基于紋理合成的圖像-視頻編碼方法研究.pdf

1、高效的圖像/視頻壓縮編碼是以數(shù)字化存儲和傳輸為核心的多媒體應(yīng)用中亟待解決的基礎(chǔ)科學(xué)問題之一。圖像/視頻壓縮方法大體上可分為目前廣泛采用的基于信號編碼方法和基于視覺的編碼方法兩類。前者主要利用數(shù)字信號處理技術(shù)，通過預(yù)和熵編碼去除圖像中的時空冗余和統(tǒng)計冗余。后者利用人類視覺研究成果，除視覺冗余。紋理區(qū)域內(nèi)容的相似性導(dǎo)致了紋理區(qū)域存在大量的視覺冗余，因合成技術(shù)為基于視覺的編碼方法提供了一種新的途徑。為此，本課題以研究面視頻編碼的紋理合成技術(shù)為

2、核心，結(jié)合基于信號處理的圖像視頻編碼的優(yōu)勢基于低分辨率和低頻信息輔助紋理合成技術(shù)的圖像/視頻信號碼方法，該編碼地保留了原始圖像重要的視覺特征，大幅度地降低了碼率。主要的創(chuàng)造性包括如下3個方面：
　　 1.提出以低分辨率數(shù)據(jù)為輔助信息紋理合成的圖方法。現(xiàn)有紋理合成方
　　 法不能直接用于圖像的壓縮，需要借助指導(dǎo)信息輔助程?；谥笇?dǎo)信息輔助紋理合成的編碼方法本質(zhì)就是降質(zhì)圖像的恢復(fù)問題，本、指導(dǎo)信息等編碼信息的選擇，紋理合成算

3、法，以及二者的匹配是影響三個關(guān)鍵因素。為此，本課題以上述三個關(guān)鍵因素為核心，針對圖像的低具有包含了圖像的主要視覺特征、便于編碼等特點，建立了低分辨率輔助.制；從逆紋理合成思想出發(fā)，提出了基于紋理合成算法指導(dǎo)的紋理樣本的選擇法，有效地解決了編碼信息選擇與紋理合成算法的匹配問題；結(jié)合低分辨率輔助指導(dǎo)機制和紋理區(qū)域的選擇準(zhǔn)則，建立了以低分辨數(shù)據(jù)為輔助指導(dǎo)信息的紋理合成算法，實現(xiàn)了該紋理合成方法與現(xiàn)有的編碼框架的融合，有效地提高圖像的編碼效率。

4、
　　 2.針對隨機性視頻紋理，提出了GraphCut與DC補償相結(jié)合的紋理合成編碼方法。隨機性紋理具有視覺冗余較高而統(tǒng)計冗余較低的特點，采用現(xiàn)有的基于信號的編碼方法無法實現(xiàn)幀內(nèi)和幀間的高精度預(yù)測，從而導(dǎo)致了編碼效率的低下。該方法充分利用GraphCut方法合成紋理邊界融合質(zhì)量高的特點，合理地平衡紋理合成質(zhì)量和紋理合成指導(dǎo)信息的選擇，以盡可能少的指導(dǎo)信息，實現(xiàn)對隨機性視頻紋理的高效率壓縮，從而最大限度地挖掘紋理合成的自身潛力。在

5、此基礎(chǔ)上，結(jié)合人類視覺系統(tǒng)對隨機紋理的低頻信息具有較高的敏感性，編碼端采用現(xiàn)有基于信號處理的編碼方法對隨機性紋理塊的DC分量進行編碼，以用于在解碼端補償紋理合成區(qū)域的低頻成分，從而進一步地提升重建圖像質(zhì)量。
　　 3.針對基于紋理合成的視頻編碼，提出了動態(tài)的紋理合成區(qū)域選擇方法。在將基于紋理合成方法集成到現(xiàn)有視頻編碼框架中時，由于兩種編碼方法使用不同的評價標(biāo)準(zhǔn)，因此紋理合成區(qū)域與非紋理合成區(qū)域之間的頻繁交替會造成主觀質(zhì)量的下降。