發(fā)布時(shí)間：2017-06-11 14:06

  本文關(guān)鍵詞：基于視點(diǎn)合成的深度圖編碼技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：自由視點(diǎn)視頻(Free Viewpoint Video/Televison,FVV/FTV)能夠提供具有豐富沉浸感的立體視頻,并且允許用戶在一定范圍內(nèi)自由選擇觀看位置,因此,FTV已經(jīng)成為視頻信號(hào)處理領(lǐng)域的下一個(gè)重要研究方向。為了實(shí)現(xiàn)所期望的業(yè)務(wù),FTV除了傳輸傳統(tǒng)2D紋理視頻外還需要額外傳輸深度圖像來生成虛擬視點(diǎn)。與紋理視頻相比,深度圖像具有完全不同的性質(zhì)和用途,如果直接采用傳統(tǒng)紋理視頻的編碼方式對(duì)深度圖像進(jìn)行編碼會(huì)引起合成視點(diǎn)中的較大失真。所以,在保證虛擬視點(diǎn)合成質(zhì)量的前提下,對(duì)深度圖像進(jìn)行高效的編碼壓縮已經(jīng)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。本文首先對(duì)3D視頻編解碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)——HTM中深度圖像編碼關(guān)鍵技術(shù)的使用頻率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),確定了兩個(gè)主要研究方向:區(qū)域直流編碼(SDC)和深度建模模式(DMM)。然后,從提高視點(diǎn)合成質(zhì)量的角度,在SDC和DMM這兩個(gè)方向上分別探索高效的深度圖編解碼方案,本文的主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)如下:1.搭建一個(gè)深度圖像區(qū)域直流編碼(SDC)的優(yōu)化框架第一步,針對(duì)SDC中深度查詢表引入的映射誤差,提出單樣本預(yù)測(cè)法代替原始的四樣本預(yù)測(cè)來降低映射誤差,建立一個(gè)SDC預(yù)測(cè)編碼優(yōu)化模型;第二步,為了提升虛擬視點(diǎn)的合成質(zhì)量,在編碼端搜索SDC的最優(yōu)殘差值時(shí),提出一個(gè)SDC殘差搜索的視點(diǎn)合成優(yōu)化方案。通過以上兩步搭建一個(gè)SDC預(yù)測(cè)編碼及殘差選擇的優(yōu)化框架,實(shí)驗(yàn)證明該優(yōu)化框架能帶來高達(dá)0.31%的編碼增益(標(biāo)準(zhǔn)研究中有0.10%的增益就可以進(jìn)行提案)。2.對(duì)深度建模模式(DMM)中的DMM1和DMM4模式進(jìn)行優(yōu)化處理一方面,DMM1的楔形模板查詢表中模板數(shù)目眾多,占用了較多的緩沖內(nèi)存。通過分析不同尺寸塊查詢表的生成流程,提出下采樣簡(jiǎn)化方法,建立一個(gè)基于上/下采樣的楔形模板查詢表簡(jiǎn)化模型來降低模板數(shù)目。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該簡(jiǎn)化模型能節(jié)省27.1%的緩沖內(nèi)存,且?guī)缀醪粫?huì)帶來編碼損失。另一方面,考慮到DMM1只適用于具有直線邊界的圖像塊,DMM4只適用于紋理和深度內(nèi)容高度匹配的圖像塊。為了彌補(bǔ)DMM1和DMM4模式對(duì)邊界預(yù)測(cè)的不足,針對(duì)具有非直線邊界、且紋理和深度內(nèi)容不匹配的圖像塊,提出二階楔波預(yù)測(cè)(Second-order Wedgelet Prediction),實(shí)驗(yàn)表明該預(yù)測(cè)能夠帶來0.05%的編碼增益。
【關(guān)鍵詞】：三維視頻 深度圖編碼 視點(diǎn)合成 SDC DMM
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 自由視點(diǎn)視頻發(fā)展歷史11-12
• 1.2.2 深度圖編碼技術(shù)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容與貢獻(xiàn)13-14
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第二章 基于視點(diǎn)合成的深度圖編碼技術(shù)研究概述15-32
• 2.1 3D視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)（3D-HEVC）15-18
• 2.2 虛擬視點(diǎn)合成18-24
• 2.2.1 基于DIBR的視點(diǎn)合成算法18-23
• 2.2.2 視點(diǎn)合成參考軟件23-24
• 2.3 3D-HEVC中深度圖編碼關(guān)鍵技術(shù)24-29
• 2.3.1 深度圖像建模模式（DMM）25-28
• 2.3.2 區(qū)域直流編碼（SDC）28-29
• 2.3.3 其他編碼工具29
• 2.4 深度圖像編碼關(guān)鍵技術(shù)的性能測(cè)試29-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 深度圖像區(qū)域直流編碼優(yōu)化模型32-54
• 3.1 SDC預(yù)測(cè)編碼優(yōu)化模型32-45
• 3.1.1 基于DLT的SDC過程32-36
• 3.1.2 單樣本預(yù)測(cè)方法36-41
• 3.1.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析41-45
• 3.2 SDC殘差搜索的視點(diǎn)合成優(yōu)化45-53
• 3.2.1 SDC編碼端的視點(diǎn)合成優(yōu)化45-49
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析49-53
• 3.3 本章小結(jié)53-54
• 第四章 深度建模模式的優(yōu)化處理54-69
• 4.1 基于上/下采樣的楔形模板查詢表簡(jiǎn)化模型54-65
• 4.1.1 楔形模板查詢表的生成54-58
• 4.1.2 基于下采樣的簡(jiǎn)化方法58-61
• 4.1.3 基于上/下采樣的楔形模板查詢表簡(jiǎn)化模型61-63
• 4.1.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析63-65
• 4.2 二階楔波預(yù)測(cè)探索65-68
• 4.2.1 二階楔波預(yù)測(cè)算法65-67
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析67-68
• 4.3 本章小結(jié)68-69
• 第五章 全文總結(jié)與展望69-71
• 5.1 全文總結(jié)69-70
• 5.2 后續(xù)工作展望70-71
• 致謝71-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 攻碩期間的研究成果76-77

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  本文關(guān)鍵詞：基于視點(diǎn)合成的深度圖編碼技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：441741