最近,光場圖像(Light Field Image,LFI)因為能夠提供更佳的沉浸式體驗,而引起國內(nèi)外學者的關(guān)注。光場成像已經(jīng)發(fā)展成為一種能夠從真實世界中捕獲更豐富的視覺信息的技術(shù),其在計算機圖形學和信號處理領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。與傳統(tǒng)的攝影技術(shù)(從包含角度域的3D場景中捕獲光線的2D投影)不同,光場從所有方向收集光線的輻射信息,從而多路分解傳統(tǒng)攝影中丟失的角度信息。這種更高維度的視覺數(shù)據(jù)表示提供了強大的場景理解功能,并大大提高了解決傳統(tǒng)計算機視覺問題的能力,例如深度感知,重聚焦等。然而,由于數(shù)據(jù)量增大,給光場圖像的存儲和傳輸帶來了挑戰(zhàn)。光場圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的圖像或視頻有所不同,這種差異導致現(xiàn)有編碼工具對光場數(shù)據(jù)的壓縮效率低下。因此,光場圖像高效壓縮算法研究可以有效降低網(wǎng)絡(luò)傳輸和存儲壓力,對光場數(shù)據(jù)的應(yīng)用普及具有重大意義。本文主要結(jié)合光場圖像的結(jié)構(gòu)特征對光場圖像壓縮算法開展了深入研究,分別提出了兩種光場圖像壓縮方案,包括基于多視點偽序列(Multi-view Pesudo Sequence,MPS)的光場圖像壓縮算法、基于多任務(wù)學習(Multi-Learning,MTL)的光場圖像...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究內(nèi)容
    1.4 論文的組織安排
第2章 光場圖像壓縮基礎(chǔ)
    2.1 光場簡介
        2.1.1 光場參數(shù)化表示
        2.1.2 光場采集設(shè)備
        2.1.3 光場應(yīng)用
    2.2 光場成像及可視化
    2.3 高效視頻編碼標準及其多視點擴展
        2.3.1 高效視頻編碼標準
        2.3.2 多視點視頻編碼
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于多視點偽序列的光場圖像壓縮
    3.1 引言
    3.2 基于多視點偽序列的光場圖像壓縮算法
        3.2.1 多視點偽序列構(gòu)建
        3.2.2 多視點偽序列編碼
        3.2.3 偽序列插值重建
    3.3 實驗結(jié)果和分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于多任務(wù)學習的光場圖像壓縮
    4.1 引言
    4.2 基于多任務(wù)學習的光場圖像壓縮算法
        4.2.1 關(guān)鍵SAI選取與壓縮
        4.2.2 多任務(wù)光場重建網(wǎng)絡(luò)(MLRN)
        4.2.3 基于遷移學習的QP決策
    4.3 實驗結(jié)果和分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 主要工作與創(chuàng)新之處
    5.2 研究展望與設(shè)想
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學期間發(fā)表學術(shù)論文及研究成果



本文編號：3834228