【摘要】：隨著3D電影、3D電視廣播、裸眼3D顯示技術(shù)等3D視頻技術(shù)的提高,3D視頻技術(shù)成為了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點。從2001年起,國際標(biāo)準(zhǔn)化組織ISO的運動圖像專家組MPEG發(fā)起了制定自由視點電視(Free-viewpoint Television, FTV)國際標(biāo)準(zhǔn)的長期目標(biāo),其允許在自由改變觀看視點的條件下觀看3D視頻。其中,多視點視頻編碼(Multi-view Video Coding, MVC)是FTV制定的第一階段,三維視頻3DV是FTV標(biāo)準(zhǔn)的第二階段。國際電信聯(lián)盟ITU的第16工作組VCEG和MPEG共同發(fā)起了JCT-3V工作組,專門制定新一代的3D視頻編碼技術(shù),其中基于新一代高效視頻編碼技術(shù)H.265/HEVC的3D視頻編碼擴(kuò)展為3D-HEVC。 在3D-HEVC框架中,3D視頻以多視點視頻加深度信息(Multi-view Video plus Depth, MVD)的形式表示。編碼端在H.265/HEVC的基礎(chǔ)上對非獨立視點和深度信息增加了新的編碼工具。本論文對基于HEVC的3D視頻編碼3D-HEVC方案進(jìn)行研究。 首先,文本詳細(xì)介紹了基于HEVC的3D視頻編碼方案3D-HEVC的基本框架和關(guān)鍵技術(shù),并介紹了3D視頻編碼技術(shù)中的三個重要研究難點：紋理圖編碼、深度圖編碼和深度估計。 其次,本文在3D-HEVC的框架基礎(chǔ)上提出了基于深度圖的紋理圖快速模式判決算法。該算法利用3D視頻中深度圖與紋理圖的關(guān)系,根據(jù)深度圖將相應(yīng)的紋理圖分為前景、主景和背景部分,對相應(yīng)部分的模式判決進(jìn)行精簡；引入運動矢量與深度值的關(guān)系,進(jìn)行視點間和視點內(nèi)模式的快速選擇； 接著,論文著重介紹了3D-HEVC中的深度圖編碼。根據(jù)深度圖大范圍平滑區(qū)域和尖銳邊緣的特性,在深度圖的幀內(nèi)預(yù)測模式中提出了四種新的預(yù)測模式；根據(jù)深度圖輔助虛擬視點合成的特性,提出了深度數(shù)據(jù)視點合成優(yōu)化的模式判決函數(shù)。 論文的實驗部分對基于HEVC的3D視頻編碼方案3D-HEVC進(jìn)行系統(tǒng)的實驗。首先比較和3D-HEVC和同播(simulcast)技術(shù)的性能,其次對基于深度圖的3D-HEVC紋理圖快速模式判決算法進(jìn)行實驗驗證,在保證視頻質(zhì)量的前提下,紋理圖編碼在原編碼方案基礎(chǔ)上實現(xiàn)時間上29.3%的精簡。 最后,在Linux平臺下,利用QT和H.265/HEVC標(biāo)準(zhǔn)參考代碼,開發(fā)了H.265/3D-HEVC的碼流分析軟件,實現(xiàn)了H.265和3D-HEVC碼流的解碼、回播、分量顯示和基本的碼流信息顯示。
[Abstract]:With the development of 3D video technology, such as 3D film, 3D TV broadcast and naked eye 3D display technology, 3D video technology has become a research hotspot in academia and industry. Since 2001, the International Organization for Standardization (ISO) expert Group on Motion Images, MPEG, has launched the long-term goal of developing free-view television (Free-viewpoint Television, FTV), which allows 3D video to be viewed with a free change of view. Multi-view video coding (Multi-view Video Coding, MVC) is the first stage of FTV, and 3D video 3DV is the second stage of FTV standard. VCEG and MPEG, the 16th working group of the International Telecommunication Union (ITU), jointly launched the JCT-3V working Group to develop a new generation of 3D video coding technology, in which 3D video coding based on the new generation of efficient video coding technology H.265/HEVC is extended to 3D-HEVC. In 3D-HEVC framework, 3D video is represented as multi-view video plus depth information (Multi-view Video plus Depth, MVD). The coding end adds a new coding tool to the independent view and depth information based on H.265/HEVC. In this paper, the 3D-HEVC scheme of 3D video coding based on HEVC is studied. Firstly, the paper introduces the basic framework and key technology of 3D video coding scheme 3D-HEVC based on HEVC in detail, and introduces three important research difficulties in 3D video coding technology: texture image coding, depth map coding and depth estimation. Secondly, based on the framework of 3D-HEVC, a fast pattern decision algorithm based on depth map is proposed. The algorithm uses the relationship between depth map and texture image in 3D video, divides the corresponding texture image into foreground, main scene and background according to depth map, and simplifies the pattern decision of the corresponding part. The relationship between motion vector and depth value is introduced to select the mode between and within the viewpoint. Secondly, the depth map coding in 3D-HEVC is introduced emphatically. According to the characteristics of large range smooth region and sharp edge of depth map, four new prediction modes are proposed in the intra prediction mode of depth map. According to the characteristics of depth map aided virtual viewpoint synthesis, a pattern decision function for depth data view synthesis optimization is proposed. In the experiment part of this paper, 3D-HEVC, a 3D video coding scheme based on HEVC, is systematically experimented. First, the performance of 3D-HEVC and co-cast (simulcast) is compared, and then the fast pattern decision algorithm of 3D-HEVC texture graph based on depth map is verified by experiments, and the video quality is guaranteed. Based on the original coding scheme, texture image coding achieves 29.3% reduction in time. Finally, using QT and H.265/HEVC standard reference code, we develop the code stream analysis software of H.265/3D-HEVC on Linux platform, and realize the decoding, playback, component display and basic code stream information display of H.265 and 3D-HEVC bitstream.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN919.81

【共引文獻(xiàn)】

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7 方帥;王勇;曹洋;占吉清;饒瑞中;;單幅霧天圖像復(fù)原[J];電子學(xué)報;2010年10期

8 宋曉峰;王爽;劉芳;;基于區(qū)域MRF和貝葉斯置信傳播的SAR圖像分割[J];電子學(xué)報;2010年12期

9 邊繼龍;門朝光;李香;;基于小基高比的快速立體匹配方法[J];電子與信息學(xué)報;2012年03期

10 盧阿麗;唐振民;楊靜宇;;基于自適應(yīng)能量聚集和動態(tài)規(guī)劃的體視算法[J];工程圖學(xué)學(xué)報;2009年01期

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1 ;A Fast Quasi-Dense Matching Algorithm with an Adaptive Window[A];2009中國控制與決策會議論文集（3）[C];2009年

2 周星;高志軍;胡震宇;唐平;;月面巡視探測器立體匹配技術(shù)研究與仿真分析[A];中國宇航學(xué)會深空探測技術(shù)專業(yè)委員會第七屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

3 王躍宗;劉沖;李德勝;;彩色顯微圖像立體匹配研究[A];中國微米、納米技術(shù)第七屆學(xué)術(shù)會年會論文集（一）[C];2005年

4 姜吉祥;屈玉福;;雙目視覺立體匹配算法對比研究[A];全國射線數(shù)字成像與CT新技術(shù)研討會論文集[C];2012年

5 ;Fast Stereo Matching Using Reduce-Graph Cuts[A];Proceedings of 14th Chinese Conference on System Simulation Technology & Application(CCSSTA’2012)[C];2012年

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10 郭軼芹;雙目視覺立體匹配致密匹配算法的研究[D];西安電子科技大學(xué);2010年

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本文編號：2310773