本文關鍵詞：三維視頻深度圖優(yōu)化編碼的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動通信技術及顯示技術的不斷發(fā)展,三維視頻因其能夠為觀眾提供更加真實視覺感受,而受到學術界和工業(yè)界廣泛的關注和研究。目前,三維視頻包括紋理圖和深度圖,其數(shù)據(jù)量非常大,對視頻壓縮效率的要求很高,為了解決這一難題,制定了相關的編碼標準�；谏疃鹊娜S視頻系統(tǒng),利用虛擬視合成技術,可以生成任意視點位置的紋理圖。因此,深度圖編碼的好壞將直接決定合成視的質量。深度圖反映了物體和攝像機之間的距離關系,在物體邊緣變化劇烈,反映到平面圖像上顯示為小部分尖銳邊界被大面積緩慢變化的平坦區(qū)域所包圍。本文主要圍繞深度圖編碼開展如下的研究工作。⑴基于深度濾波技術的編碼優(yōu)化:尖銳邊界對合成視質量影響很大,直接決定編碼效率。分析尖銳邊界經(jīng)過濾波處理后,高頻信息被舍棄,邊緣可能會變得模糊,這直接影響到深度圖編碼效率和合成視質量。針對這一問題,提出相關濾波技術的優(yōu)化方法。⑵基于深度無視點失真模型的編碼優(yōu)化:在三維視頻顯示過程中,深度圖是通過合成不同視點紋理圖讓觀察者獲得立體視頻的效果。分析合成過程中,參考視像素點會映射到虛擬視對應的位置上,被映射的位置可能是分像素,經(jīng)過四舍五入到相鄰整像素位置上,可能存在多個鄰近像素在合成過程中映射位置完全相同。根據(jù)這一思想,建立無視點失真模型,從空間位置相關性、深度-紋理相關性和時間相關性三個方面建模,實現(xiàn)了基于深度圖的空-時域三邊濾波方法,并對濾波強度進行了優(yōu)化處理。⑶基于深度合成視質量增強的編碼優(yōu)化:分析深度圖中小部分尖銳邊界對合成視的作用很大,大面積的平坦區(qū)域影響較小,得出平坦區(qū)域不需要過多碼率。針對這種問題,提出基于深度圖采樣的編碼框架。在下采樣過程中,為了使樣點更均勻的覆蓋在物體表面,引入了錯位下采樣方法,上采樣為了更好的解決參考信息較少的問題,引入了視點間參考信息。在消耗相同的碼率情況下,該方法比其他方法得到了更好的合成視質量。通過對上述算法進行測試實驗證明,深度圖編碼效率和合成視質量均得到了提高,實現(xiàn)了三維視頻深度圖優(yōu)化編碼。
【關鍵詞】：三維視頻 深度圖 濾波 無視點失真模型 采樣
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景和意義10-12
• 1.2 國內外發(fā)展及現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 二維視頻編碼標準的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 三維視頻編碼標準的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 三維視頻未來的發(fā)展趨勢14-15
• 1.3 本文主要工作和章節(jié)安排15-16
• 第二章 基于深度圖的三維視頻編碼技術16-23
• 2.1 基于深度圖的虛擬視合成技術16-19
• 2.2 深度圖編碼和處理的關鍵分析19-22
• 2.3 本章小結22-23
• 第三章 面向深度圖濾波技術的編碼優(yōu)化23-37
• 3.1 三維視頻濾波技術基本原理23-27
• 3.1.1 相鄰樣點濾波基本原理24-25
• 3.1.2 樣點自適應補償濾波基本原理25-27
• 3.2 基于濾波技術的深度圖優(yōu)化編碼方法27-32
• 3.2.1 相鄰樣點濾波技術優(yōu)化分析28-30
• 3.2.2 樣點自適應補償濾波技術優(yōu)化分析30-32
• 3.3 實驗結果及分析32-36
• 3.3.1 常見性能參數(shù)和視頻序列介紹32-33
• 3.3.2 實驗分析33-36
• 3.4 本章小結36-37
• 第四章 面向三維視頻的深度處理優(yōu)化編碼37-62
• 4.1 面向合成視質量的深度圖優(yōu)化編碼37-48
• 4.1.1 深度視點合成無誤差模型的基本原理及應用37-42
• 4.1.2 深度視點合成無誤差模型的時域應用拓展42-46
• 4.1.3 實驗結果及分析46-48
• 4.2 面向深度圖采樣優(yōu)化編碼的合成視質量增強48-61
• 4.2.1 典型上采樣空域濾波方法49-51
• 4.2.2 基于間隔錯位的深度下采樣編碼51-53
• 4.2.3 基于視點間相關性的深度上采樣方法53-57
• 4.2.4 實驗結果及分析57-61
• 4.3 本章小結61-62
• 第五章 全文總結與展望62-64
• 5.1 本文總結62-63
• 5.2 未來展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻65-69
• 攻讀碩士學位期間獲得的成果69-70

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本文編號：254515