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文檔簡介
1、3D視頻在帶給人身臨其境的視覺體驗(yàn)的同時(shí),也因其龐大的數(shù)據(jù)量而給視頻的存儲(chǔ)和傳輸帶來了巨大的壓力。因此,如何在保證視頻主觀質(zhì)量的前提下,盡可能占用更小的傳輸帶寬是3D視頻編碼領(lǐng)域亟待解決的重大挑戰(zhàn)。以往的編碼算法主要集中精力于去除視頻的空間冗余、時(shí)間冗余等,而我們將注意力轉(zhuǎn)向于去除視頻中的視覺冗余。為此,本文提出把人眼視覺特性與現(xiàn)有的H.264編碼框架相結(jié)合,著力于利用3D視頻中的感興趣區(qū)域和恰可察覺失真,在保證主觀質(zhì)量的前提下,盡可能
2、減少碼率,最終提高壓縮效率。
感興趣區(qū)域(Region Of Interest,ROI)編碼是指通過控制視頻背景區(qū)域與ROI區(qū)域的宏塊量化參數(shù)(Quantization Parameter,QP)的分配,在保證視頻主觀質(zhì)量的同時(shí)提高壓縮效率。對2D視頻而言,ROI檢測性能不穩(wěn)定,這限制了ROI編碼的推廣與使用。而3D視頻中包含的深度信息與人類視覺模型(HVS)中感興趣程度間有著十分密切的聯(lián)系,這為3D視頻ROI區(qū)域檢測提供了有
3、利條件。因此本文綜合深度信息,提出了兩種3D顯著性檢測算法。
恰可察覺失真(Just Noticeable Distortion,JND)是指由人類視覺系統(tǒng)的生理特性和心理特性所造成的,對圖像不同區(qū)域具有不同失真敏感度的現(xiàn)象。當(dāng)圖像特定區(qū)域的失真程度低于JND閾值時(shí),人眼無法感知其存在。JND視頻編碼技術(shù)主要針對視頻的視覺冗余,在編碼時(shí)結(jié)合人眼視覺特性,合理分配編碼資源,進(jìn)一步提高編碼的效率。
本文主要利用3D視頻(
4、單視點(diǎn)視頻加深度圖格式)中的紋理和深度信息,對其進(jìn)行與H.264標(biāo)準(zhǔn)兼容的ROI和JND編碼的研究。本文首先研究了人眼立體視覺系統(tǒng)模型,分析了景物深度與HVS中感興趣程度間的關(guān)系。由此,提出了基于深度的立體投影顯著性檢測算法;進(jìn)一步發(fā)掘深度和場景中背景區(qū)域的關(guān)系,提出了基于背景檢測的3D顯著性檢測算法。針對人眼對不同深度的注意程度不同,以及不同視點(diǎn)間物體的相互遮蓋等關(guān)系,提出了一種利用深度圖計(jì)算JND閾值的模型。之后,探討了H.264壓
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