虛擬現(xiàn)實技術目前廣受歡迎,其中最典型的應用是虛擬現(xiàn)實360度視頻。虛擬現(xiàn)實360度視頻具有超高的分辨率（通常為4K至8K）,這導致它比傳統(tǒng)視頻需要更多的編碼時間,現(xiàn)有算法缺乏對這類視頻的優(yōu)化。為了降低虛擬現(xiàn)實360度視頻編碼的計算復雜度,論文針對等矩形投影（Equi-Rectangular Projection,ERP）格式下360度視頻的編碼單元（Coding Unit,CU）劃分和模式選擇問題進行研究,設計了CU劃分和模式選擇快速算法。主要創(chuàng)新點和工作內容如下:（1）針對360度視頻幀內編碼模式選擇過程復雜的問題,研究了不同區(qū)域模式選擇的規(guī)律,提出了區(qū)域方向性離差和（the Sum of Region-directional Dispersion,SRD）作為指標輔助計算角度模式的代價值。根據(jù)區(qū)域方向性離差和指標,設計了一種360度視頻幀內模式選擇快速算法。通過統(tǒng)計各區(qū)域選取的最優(yōu)模式占比,計算各區(qū)域不同方向的區(qū)域方向性離差和確定模式選擇區(qū)間,減少了粗略模式選擇（Rough Mode Decision,RMD）和率失真優(yōu)化（Rate Optimization Process,RDO... 

【文章來源】：北方工業(yè)大學北京市

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

虛擬現(xiàn)實視頻編碼框架

第二章幀內預測編碼及圖像特征描述關鍵技術第二章幀內預測編碼及圖像特征描述關鍵技術本章主要介紹了本文研究的幀內預測編碼過程和幾種圖像特征描述方法，章節(jié)安排如下：在2.1節(jié)闡述了幀內預測編碼的研究現(xiàn)狀；在2.2節(jié)介紹幾種用于圖像特征描述的方法；在2.3節(jié)中比較幾種圖像特征描述方法，并引出本文提出的新型圖像特征描述指標以及建立本文算法的整體框架。2.1幀內預測編碼的研究現(xiàn)狀幀內預測編碼過程中最重要的兩個部分是CU劃分和模式選擇。CU劃分在高效視頻編碼（HighEfficiencyVideoCoding，HEVC）框架中，處理一幀視頻圖像首先需要將其劃分成多個編碼樹單元（CodingTreeUnit，CTU），CTU通常大小為64×64像素；然后對每個CTU進行Z字型編碼，CTU的劃分如圖2-1所示；計算當前CTU的RD-cost值，并計算其四個子CU的RD-cost值之和，將兩者進行比較。若當前CTU的RD-cost值較小，則停止劃分；若四個子CU的RD-cost值之和較小，則將當前CTU劃分為四個子CU，并進入下一深度的劃分過程，直至劃分結束。圖2-1CTU劃分過程傳統(tǒng)CU劃分過程弊端是極其明顯的，對于每個CU都需要依次遍歷計算其與四個子CU的代價值，對于圖像特征相對簡單的CU，不能跳過深度較大的劃分過程，嚴重影響其編碼速度。CU從尺寸為64×64經(jīng)四叉樹劃分至尺寸為8×8

第二章幀內預測編碼及圖像特征描述關鍵技術9的過程如圖2-2所示。圖2-2四叉樹劃分過程因此需要找出可以提前終止CU劃分的方法，而不是每個CU都需要從深度為0開始判斷直至深度為3。Zhang[13]等人提出了一種基于360度視頻加權均方誤差的CU快速劃分算法，算法中將其作為依據(jù)計算當前CU與子CU之間的相似度并進行CU的提前終止劃分，該算法可以減少31%的編碼時間，且BD-rate只增加了0.3%。Guan[14]等人提出了在HEVC編碼框架下CU劃分和模式選擇的快速幀內算法，該算法減少了54%的編碼時間，BD-rate僅增加了1.4%。Li[15]等人將球面與平面下的率失真優(yōu)化過程進行比較，發(fā)現(xiàn)了在HEVC中球面域下的最優(yōu)率失真關系并設計算法。Li[16]等人提出了一種基于深度空間相關性和率失真特征的CU快速劃分算法，該算法利用提前劃分和提前終止的策略進行CU劃分，利用空間相鄰CU的深度相關性估計CU的候選深度范圍，該算法平均可以減少43.3%的時間，BD-rate增加0.6%。Chen[17]等人提出了一種基于深度范圍預測和減少預測模式的幀內快速算法，該算法對前一幀的模式信息進行分析得出一種新的特征并與編碼樹單元（CTU）深度范圍建立新的模型，以跳過不必要的CU分割，該算法減少了43.2%的時間，BD-rate增加0.4%。Liao[18]等人提出了一種兩部分幀內快速算法，首先利用CTU深度空間相關性和貝葉斯決策規(guī)則加速CU劃分，然后根據(jù)當前CU的深度信息和方向信息跳過不必要的模式。該算法平均減少52.9%的編碼時間。Zhang[19]等人提出了一種基于編碼比特數(shù)的CU提前終止劃分算法，根據(jù)編

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于學習模型的3D-HEVC提前Merge模式終止算法[J]. 李躍,楊高波,丁湘陵,朱亞培.  通信學報. 2019(07)
[2]通用串預測算法及在AVS2屏幕與混合內容視頻編碼中的應用[J]. 趙利平,周開倫,林濤,郭靖.  計算機學報. 2019(09)
[3]基于5×5鄰域像素點相關性的劃痕修復算法[J]. 徐敏,丁友東,于冰,李暢,吳彪,張婉瑩.  上海大學學報(自然科學版). 2018(05)
[4]Picture Quality Assessment-Based on Rate Control for Variable Bandwidth Networks[J]. Ling Tian,Jiaxin Li,Yimin Zhou,Hongyu Wang.  Tsinghua Science and Technology. 2018(04)
[5]一種基于紋理方向自適應預測和游程哥倫布編碼的幀存無損壓縮算法[J]. 羅瑜,唐博.  電子學報. 2018(04)
[6]基于內容復雜度的HEVC幀層碼率控制算法[J]. 唐浩漾,郭娜,程穎濤.  西安郵電大學學報. 2017(06)
[7]HEVC的高效分像素運動補償[J]. 陸寄遠,劉宇熹,侯昉,黃承慧,朝紅陽.  軟件學報. 2017(08)

碩士論文
[1]基于局部紋理特征的HEVC幀內快速預測算法研究[D]. 李璐.西安電子科技大學 2017
[2]基于視頻特征分析的HEVC幀內預測自適應算法的研究[D]. 劉德源.電子科技大學 2017



本文編號：3062605