發(fā)布時間：2020-07-22 12:47

【摘要】：新一代視頻編碼標準HEVC的編碼效率比H.264/MPEG-4 AVC提高了近50%。3D-HEVC作為HEVC在3D方向的擴展,在繼承HEVC編碼技術的基礎上,引入了多種深度視頻編碼工具,以更加有效地編碼深度視頻。然而,編碼效率的提升導致了復雜度的顯著增加,阻礙了3D-HEVC標準的實際應用�；�3DHEVC,研究深度視頻編碼的快速編碼算法具有重要意義。本文在介紹視頻壓縮編碼基礎和視頻編碼標準發(fā)展歷程的基礎上,對HEVC和3D-HEVC視頻編碼標準的編碼框架及關鍵技術進行了詳細闡述�；趯ι疃纫曨l特性的深入研究與分析,以降低深度視頻編碼的計算復雜度作為研究目標,開展了深度視頻編碼快速算法研究。3D-HEVC引入了深度編碼工具——深度建模模式(DMM)來提高深度視頻編碼的性能。然而,基于全遍歷的DMM圖樣選擇過程顯著增加了深度圖編碼的計算復雜度。本文提出了一種基于角度約束的DMM模式簡化搜索算法。首先,基于對RMD中的具有最小哈達瑪代價模式的判斷,提前跳過不必要的DMM模式預測過程;其次,根據(jù)具有最小哈達瑪代價的預測模式,定義允許預測模式集合,獲取允許角度范圍;然后,基于允許角度范圍和PU四邊梯度信息獲得搜索子集;最終,遍歷搜索子集內(nèi)的分割圖樣,通過VSO得到具有最小代價的分割圖樣。實驗結果表明,所提出的算法能夠顯著降低DMM模式預測復雜度。彩色視頻具有更加豐富的紋理信息,而深度視頻則由大面積像素變化緩慢的區(qū)域以及銳利邊界構成。針對深度視頻不同于彩色視頻的特性,本文提出了基于內(nèi)容特性分析的快速幀內(nèi)決策方法。首先,考慮到實際深度PU中的邊緣信息和深度建模模式中最佳匹配圖樣中的分割線之間的相似性,提出深度建模模式快速決策算法;其次,根據(jù)哈達瑪代價和方差,對當前PU的傳統(tǒng)幀內(nèi)預測模式(DC和Planar模式)進行提前決策;然后,通過獲取鄰域已編碼的PU信息,判斷當前PU模式,優(yōu)化預測過程;最后以CTU為單位,通過利用空間相關性,對CU劃分過程進行提前終止。實驗結果表明,所提出的算法在合成視點視頻質(zhì)量無明顯下降的情況下有效降低了計算復雜度。
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN919.81
【圖文】：

天津大學碩士學位論文在視頻編碼過程中，重建圖像的信息損失由多個因素導致。編碼中的量化和計算誤差會給重建圖像帶來不可恢復的失真�；趬K的編碼結構會引入方塊效應。方塊效應是不可避免的可視缺陷，在 H.264/AVC 和 H.265/HEVC 中都采用了適當?shù)臑V波方法來減輕塊效應對視覺效果的影響。2.1.2 視頻編碼標準發(fā)展視頻編碼的國際標準化始于 20 世紀 80 年代。目前，國際上制定視頻編碼標準的兩大組織分別是國際電信聯(lián)盟電信標準化部門（ITU-T）和國際標準化組織（ISO）/國際電工委員會（IEC）。ITU-T 和 ISO/IEC 一直致力于視頻編解碼技術的標準化研究，并陸續(xù)頒布了包括 H.26X 系列和 MEPG 系列[26]在內(nèi)的國際標準。圖 2-1 展示了視頻編碼標準的發(fā)展歷程。

大預測尺寸趨粗。.3 HEVC 幀間預測技術幀間預測技術利用視頻中鄰近幀之間的時域相關性，使用之前已編為參考幀，通過運動估計和運動補償對當前編碼幀進行預測，從而時間冗余信息。圖 2-7 所示為幀間預測編碼原理，( ,)tf x y 為( ),x y是經(jīng)過運動補償?shù)膮⒖紟? ,)tf x y 與 ( )1,tf x y 作差后獲取,) y ， ( ,)tr x y 經(jīng)過變換、量化后輸出。幀間預測需要不斷提高預測精信息，殘差信息越少，編碼效率越高，從而形成正反饋過程。提高鍵之一在于運動估計。HEVC 采用基于塊的運動估計，為當前塊在找最佳匹配塊，獲取運動矢量（MotionVector,MV）。常用的匹配方誤差（Mean Square Error, MSE）、最小平均絕對誤差（Meanerence, MAD）等。此外，變換域絕對誤差和（Sum of Absolute erence, SATD）也是具有良好性能的匹配準則。當前幀變換/量化-

立體視頻解碼2D視頻解碼比特流抽取立體顯示平面顯示圖 2-9 3D-HEVC 編解碼結構 2-10 所示為 3D-HEVC 的視頻編碼結構。輸入為若干個視點的彩應的深度視頻，為了盡可能去除 MVD 視頻的冗余信息，分別從視分量間相關性兩個角度出發(fā)，引進了一系列工具。在視點相關性方當做獨立視點，用傳統(tǒng)的 HEVC 編碼器進行編碼，其余視點（1,…獨立視點，可以利用視點 0 的編碼信息進行編碼；在分量間相關性頻和彩色視頻之間具有紋理相似性，深度視頻可以以彩色視頻已編；3D-HEVC 針對深度視頻的特性，在 HEVC 基礎上進行一系列修視頻預測精度�？傊�，MVD 視頻序列中，除了獨立視點的彩色視

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