基于视点相关性的光场图像压缩算法

为了探索虚拟绘制视点之间的强相关性,提高光场图像的压缩效率,提出一种基于视点相关性的光场图像压缩算法.该算法基于高清视频编码屏幕内容编码扩展平台,利用线性加权算法以及帧内块拷贝混合预测算法来提升编码块的预测精度;并利用率失真优化过程来自适应地选择最优的编码块大小以及预测模式.结果表明,所提算法相比于高清视频编码标准可以获得2.55dB的平均BD-峰值信噪比编码增益,同时可以获得较好的虚拟视点绘制质量.该算法充分利用虚拟绘制视点之间的强相关性,提高了光场图像的编码效率.

多视点视频编码的研究现状及其展望

阐述了多视点视频编码(MVC)的主要研究问题。其中首先介绍了MVC的体系结构和发展过程;然后详细讨论了MVC的研究内容,包括预测结构、提高MVC编码效率的技术和高层语法;最后在总结MVC研究现状的基础上,提出了MVC在3D视频应用中的研究思路。

采用视点校正的视点可分级编码

针对目前尚未深入研究多视点可分级的问题,本文提出基于视点校正的视点可分级编码。该算法主要包括:首先利用直方图匹配消除视点间色度的差异,然后对直流系数进行补偿,消除视点间亮度的差异,最后根据视点间相关性将视点分解成基本视点和各个增强层视点进行视点可分级编码。实验结果表明,所提出的多视点编码除了具有视点可分级性外,还提高了编码效率。

基于自适应参考帧模式选择的多视点视频编码方法

基于多视点视频序列相关性,提出独立片的概念,进而提出一种采用自适应参考帧模式选择的多视点视频编码方法.在保证高率失真性能的前提下,应用独立片、自适应算法有效地降低了多视点视频编码计算复杂度,将多种性能进行有机结合,可以根据用户外部设置的参数调整自适应模式.实验结果表明,该方法在保证高压缩效率的前提下,能有效地降低计算复杂度,并改善随机访问性能.

一种多视点视频编码快速运动估计算法

为了降低多视点视频编码(MVC)的计算复杂度,提出了一种基于运动矢量视点间相关性和空间相关性的多视点视频编码快速运动估计算法.该算法从邻近视点的运动矢量中获得反映真实运动状态的参考运动矢量,从参考运动矢量以及空间相邻运动矢量中选取搜索中心,并利用搜索中心与参考运动矢量的偏离程度自适应预测搜索范围,以达到降低运动估计复杂度的目的.实验结果表明,与MVC参考代码中的全搜索算法和快速搜索算法相比,采用文中算法分别减少了95.6%和22.2%的编码时间,同时保持了编码率失真性能.

一种面向多视点视频通信的视点层码率分配方法

针对三维视频系统中的多视点视频编码码率分配问题,本文提出一种面向多视点视频通信的视点层码率分配方法。通过分析视点间码率分配比例与视点间相关性对应关系,并对多视点视频无码率控制下编码得到的基视点码率占比进行预测,建立了多视点视频基视点码率分配占比的计算模型,同时给出了非基视点的码率分配方案。结果表明,所提出方法与现有视点层固定比例分配码率的方法相比,多视点视频客观质量BD-PSNR(Bj ntegaard delta peak signal-to-noise rate)在视点数量为2和视点数量为3时分别平均提高了0.215d B和0.228d B,在有限的带宽下能够在提高多视点视频编码质量的基础上获得高效的编码效率。

面向HBP编码格式的立体视频B帧整帧丢失分层错误隐藏算法

针对分层B帧(HBP)编码格式的立体视频B帧整帧丢失的问题,该文分析了双视点视频中存在的视点间运动矢量相关性,提出一种分层错误隐藏算法。该算法与当前主流的方法有两大不同:一是该算法采用分级隐藏,根据B帧的重要性等级不同采用不同的错误隐藏方法;二是该算法考虑了相邻视点序列之间的宏块运动矢量相关性。实验表明,该算法的性能优于当前常用的H.264多视点视频整帧丢失错误隐藏方法。

立体视频右通道整帧丢失的差错掩盖算法

立体视频流在传输过程中,网络差错常常会引起整帧图像的丢失。由于视点间的相关性,立体视频右通道中的丢失帧可以利用左通道对应帧的编码信息对其进行掩盖。结合已有的立体视频编码算法对视点间的相关性进行分析,然后提出一种适用于立体视频右图像整帧丢失的运动跳跃(Motion Skip)差错掩盖算法。该算法在相同时刻的左帧中找到丢失宏块的对应宏块,并从对应宏块的编码信息中得到丢失宏块的预测方式,进而采用运动补偿对其进行掩盖,直到恢复出整个丢失帧。实验结果表明,算法能够获得较好的主观质量,与基于时域相关性的TD算法相比,该算法在低丢包率情况下PSNR最高能提高2.62db、最低能提高0.1db,高丢包率情况下PSNR最高能提高6.18db、最低能提高0.95db。

三维视频的深度图快速编码算法

为了解决3D-HEVC编码标准中深度图计算复杂度过高的问题,利用编码单元(Coding Unit,CU)的纹理复杂度和多视点间的相关性,对深度图编码做优化。具体地,使用Otsu’s算子计算当前CU的最大类间方差值,提前判决当前CU是否平坦,对平坦CU提前决策最佳分割尺寸;利用视点间的冗余性,参考已编码的独立视点的CU信息,对非独立视点的CU编码过程做优化。实验结果表明,提出的算法与原始3D-HEVC编码算法相比,编码时间减少25.68%,合成视点的失真可忽略不计;提出的算法与其他同类型算法相比,能够更精确区分平坦的CU和纹理复杂度高的CU,有效降低了深度图的编码复杂度。

一种深度图的时域下采样编码及重建方法

为提高三维视频系统的编码效率,提出了一种针对中间视点的深度时域下采样编码方法.首先确定深度图像的丢弃方式;然后利用基于时间一致性和视点间的相关性,恢复出丢弃的深度图像,并对恢复出的结果进行维纳滤波,进一步提高恢复的深度图的质量.该方法需要向编码端发送维纳滤波器系数和重建深度选择标识符.实验结果表明,在保证同等码率的前提下,解码端重建的虚拟视图的峰值信噪比最大能提升0.229dB,平均提升0.130dB,编码性能得到改善.