本文關(guān)鍵詞：基于3D-HEVC多視點立體視頻快速編碼算法的研究

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【摘要】：視頻作為人類傳播信息的重要手段,視頻編解碼技術(shù)正在迅速向前發(fā)展。為了迎合人們對視頻具有真實性、交互性的訴求,目前的視頻技術(shù)正在向高清、多視點方向發(fā)展。但隨著視頻分辨率的提高,以及視點數(shù)量的增加,給網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬和處理器計算能力帶來嚴重挑戰(zhàn),因此,為了解決該難題,由國際電信聯(lián)盟(ITU-T)和國際電工委員會(ISO/IEC)在2010年共同成立視頻編碼聯(lián)合小組(JCT-VC),組織制定了下一代高效視頻編碼標準(High Efficiency Video Coding,HEVC),并于2013年初公布該編碼標準。同時,為了研究下一代3D視頻編碼標準,成立了3D視頻聯(lián)合編碼小組(JCT-3V),正在積極組織制定新一代多視點立體視頻編碼標準(3D-HEVC),該標準也即將公布。根據(jù)實驗統(tǒng)計結(jié)果,與上一代多視點立體視頻編碼標準(Multi-view Video Coding,MVC)相比,可平均減少約50%的比特率。然而,該編碼標準的編碼計算復(fù)雜度卻呈指數(shù)飆升,使得該編碼標準難于應(yīng)用推廣。因此,在保證視頻壓縮編碼質(zhì)量不下降以及比特率不增加的前提下,如何降低編碼計算復(fù)雜度得到了國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度關(guān)注。本文首先簡要介紹了HEVC中的關(guān)鍵技術(shù),并與H.264/AVC進行了比較分析。接著詳細地介紹了3D-HEVC的關(guān)鍵技術(shù)以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并給出了該課題的選題意義。為了深入該課題,還通過實驗認真分析了3D-HEVC編碼標準中各個編碼工具的壓縮性能,找出了影響編碼計算復(fù)雜度的關(guān)鍵模塊。同時,還總結(jié)了與該課題相關(guān)的近幾年提出的算法。針對3D-HEVC中靈活的塊劃分技術(shù)復(fù)雜度高的特點,提出了基于已編碼塊信息的參數(shù)快速選擇算法。該算法利用多視點立體視頻在時空域、視點間以及不同視頻類型之間的相關(guān)性,設(shè)計了多種預(yù)測策略,從而有效地減少了對編碼單元和變換單元的劃分次數(shù),以及對預(yù)測模式的搜索次數(shù)。實驗結(jié)果表明,該算法可以減少約68%的計算復(fù)雜度。針對該編碼標準復(fù)雜度高這個難題,還從另外一個思路入手,將編碼器參數(shù)集選擇問題建模為分類問題,合理選擇特征向量,設(shè)計了較準確的貝葉斯分類器。通過貝葉斯分類器在線學(xué)習參數(shù)選擇過程,能有效地降低編碼參數(shù)集合。實驗結(jié)果表明,基于在線學(xué)習的參數(shù)快速選擇算法在保證編碼壓縮性能不顯著降低的情況下,能平均減少約55%的編碼時間。因此,本文提出的兩種算法對該標準在多媒體產(chǎn)業(yè)的推廣具有一定的參考價值。
【關(guān)鍵詞】：HEVC 3D-HEVC 多視點立體視頻 高效視頻編碼
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 問題的提出及選題意義15-16
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容16
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 3D-HEVC視頻編碼標準概述18-31
• 2.1 視頻編碼基本原理18-20
• 2.2 HEVC與H.264 特性比較20
• 2.3 新一代視頻編碼標準H.265/HEVC20-25
• 2.3.1 靈活的編碼塊劃分22-23
• 2.3.2 幀內(nèi)編碼23-24
• 2.3.3 運動矢量合并及預(yù)測24-25
• 2.4 3D-HEVC編碼標準25-30
• 2.4.1 3D-HEVC關(guān)鍵技術(shù)26-29
• 2.4.2 虛擬視點合成技術(shù)29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 3D-HEVC協(xié)議性能研究及算法總結(jié)31-40
• 3.1 率失真性能及編碼器復(fù)雜度分析31-32
• 3.2 參考軟件重要模塊復(fù)雜度分析32-35
• 3.3 HEVC/3D-HEVC優(yōu)化算法研究35-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于已編碼塊信息的參數(shù)快速選擇算法的研究40-64
• 4.1 實驗統(tǒng)計分析40-43
• 4.1.1 編碼樹深度統(tǒng)計分析41
• 4.1.2 預(yù)測塊統(tǒng)計分析41-42
• 4.1.3 變換塊統(tǒng)計分析42-43
• 4.2 基于已編碼塊信息的CU快速選擇算法43-47
• 4.2.1 基于時空域和視點間相關(guān)性的CU快速選擇算法43-45
• 4.2.2 基于元素間相關(guān)性的深度圖CU快速選擇算法45-47
• 4.3 基于已編碼塊信息的PU快速選擇算法47-50
• 4.3.1 基于時空域和視點間相關(guān)性的快速PU選擇算法47-49
• 4.3.2 基于元素相關(guān)性的PU快速選擇算法49-50
• 4.4 基于已編碼塊信息的TU快速選擇算法50
• 4.5 總體算法流程50-52
• 4.6 實驗結(jié)果及分析52-63
• 4.6.1 實驗測試環(huán)境52-54
• 4.6.2 CU快速選擇算法的實驗結(jié)果及分析54-56
• 4.6.3 PU快速選擇算法實驗結(jié)果及分析56-58
• 4.6.4 TU快速選擇算法實驗結(jié)果及分析58-60
• 4.6.5 整體算法實驗結(jié)果及分析60-63
• 4.7 本章小結(jié)63-64
• 第五章 基于在線學(xué)習的參數(shù)快速選擇算法的研究64-81
• 5.1 基于貝葉斯分類的編碼塊深度快速選擇算法64-69
• 5.1.1 編碼單元塊大小選擇問題的建模65-67
• 5.1.2 特征選擇67-68
• 5.1.3 算法實現(xiàn)流程68-69
• 5.2 基于貝葉斯分類的快速模式判決算法69-71
• 5.2.1 特征選擇70
• 5.2.2 算法實現(xiàn)流程70-71
• 5.3 基于貝葉斯分類的變換塊深度快速選擇算法71-73
• 5.3.1 特征選擇72-73
• 5.3.2 算法實現(xiàn)流程73
• 5.4 總體算法流程73-74
• 5.5 實驗結(jié)果及分析74-80
• 5.5.1 CU快速選擇算法的實驗結(jié)果及分析74-75
• 5.5.2 PU快速選擇算法實驗結(jié)果及分析75-76
• 5.5.3 TU快速選擇算法實驗結(jié)果及分析76-77
• 5.5.4 整體算法實驗結(jié)果與分析77-80
• 5.6 本章小結(jié)80-81
• 第六章 總結(jié)與展望81-83
• 6.1 本文總結(jié)81-82
• 6.2 展望82-83
• 致謝83-84
• 參考文獻84-88
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果88-89

【相似文獻】

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本文編號：1065496