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面向高動態(tài)范圍視頻的高效編碼算法研究

發(fā)布時間:2021-06-26 05:36
  隨著視頻技術的發(fā)展,高動態(tài)范圍視頻給視頻的采集、壓縮、傳輸等帶來巨大挑戰(zhàn)。高動態(tài)范圍視頻是一種新類型的視頻,已有的編碼器并未針對其特性降低編碼復雜度。同時,大部分顯示器無法支持高動態(tài)范圍視頻,因此視頻的傳輸系統(tǒng)需要提供高動態(tài)范圍視頻和低動態(tài)范圍版本的視頻?煞旨壘幋a框架可以同時編碼高動態(tài)范圍視頻和相應的低動態(tài)范圍視頻,但是編碼的復雜度則增加了一倍。高動態(tài)范圍視頻采用了新的數據格式,比特深度超過了8比特。然而,大部分視頻的色度信息極為集中,導致色度分量在使用碼字表示時僅使用了可用碼字的一部分。使用更多可用碼字記錄色度分量,便能更精細地用保留原始視頻的色度信息。我們對高動態(tài)范圍視頻的壓縮技術進行了研究,主要研究成果如下:1、在可分級框架中,提出了一種高動態(tài)范圍視頻的快速編碼算法。首先,研究了低動態(tài)范圍視頻和高動態(tài)范圍視頻的生成過程及其視頻內容的特性。然后,分析了幀內模式編碼下高動態(tài)范圍視頻和低動態(tài)范圍視頻的最優(yōu)編碼單元劃分結果之間的相關性。最終,提出了利用高動態(tài)范圍視頻的相鄰編碼單元信息和同一位置的低動態(tài)范圍視頻編碼單元信息來確定當前編碼單元深度范圍的算法。同時,還提出了一種基于支持向量機... 

【文章來源】:上海大學上海市 211工程院校

【文章頁數】:66 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

面向高動態(tài)范圍視頻的高效編碼算法研究


多層編碼框架

照片,高動態(tài)范圍,圖片


范圍視頻由于其逼真的視覺體驗,在市場和日常生活中越來越引起人們的關注。(a) (b)圖2-1 高動態(tài)范圍圖片(a) 多曝光合成的高動態(tài)范圍照片 (b) 計算機生成的高動態(tài)范圍照片為了獲取一張高動態(tài)范圍的照片,往往需要拍攝一系列不同曝光時間的照片[26][27]。當曝光時間較短時,照片能夠記錄明亮區(qū)域的細節(jié)。隨著曝光時間的增加,照片能夠記錄黑暗的區(qū)域中的細節(jié)。利用一系列不同曝光時間的照片,便能得到各個明暗區(qū)域中的細節(jié),將各個區(qū)域的細節(jié)盡可能融合到一張照片里則能生成一張高動態(tài)范圍的圖像。除了以上提到的方法,高動態(tài)范圍的圖片也可以使用計算機合成。圖 2-1 展示了兩張不同的高動態(tài)范圍圖片。在圖 2-1(a)中,不論是街道兩旁明亮的建筑還是陰影中的物體,人眼都能看見豐富的紋理。在圖 2-1(b)中,可以看見巖漿兩側的形狀和紋理。由圖 2-1 可知

四叉樹,分層結構,編碼單元


圖 2-2 基于四叉樹的循環(huán)分層結構CU 是 HEVC 編碼器中進行幀內預測、幀間預測等處理的基本單元,最大U 尺寸為 ,最小的 CU 尺寸為 t t。當視頻內容變化相對平穩(wěn)時器會使用大尺寸的編碼單元。當視頻紋理復雜或者幀間內容變化較大時,器會采用較小的編碼單元,從而提高編碼器的預測效率,降低殘差,盡可保持了圖像細節(jié)。CU 一共支持四種不同的尺寸,且每種 CU 的尺寸對應的的劃分深度, 尺寸的 CU 對應的劃分深度為 0,3 3 尺寸的 C的劃分深度為 1, 尺寸的 CU 對應的劃分深度為 2,t t 尺寸的對應的劃分深度為 3。為了選取最優(yōu)的 CU 尺寸,編碼器嘗試所有的編碼單元尺寸,計算編碼代小時的CU尺寸。編碼代價也就是率失真代價RD cos(tRate Distortion Cost價主要考慮編碼所需的比特和編碼引入的失真。計算率失真代價的公式可示為: = u l (2-10)


本文編號:3250734

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