO)进一步选择最佳CPV组合;最后在率失真优化过程中引入零残差编码。实验结果表明,三种方法最终可使合成视分别在全帧内(All-Intra,AI)与RA配置下获得平均0.2%和0.1%的BD-Rate节省,提升了编码性能且减少了编码复杂度。(2).锲形分割(Wedgelet,DMM-1)模式内存优化:为了尽可能详细准确地表征锲形分割,在锲形查询表中存储了众多的锲形模板,但是这样的方式也占用了较多的缓冲内存。通过分析查询表的生成过程,首次提出下采样-旋转的查询表联合简化方法,实验结果表明,该联合简化模型在几乎不影响编码性能的情况下能够节省75.1%的编码缓冲内存。(3).轮廓分割(Contour,DMM-4)模式优化:轮廓分割利用已编码纹理信息进行深度分区推导,然其仅利用了纹理-深度间的结构相关性,而忽略了边界块间的边缘相似性,这潜在导致推导块分割不准确,进而影响编码效率。针对DMM-4模式导致的分割不准确问题,结合深度相邻块间的边缘相似信息,提出了一种轮廓分割增强优化方法。实验结果表明该方法在全帧内(All-Intra,AI)编码测试条件下,对于合成视点平均有近0.1%的BD-Rate节省。
【关键词】:预测编码 联合变换 率失真优化 深度建模模式 虚拟视合成
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN919.81
【目录】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-12
  • 第一章 绪论12-20
  • 1.1 研究工作的背景与意义12-13
  • 1.2 国内外研究现状和发展态势13-18
  • 1.2.1 二维视频编解码标准14-17
  • 1.2.2 三维视频编解码标准17-18
  • 1.3 本文主要研究内容及创新点18-19
  • 1.4 本文结构安排19-20
  • 第二章 HEVC与3D-HEVC20-29
  • 2.1 高效视频编解码标准HEVC20-25
  • 2.1.1 HEVC基本框架20-21
  • 2.1.2 HEVC关键技术21-23
  • 2.1.3 HEVC编码结构23-25
  • 2.2 3D视频编解码标准 3D-HEVC25-28
  • 2.2.1 深度图编码26-27
  • 2.2.2 虚拟视合成27-28
  • 2.3 本章小结28-29
  • 第三章 HEVC视频编码优化29-49
  • 3.1. HEVC帧内预测29-34
  • 3.1.1. 帧内预测概述29-31
  • 3.1.2. 帧内预测中的直流优化31-34
  • 3.2. HEVC联合变换编码34-41
  • 3.2.1 基于块的变换编码34-37
  • 3.2.2 HEVC变换优化37-41
  • 3.3. HEVC率失真优化41-48
  • 3.3.1. RDO过程41-43
  • 3.3.2. 基于GOP级的拉格朗日乘子优化43-48
  • 3.4. 本章小结48-49
  • 第四章 3D-HEVC视频深度图编码优化49-80
  • 4.1 深度建模模式(DMM)50-54
  • 4.1.1 DMM简介50-52
  • 4.1.2 DMM验证实验52-54
  • 4.2 CPV预测及率失真优化54-64
  • 4.2.1 增强CPV预测优化56-58
  • 4.2.2 率失真优化58-60
  • 4.2.3 实验分析60-64
  • 4.3 锲形分割(Wedgelet,DMM1)模式内存优化64-75
  • 4.3.1 下采样优化66-67
  • 4.3.2 旋转优化67-71
  • 4.3.3 实验分析71-75
  • 4.4 轮廓分割(Contour,,DMM4)模式75-79
  • 4.4.1 轮廓分割增强模式76-78
  • 4.4.2 实验结果与分析78-79
  • 4.5 本章小结79-80
  • 第五章 总结与展望80-83
  • 5.1 全文总结80-81
  • 5.2 后续展望81-83
  • 致谢83-84
  • 参考文献84-88
  • 攻读硕士学位期间取得的成果88-89

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本文编号:943585

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