基于紋理特征的視頻編碼技術(shù)研究.pdf

1、自上世紀(jì)90年代以來(lái)，隨著Internet和移動(dòng)通信的迅猛發(fā)展，視頻信息和多媒體信息在Internet網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的處理和傳輸成為了當(dāng)前信息化中的熱點(diǎn)技術(shù)。當(dāng)前，視頻壓縮技術(shù)主要從三個(gè)方面消除數(shù)據(jù)中的冗余：空間冗余、時(shí)間冗余和統(tǒng)計(jì)冗余。最新的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)MPEG-4H.264/AVC和我國(guó)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的AVS標(biāo)準(zhǔn)在壓縮效率上已經(jīng)大大超過了前幾代標(biāo)準(zhǔn)。這些編碼標(biāo)準(zhǔn)普遍采用了消除時(shí)空域冗余的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償、幀內(nèi)預(yù)測(cè)和變換量化的編碼框架，并

2、采用率失真優(yōu)化作為性能評(píng)價(jià)的準(zhǔn)則。然而視頻場(chǎng)景中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)大量的紋理區(qū)域，如：草地、水等，這些區(qū)域可以看作視頻幀的背景部分。對(duì)觀察者而言，大多數(shù)情況下人們只關(guān)注這些區(qū)域的語(yǔ)義學(xué)意義，而對(duì)它們的具體細(xì)節(jié)并不關(guān)心。傳統(tǒng)的編碼框架以宏塊為單位進(jìn)行，對(duì)這些紋理區(qū)域細(xì)節(jié)的編碼會(huì)耗費(fèi)大量比特，在網(wǎng)絡(luò)帶寬資源日益寶貴的今天，如何能既保證紋理區(qū)域的圖像質(zhì)量，又能花費(fèi)較少的比特編碼這些區(qū)域顯得尤為重要。
　　本文利用基于紋理分析與紋理合成的編碼框架

3、，首先將輸入的視頻序列分為紋理幀和非紋理幀，紋理幀通過分析與合成的方法進(jìn)行編碼，非紋理幀仍然用傳統(tǒng)方法編碼。在紋理分析部分，本文提出了一種基于JND(JustNoticeableDistortion)profile的紋理分割算法來(lái)檢測(cè)和劃分紋理區(qū)域，與以前的分割方法相比，該方法充分考慮了HVS(HumanVisualSystem)的特性，劃分的結(jié)果也更為準(zhǔn)確。對(duì)檢測(cè)出的紋理區(qū)域，本文采用了基于AR(AutoRegressive)模型的合

4、成方法，通過Direct模式找到對(duì)應(yīng)的前后向參考幀信息，為每個(gè)紋理幀求出一組AR參數(shù)。因?yàn)閷?duì)一幀中的紋理區(qū)域只需編碼一組AR參數(shù)，而不用編碼殘差、運(yùn)動(dòng)矢量等信息，所以該方法在很大程度上提高了編碼效率。
　　此外，本文還提出了一種基于AR模型的宏塊自適應(yīng)編碼框架，即，對(duì)序列中的所有紋理幀，使用迭代的方法為每個(gè)宏塊求取一組AR參數(shù)，然后將合成結(jié)果與傳統(tǒng)框架下選出的最優(yōu)模式進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)AR模式被選中的比例遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)模式時(shí)，