視頻是人們獲取有價(jià)值信息最直接的方式之一,隨著網(wǎng)絡(luò)和無(wú)線通訊技術(shù)地飛速發(fā)展,人們對(duì)高清視頻的需求越來(lái)越大。獲取視頻信息通常需要將特定場(chǎng)景或者目標(biāo)物體通過(guò)視頻采集器進(jìn)行收集,再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)浇K端,以便于視頻能在高分辨率的影像設(shè)備中播放。但由于目前網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲(chǔ)資源的限制,往往只能得到降質(zhì)的低分辨率視頻文件。因此如何利用有限資源來(lái)傳輸這些視頻數(shù)據(jù)且得到高質(zhì)量的視頻圖像成為了廣大學(xué)者的研究熱點(diǎn)和焦點(diǎn)之一,而圖像插值技術(shù)被認(rèn)為是解決這一問(wèn)題的有效方法之一。HEVC是目前性能最好的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),它主要是針對(duì)高清視頻的編碼而設(shè)計(jì)的。該標(biāo)準(zhǔn)讓視頻的壓縮效率得到了極大的提升,進(jìn)一步降低了視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸對(duì)硬件的要求,但是其編碼的復(fù)雜度相對(duì)于其他視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)要高的多,因此在碼率較低的條件下性能表現(xiàn)不佳,且解碼后的視頻存在較為嚴(yán)重的失真。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了一種基于自相似性的視頻圖像插值算法與HEVC編碼器相結(jié)合的視頻壓縮方案。該方案首先在編碼端對(duì)原始視頻序列進(jìn)行下采樣處理,從而得到降至的低分辨率小視頻,然后使用HEVC編碼器對(duì)該小視頻進(jìn)行編解碼,最后對(duì)解碼后的小視頻進(jìn)行圖像插值以還原至初始圖像大小。該方...

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 視頻圖像編碼方法研究現(xiàn)狀
    1.3 視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)介
    1.4 論文的主要貢獻(xiàn)和結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于圖像自相似性互補(bǔ)拼貼的圖像插值算法
    2.1 基于圖像自相似性互補(bǔ)拼貼的圖像插值算法介紹
    2.2 NPCI算法詳述
        2.2.1 下采樣網(wǎng)格
        2.2.2 高低分辨率圖像塊之間的拼貼關(guān)系
        2.2.3 插值算法
    2.3 NPCI算法插值實(shí)驗(yàn)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于NPCI算法改進(jìn)的視頻圖像插值算法
    3.1 算法介紹
    3.2 非局部圖像塊的相似度計(jì)算方法的改進(jìn)
    3.3 NPCI與 NPCVI算法的K值實(shí)驗(yàn)比較
    3.4 NPCVI算法插值實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 NPCVI算法的GPU實(shí)現(xiàn)
    4.1 GPU與 CUDA并行平臺(tái)
    4.2 CUDA編程模型
        4.2.1 CUDA的計(jì)算模型
        4.2.2 CUDA的內(nèi)存模型
    4.3 NPCVI算法的GPU實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境概述
        4.3.2 NPCVI算法并行可行性分析
        4.3.3 NPCVI算法的并行設(shè)計(jì)
        4.3.4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析
        4.3.5 NPCVI算法的并行優(yōu)化
    4.4 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)對(duì)比與結(jié)果分析
    5.1 插值效果對(duì)比
    5.2 低碼率條件下重建的圖像質(zhì)量對(duì)比
    5.3 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)及工作展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間取得的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號(hào)：3993853