【摘 要】
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近年来随着影视工业、新兴智能视觉交互技术的快速发展,三维视频处理研究迅速成为热点。国际视频编码标准的两大制定组织ITU-T和ISO/IET联合制定了新一代的高效率三维视频编码标准(3D-HEVC)。为了显著减少视点个数,3D-HEVC增加了包含视频场景几何信息的深度图像,显著提高了三维视频压缩效率和合成视点的图像质量,但深度图像编码的计算复杂度非常高,其编码时间是彩色图像的六倍左右。因此,为了降低
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近年来随着影视工业、新兴智能视觉交互技术的快速发展,三维视频处理研究迅速成为热点。国际视频编码标准的两大制定组织ITU-T和ISO/IET联合制定了新一代的高效率三维视频编码标准(3D-HEVC)。为了显著减少视点个数,3D-HEVC增加了包含视频场景几何信息的深度图像,显著提高了三维视频压缩效率和合成视点的图像质量,但深度图像编码的计算复杂度非常高,其编码时间是彩色图像的六倍左右。因此,为了降低3D-HEVC中深度图像编码的复杂度,本论文对其计算最为集中的模式决策部分进行研究,包括编码单元(CU)划分、帧内预测模式决策以及深度预测模式(DMM)决策过程。主要完成的工作和成果如下:(1)针对CU划分过程,提出了一种基于纹理特征分析的深度图像CU划分快速算法。首先利用深度图像纹理变化特征与CU划分特征之间的对应关系进行初级纹理特征分析;然后根据CU内部像素分布统计特性进行精细纹理特征分析;接着利用上述特征对CTU进行划分深度预测,并适当终止部分CU的划分。此外,本论文根据测试序列纹理特征和量化参数(QP)调整该快速算法中的灰度分级数和CU纹理复杂度阈值,使算法具有更好的序列适应性。(2)针对帧内预测模式决策过程,提出了一种基于机器学习分类的帧内预测模式决策快速算法。首先通过对37种帧内预测模式设置类别标签,提取相关特征进行离线训练得到随机森林预测模型;然后用模型预测当前预测单元(PU)最佳类别标签,建立与类别标签对应的候选预测模式列表,以减少模式决策过程中进行哈达码优化的预测模式个数;最后利用候选模式列表内预测模式之间哈达玛代价的幅值关系来减少进行率失真代价计算的候选预测模式个数。(3)针对深度图像深度预测模式引入的计算复杂度,提出了一种基于像素特征分析的DMM预测模式决策算法,首先分析当前PU内部像素的分布特征以及当前PU尺寸与DMM模式选择的相关性;然后通过计算当前PU上下左右四个边界DMM特征标识来判断当前PU是否采用DMM预测模式,以减少部分PU的DMM模式计算,进一步优化PU的模式判决。
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