【摘要】：3D視頻技術(shù)為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)了諸多便捷,但其深度圖像質(zhì)量低、視頻數(shù)據(jù)量龐大的缺點(diǎn)仍對(duì)它的進(jìn)一步發(fā)展帶來(lái)了不小阻礙。一方面,受環(huán)境和設(shè)備影響,原始RGBD視頻序列的深度圖像質(zhì)量低,信息不完整,噪聲大;另一方面,人們對(duì)視頻分辨率的要求越來(lái)越高,數(shù)據(jù)量也越來(lái)越大,因此有必要對(duì)RGBD視頻序列進(jìn)行預(yù)處理和壓縮編碼,這也是RGBD視頻系統(tǒng)中的關(guān)鍵步驟。在預(yù)處理中,人們利用深度圖像和彩色圖像的相關(guān)性,通過(guò)局部加權(quán)算法填充深度空洞和消除噪聲;在視頻編碼中,人們制定了最新的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)HEVC(High Efficiency Video Coding),通過(guò)各項(xiàng)技術(shù)去除視頻數(shù)據(jù)的冗余信息。熵編碼是HEVC中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),可以有效去除視頻數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)冗余。本文對(duì)RGBD視頻序列的深度圖預(yù)處理和熵編碼技術(shù)進(jìn)行研究。在預(yù)處理方面,根據(jù)深度圖和彩色圖的相關(guān)性,利用測(cè)地線距離衡量像素的相似性,使用測(cè)地線濾波修復(fù)殘缺深度圖,提高了深度圖的質(zhì)量;在熵編碼方面,對(duì)變換系數(shù)編碼技術(shù)進(jìn)行研究,基于聯(lián)合符號(hào)位隱藏(Multiple Sign Bits Hiding,MSBH)算法設(shè)計(jì)了改進(jìn)符號(hào)位隱藏算法,減少了符號(hào)位編碼的數(shù)量,提高了壓縮編碼性能。本文的主要研究工作包括以下三個(gè)方面:其一,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于邊緣概率圖的改進(jìn)測(cè)地線距離計(jì)算方法。首先利用結(jié)構(gòu)化隨機(jī)森林邊緣檢測(cè)算法獲取深度邊緣概率圖,再把邊緣概率差值當(dāng)作像素間權(quán)重,利用Dijkstra算法計(jì)算像素間的最短路徑和測(cè)地線距離,最后測(cè)試該方法的正確性并進(jìn)行復(fù)雜度分析。其二,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)測(cè)地線濾波深度圖修復(fù)算法。首先把測(cè)地線距離作為像素間相關(guān)性的量化指標(biāo),使用高斯核設(shè)計(jì)權(quán)重函數(shù),再對(duì)殘缺深度圖進(jìn)行加權(quán)平均的邊緣保持濾波,并針對(duì)邊緣深度值支持不足的情況做進(jìn)一步改進(jìn),最后對(duì)所提算法進(jìn)行測(cè)試,并與其他算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證了本算法的先進(jìn)性和有效性。其三,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于恢復(fù)變換系數(shù)的符號(hào)位隱藏編碼算法。在HEVC標(biāo)準(zhǔn)的MSBH算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了額外的符號(hào)位隱藏規(guī)則,既增加了符號(hào)位隱藏的數(shù)量,又可在一定條件下恢復(fù)MSBH改變的變換系數(shù)幅值,達(dá)到既降低壓縮碼率又減少編碼失真的目的。在HM-16.0上實(shí)現(xiàn)了該算法,并在官方測(cè)試序列上進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了所提算法在提升編碼性能上的有效性�？傊�,本文對(duì)RGBD視頻序列的深度圖修復(fù)和熵編碼技術(shù)進(jìn)行研究,提出了基于改進(jìn)測(cè)地線濾波的深度圖像修復(fù)算法和基于恢復(fù)變換系數(shù)的符號(hào)位隱藏編碼算法,提高了RGBD深度圖像質(zhì)量,降低了視頻序列編碼比特率,提高了編碼性能。
【圖文】：

圖 2.1 TOF 測(cè)距原理圖圖 2.1 所示，TOF 的紅外發(fā)射器把調(diào)制光信號(hào)發(fā)射出去，再由紅外傳感的光信號(hào)，通過(guò)采樣得到的發(fā)射光與反射光信號(hào)的相位差來(lái)計(jì)算距離信TOF 采用正弦波調(diào)制，其發(fā)射信號(hào)為 s (t )，返回信號(hào)為 r (t )，即：

TOF采樣信號(hào)波形圖
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TN919.81

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 徐歡;鄭江濱;;Kinect深度圖像修復(fù)算法[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2013年11期

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本文編號(hào)：2611049