基于冗余優(yōu)化的多描述三維圖像編碼.pdf

1、三維技術(shù)的應(yīng)用廣泛，涉及工業(yè)，教育，航天和醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域，也是未來多媒體發(fā)展的方向，然而立體技術(shù)對(duì)視點(diǎn)數(shù)目是有要求的，隨之而來的就是數(shù)據(jù)量的問題。因此，高效率的圖像壓縮就成為了對(duì)抗數(shù)據(jù)激增的熱門研究。本文使用的是紋理圖像和深度圖像相結(jié)合的方式來表示三維圖像。多描述編碼的出現(xiàn)，解決了在傳統(tǒng)信道上由于網(wǎng)絡(luò)延遲和丟包引起的質(zhì)量嚴(yán)重下降的問題。本文基于多描述的方法，將其應(yīng)用到三維圖像的編解碼中，完成的工作主要包括:
　　(1)在三維圖像技

2、術(shù)中，深度圖像代表了場(chǎng)景中物體和攝像機(jī)的距離，結(jié)合已有的多視點(diǎn)圖像，可以有效地合成任意虛擬位置的圖像，從而更加完整地展現(xiàn)整個(gè)場(chǎng)景的信息。深度圖像的一些高頻分量在一定程度上對(duì)于合成圖像的質(zhì)量并沒有太大影響，尤其是針對(duì)多描述編碼的方法來說，這些信息還會(huì)對(duì)壓縮傳輸造成碼率浪費(fèi)。本文提出一個(gè)基于DCT域深度圖像冗余去除的多描述編碼的方法。建立在DCT系數(shù)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，同時(shí)提出一個(gè)拉格朗日優(yōu)化算法來決定DCT域的多少冗余信息被去除;在解碼端，提出

3、一個(gè)自適應(yīng)零填補(bǔ)的方案去重建深度圖像。經(jīng)過編解碼和優(yōu)化算法之后，有效地提高多描述編碼方法的率失真性能。
　　(2)傳統(tǒng)多描述編碼方法往往沒有充分考慮人類視覺系統(tǒng)特性，而對(duì)圖像質(zhì)量的感知很大程度上取決于人眼。為此，本文結(jié)合最小可覺差JND信息提出基于人類視覺系統(tǒng)的多描述深度圖像的編碼方法。將深度圖像的JND模型引入深度圖像的多描述編碼當(dāng)中，并優(yōu)化冗余信息量。于考慮了人類視覺系統(tǒng)的特性來重新對(duì)深度圖像的冗余信息進(jìn)行調(diào)整，使得人眼敏感的

4、一些失真得到重視。經(jīng)過編碼和優(yōu)化算法之后，在相同碼率下可以獲取更好的重建質(zhì)量。
　　(3)為了將本文提出的方案具體地應(yīng)用到3D圖像的編解碼當(dāng)中，本文結(jié)合左右兩個(gè)視角的深度圖像和紋理圖像，構(gòu)造一種多視角的JND模型，并通過合成圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)驗(yàn)證MJND模型能容納更多的失真。同時(shí)，結(jié)合紋理圖像的特點(diǎn)以及提出的MJND模型，對(duì)紋理圖像提出了一個(gè)編碼方案，使得它在傳輸過程中有更強(qiáng)的抗干擾性。將深度圖像按照基于人類視覺系統(tǒng)的多描述的方案進(jìn)行