立體視頻壓縮編碼關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、立體視頻技術(shù)是未來多媒體技術(shù)的發(fā)展方向，它是一種能夠提供立體感的新型視頻技術(shù)。與單通道視頻相比，立體視頻一般有兩個視頻通道，數(shù)據(jù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于單通道視頻，所以對立體視頻的高效壓縮尤為重要。本文在現(xiàn)有成果和技術(shù)的基礎(chǔ)上，在以下幾個方面開展了一些研究工作：
　　 (1)在匹配算法的研究中，提出了一種基于圖像分割的自適應(yīng)立體匹配算法。使用自適應(yīng)權(quán)重的方法對塊中的每個像素賦予一個權(quán)值，權(quán)值由圖像分割后的像素之間的空間及顏色相似性進(jìn)行設(shè)置，

2、權(quán)值的大小決定它對于待匹配像素的影響。為了提高效率，算法對每個分割塊進(jìn)行一次視差的初匹配，獲取初始的視差圖用于縮小視差重匹配時(shí)的視差搜索范圍。在視差計(jì)算時(shí)，考慮到平滑性約束及分割塊信息，提出了一種跳躍式的視差搜索策略。在視差優(yōu)化時(shí)，根據(jù)算法本身特點(diǎn)，引入了直方圖技術(shù)對視差圖進(jìn)行優(yōu)化。
　　 (2)在視頻冗余的去除方面，提出了基于H.264的感知自回歸紋理合成方法，包括了紋理區(qū)域的分割算法和基于自回歸模型的合成算法。設(shè)計(jì)了基于JN

3、D(Just Noticeable Distortion)的紋理分割算法，建立了空時(shí)JND模型，以MB(Micro-block)為基本單元，通過計(jì)算其JND能量并與閾值做比較，用以分割出視頻序列中的紋理區(qū)域。開發(fā)了AR(Auto-regressive)模型來合成紋理區(qū)，在使用最小二乘法計(jì)算出AR模型的參數(shù)后，用相鄰的前后參考幀對應(yīng)像素的線性插值來生成重構(gòu)像素。
　　 (3)在多視點(diǎn)虛擬合成的研究中，提出了基于改進(jìn)BP(Belie

4、f Propagation)算法的虛擬視合成技術(shù)。設(shè)計(jì)了一種利用顏色距離來自適應(yīng)設(shè)置平滑項(xiàng)的截?cái)嘀档姆椒ǎ纱松煽煽康某砻芤暡顖D。給出了一種新的插值策略，首先利用一致性約束條件對圖像進(jìn)行區(qū)域的劃分，把圖像分為遮擋區(qū)域、一致區(qū)域和模糊區(qū)域，與此同時(shí)進(jìn)行遮擋區(qū)域的補(bǔ)償，然后根據(jù)各個區(qū)域自身的特點(diǎn)采取對應(yīng)的插值方法來獲取最終的虛擬視圖。
　　 (4)在立體視頻壓縮編碼的研究中，提出了兩種新方法。第一種是基于AVS(Audio Vid