發(fā)布時間：2018-02-11 12:08

  本文關(guān)鍵詞： 多層編碼結(jié)構(gòu) 可分層視頻編碼 層間相關(guān)性 層間幀內(nèi)模式預測 層間運動信息預測 隨機訪問 視頻內(nèi)容分析 聚類　出處：《浙江大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：多層視頻編碼結(jié)構(gòu)是指將視頻編碼為多個視頻層,然后利用層間預測消除不同層之間相關(guān)性的編碼結(jié)構(gòu)。在傳統(tǒng)的多層編碼結(jié)構(gòu)中,基本層和增強層之間的視頻圖像是一一對應的,主要應用在可分層視頻編碼的空間可分層和質(zhì)量可分層中。而本文提出了一種新型的多層編碼結(jié)構(gòu),基本層由從視頻中抽取的少量具有通用信息的圖像組成,而增強層是完整的視頻序列。這樣的編碼結(jié)構(gòu)可以使得總的編碼效率高于單獨編碼增強層的效率。換句話說,新型的多層編碼結(jié)構(gòu)可以用于更高效的視頻編碼。本文研究了基于傳統(tǒng)多層結(jié)構(gòu)的可分層視頻編碼和基于新型多層結(jié)構(gòu)的更高效視頻編碼,并取得了以下創(chuàng)新:1、提出基于知識庫的新型多層編碼結(jié)構(gòu)在傳統(tǒng)的多層編碼結(jié)構(gòu)中,基本層圖像和增強層圖像一一對應。而新型的多層編碼結(jié)構(gòu)從對視頻內(nèi)容的分析出發(fā),提取出少量的代表圖像構(gòu)成基本層,再通過層間預測使得總的編碼效率高于單獨編碼增強層的效率。由于基本層的圖像在編解碼中需要長時間的存儲供增強層參考,本文提出了基于知識庫的視頻編碼框架,在該框架下解決了下面兩個主要的技術(shù)問題:第一、研究了知識庫基本層的構(gòu)造問題并提出了兩種構(gòu)造方法。第一種,提取視頻各場景的場景切換圖像和隨機訪問圖像作為關(guān)鍵圖像,通過聚類的方法剔除關(guān)鍵圖像中屬于重復場景的圖像,從而導出知識庫圖像,該方法在保證基本層的編碼碼率盡量小的情況下和待編碼視頻有盡量大的相關(guān)性,有利于促進視頻編碼的效率。第二種,對各場景的場景切換圖像基于SIFT進行重復場景檢測和剔除,形成基本層。然后在每個場景內(nèi)部根據(jù)累積的內(nèi)容變化再補充選擇新的知識庫圖像。該方法可以和視頻編碼同步進行,適用于實時編碼應用。第二、提出了使用知識庫圖像的編碼方法。為了提高視頻編碼的效率并保證隨機訪問的功能,知識庫圖像按照全幀內(nèi)的模式進行編碼,知識庫在隨機訪問點不會清空。在編解碼過程中,以隨機訪問片段為單位參考最相似的知識庫圖像進行編碼。最相似的知識庫圖像以顏色直方圖差為相似度準則查找,簡單高效且能保證知識庫圖像的預測效率。2、傳統(tǒng)多層編碼結(jié)構(gòu)下的編碼方法研究本文研究了傳統(tǒng)多層編碼結(jié)構(gòu)下的層間預測技術(shù),主要包括層間幀內(nèi)模式預測和層間運動信息預測,使得層間的幀內(nèi)模式和運動信息相關(guān)性能夠得到充分的利用,從而提高增強層的編碼效率和降低增強層的編碼復雜度。
[Abstract]:Multi-layer video coding structure refers to the coding structure in which the video is encoded into multiple video layers, and then interlayer prediction is used to eliminate the correlation between different layers. The video images between the basic layer and the enhancement layer are one-to-one correspondence, which are mainly used in layered space and quality-layered video coding. In this paper, a new multi-layer coding structure is proposed. The basic layer consists of a small number of images with common information extracted from the video, while the enhancement layer is a complete video sequence. Such a coding structure can make the overall coding efficiency higher than that of the individual coding enhancement layer. New multilayer coding architecture can be used for more efficient video coding. In this paper, layered video coding based on traditional multi-layer structure and more efficient video coding based on new multi-layer structure are studied. The following innovations are obtained: 1. A new multi-layer coding structure based on knowledge base is proposed. In the traditional multi-layer coding structure, the basic layer image and the enhancement layer image correspond one-to-one. However, the new multi-layer coding structure starts from the analysis of video content. A small number of representative images are extracted to form the basic layer, and then the overall coding efficiency is higher than that of the single coding enhancement layer through interlayer prediction. In this paper, a video coding framework based on knowledge base is proposed. The following two main technical problems are solved under this framework: first, the construction of the basic layer of knowledge base is studied and two construction methods are proposed. The scene switching images and random access images of each scene of the video are extracted as the key images, and the images belonging to the repeated scenes in the key images are eliminated by clustering method, and the knowledge base images are derived. This method has the greatest correlation with the video to be encoded under the condition that the coding rate of the basic layer is as small as possible, which is helpful to promote the efficiency of video coding. The scene switching images of each scene are detected and culled by repeated scenes based on SIFT. A basic layer is formed. Then a new knowledge base image is added and selected within each scene according to the accumulated content changes. The method can be synchronized with video coding and is suitable for real-time coding applications. Second, In order to improve the efficiency of video coding and guarantee the function of random access, the knowledge base image is encoded according to the mode of the whole frame. The knowledge base will not be emptied at random access points. In the process of coding and decoding, the most similar knowledge base images are encoded by reference to the most similar knowledge base images in the unit of random access fragments. The most similar knowledge base images are found by using the color histogram difference as the similarity criterion. It is simple and efficient and can guarantee the prediction efficiency of knowledge base image. The traditional coding method under multi-layer coding structure is studied. In this paper, the interlayer prediction technology based on traditional multi-layer coding structure is studied. It mainly includes intra-layer mode prediction and inter-layer motion information prediction, which can make full use of the inter-layer mode and motion information correlation, thus improving the coding efficiency of the enhancement layer and reducing the coding complexity of the enhancement layer
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.81

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本文編號：1503025