低復雜度視頻信號編解碼方法研究.pdf

1、隨著多媒體技術的飛速發(fā)展，視頻編碼標準不斷更新，編碼算法的計算復雜度也隨之越來越大，并直接影響視頻壓縮技術在現(xiàn)實生活中的應用。由此，低復雜度的視頻編解碼方法已經(jīng)成為現(xiàn)國際研究的熱點。編碼塊模式的增加、率失真優(yōu)化的采用以及1/4像素精度的運動估計在使編碼質量提高的同時，也使得運算功耗大幅增加。為解決上述問題，本文提出了三種編解碼方案，給出了時域與空域的結構級低復雜度視頻編解碼方法，通過時域上用運動矢量外推代替運動估計，將運算復雜的部分移出

2、視頻編解碼器；空域上基于感興趣區(qū)域對視頻序列實現(xiàn)新的編碼結構，在降低計算復雜度的同時提高編碼的率失真性能，從而,實現(xiàn)在運算開銷不大的情況下仍能得到高質量視頻。
　　 本文首先提出了基于運動矢量外推的低復雜度視頻編解碼方法，該方法是對時間域的結構型編碼的改進。方法中將運算復雜度極高的運動矢量獲取工作通過矢量外推逼近技術在網(wǎng)絡中心節(jié)點完成，從而降低了傳統(tǒng)編碼器中最繁重的計算環(huán)節(jié)。該方法同時還可以拓展到多視點視頻的低復雜度編碼研究當中

3、，取得一定的效果。
　　 其次，本文繼續(xù)研究了基于感興趣區(qū)域提取恢復的空間域可分級視頻編解碼方法。該方法既可以描述低分辨率編碼圖像的內(nèi)容過程，也可以描述高分辨率解碼恢復的內(nèi)容細節(jié)。整個編碼結構實現(xiàn)了雙層碼流傳輸，能夠滿足不同的解碼質量需求。
　　 最后，將時間域與空間域方法相結合，提出基于網(wǎng)絡驅動的對象檢測技術，即解碼對象提取和編碼對象跟蹤的編解碼方法。該方法首先對解碼圖像進行對象提取，然后將對象信息反饋至編碼端，并在編