导读:本文包含了多视点编码论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自适应,多视点视频编码,预测结构,编码性能
多视点编码论文文献综述
严涛,闻辉,黄金火,陈德礼,林元模[1]（2019）在《自适应多视点视频编码预测结构算法》一文中研究指出提出了自适应的多视点视频编码(Multi-view video coding,MVC)视点间预测结构算法。首先根据视点间相似度分析确定I-视点的位置,然后利用相机的几何关系预测I-视点和P-视点之间插入B-视点的数目,灵活调整视点间预测结构,提高编码效率。实验表明,所提出的算法与视点间独立编码相比,PSNR平均提高1. 28 d B。(本文来源于《莆田学院学报》期刊2019年02期）
熊珊珊,卿粼波,陈真真,杨红,何小海[2]（2018）在《基于时空冗余及不等错误保护的分布式多视点视频编码容错传输》一文中研究指出在分布式多视点视频编码(distributed multi-view video coding,DMVC)数据传输过程中,编码方式不同导致K帧与WZ帧受信道误码影响也不相同,因此提出了一种DMVC整体容错传输框架,针对K帧及WZ帧特性设计了不同的容错保护传输方案并进行有效融合。针对K帧的容错传输问题,首先根据左、右相邻视点的对应K帧,利用DIBR算法产生的空间边信息对丢失块进行初始修复;然后根据K帧同一视点内的相邻已解码帧,生成它的时间参考帧,对K帧的丢失块进行重修复。针对WZ帧的容错传输问题,提出了基于不等错误保护(unequal error protection,UEP)的编码算法,根据不同频带的各个比特面的重要性不同,对低频带、高比特面进行更加合理的码率分配,在不增加编码端复杂度的前提下提高了WZ帧的误码容错性能。实验结果表明:在K帧和WZ帧均出现丢包的情况下(丢包率为5%～15%),相比K帧采用传统的帧内错误隐藏加WZ帧采用参考文献码率的算法,本文方案对视频序列重建图像的BD-PSNR平均提升了2.39～4.68 d B,且随着丢包率的增加,提升效果更加显着。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年29期）
杨杨[3]（2018）在《基于网络编码的多视点视频传输系统的研究与实现》一文中研究指出随着移动互联网的快速发展,4G的普及以及5G的建设,从最初的语音业务、到多媒体业务、到各种短视频娱乐,人们在移动场景下的娱乐需求逐步提升。伴随着VR技术的发展,多视点视频等新兴视频形式开始走进人们的视野。多视点视频作为VR视频的一种,可以提供沉浸式、临场式的观看体验,同时对于传输速率、网络带宽的要求也进一步提升。此外,在人员密集场所比如火车站、公共汽车、地铁,由于本身网络信号差加上多设备之间带宽竞争,导致用户观看视频的体验不佳。以上供需矛盾,一定程度遏制了多视点视频的普及和发展。传统的流媒体业务基于HTTP进行码率自适应,但是却没有充分利用智能终端的多接口特性和计算能力。本文针对多视点视频数据量大、特定场景下临近用户存在网络竞争的问题,提出了一个基于Wi-Fi直连的设备对设备D2D(Device-To-Device)协作式下载系统,并引入了分布式系统中调度中心的角色。调度中心可以辅助D2D连接的建立,支持网络重建,提高系统可用性;同时,调度中心协调用户下载,提升视频协作下载的效率;此外,当用户组发生动态变化时,调度中心还会对当前下载任务进行重新分配,保证系统的可伸缩性;最后,调度中心还会控制设备轮流发送数据,避免无线网络传输数据时由于信道碰撞而导致丢包,提高系统的效率。除了调度中心的引入以及相应下载算法的设计与实现,本文还应用了网络编码提升系统表现。随着科学技术的发展,客户端计算能力得到提升,在客户端甚至可以完成诸如图像识别、离线语音识别等CPU密集型的工作。通过在终端进行编码与解码,利用智能手机的计算能力,可以在带宽不变的情况下,进一步提升系统的吞吐量,提供更好的用户体验质量(Quality of Experience)。在本文设计并实现的多视点视频传输系统中,通过结合自有场景并利用网络编码技术,提高了系统的吞吐量。本文提出的基于网络编码的多视点视频传输系统,称为Schedule Video System Based On Network Coding(简称 NCSV),实验表明,NCSV对比现有系统,提升了下载速率,降低了客户端的流量消耗和服务端的负载压力。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-12）
唐钦宇[4]（2017）在《多视点视频编码率控算法研究与应用》一文中研究指出随着数字视频技术的不断发展和广泛应用,传统的以二维图像为基础的视频画面已越来越难满足使用者的需求。因此人们更多的将研究重点转向了多视点、自由视点和叁维等多种立体视频图像技术。多视点纹理加深度图像的表达方式具有复杂度低、虚拟视点渲染效果好的特点,并且能够很好地兼容二维视频设备,使得该技术具有广阔的应用前景。与此同时多视点视频信源数据太大,导致压缩、存储和传输过程都面临着不小的挑战,这也是多视点视频技术中的难点。因此,在硬件设备和信道容量依旧非常有限的前提下,视频编码码率控制就变得十分重要。本文紧扣码率控制原理,在编码优化的思想基础上进行了以下叁个方面的研究:(1)研究模糊逻辑和模糊控制理论与算法。将模糊控制理论依据与多视点视频编码结构相结合,构造适用于多视点视频编码码率控制的模糊控制器,根据缓冲区码率输入输出的误差和编码参数之间的关系建立模糊控制模型。提出了一种基于模糊逻辑的多视点视频编码码率控制算法,在达到较好控制精度的同时也能得到一定的编码增益。(2)研究多视点编码时域率失真优化。在率失真理论的基础上,通过对时域传播链的研究,提出了多视点视频编码下的帧间时域传播链计算方法,采取为多个视点分别建立多条帧间时域传播链的方式构建时域失真传播模型,并将拉格朗日乘子用于编码控制中。在上诉研究的基础上提出了一种多视点时域率失真优化算法。(3)研究视频图像背景建模。为了解决海量监控数据的编码和存储问题,提出了一种基于可变块大小的背景建模算法。使用基于可变大小块的替换方式,根据计算块内残差和梯度进行替换分类检测与抉择,并再通过块的边界检测方式作进一步的替换选择。此外在背景建模算法的基础上,还提出了能使其性能最大化的全局长参考算法和自适应训练集长度算法。结合上诉叁个方面的研究,论文提出了通用的多视点视频编码码率控制系统,可直接应用于目前各种主流视频编码标准。本文在码率控制和率失真优化方面的研究成果已集成至中国音视频编码标准AVS的3D视频编码器参考软件RFD中。作为标准的一部分,实现了MV和3D档次的精准码率控制和率失真优化。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-03-28）
罗晓林,罗雷[5]（2016）在《基于视觉显着性的多视点纹理视频编码算法》一文中研究指出针对多视点视频的压缩问题,提出一种基于视觉显着性分析的编码算法。该算法根据人眼对显着性区域的失真更加敏感这一特性,通过控制显着性区域与非显着性区域的编码质量来有效提高多视点视频编码的效率。首先,利用融合颜色与运动信息的视频显着性滤波器提取出多视点视频图像像素级精度的视觉显着性图;然后,将所有视点视频的视觉显着性图转换为编码宏块的显着性表示;最后,利用感知视频编码的原理实现基于显着性的宏块质量自适应控制。实验结果表明,该算法有效地提高了多视点视频编码的率失真效率及主观视频质量。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年S1期）
宋雨新[6]（2016）在《基于3D-HEVC的多视点视频快速编码与码率控制技术研究》一文中研究指出融合深度信息的多视点视频是目前最有效的叁维视频表示形式,能够在一定范围内重建任意视角的叁维视频图像,呈现出更具立体感和真实感的场景。随着视频应用领域的不断拓宽,具有临场感和交互性的多视点视频编码及应用技术在学术界和工业界受到了更加广泛的关注,已成为多媒体信息处理领域极为热点的研究课题之一。然而,由于多视点视频蕴含庞大的数据量,必须采用有效的视频压缩与传输技术,才能满足高效网络传输与应用需求。国际视频编码联合工作组制定的基于高效视频编码的3D视频编码(3D-HEVC)标准以获得更高的压缩比和更好的网络适应性为目标,已作为新一代3D视频编码标准于2015年2月发布。本论文重点研究多视点视频编码与码率控制技术,针对最新的3D视频编码国际标准3D-HEVC,从提高多视点视频编码速度与准确进行码率控制两个方面开展深入研究,主要研究内容及研究成果如下:1.综述了HEVC视频编码框架的基本原理及关键编码技术,并对基于HEVC的多视点视频编码技术及码率控制技术进行总结;分析了两种主流的多视点视频编码框架并进行性能比较,选取编码性能较好的3D-HEVC编码框架作为本文采用的多视点视频编码框架。2.提出一种多视点视频纹理图帧间预测编码模式快速判决算法,有效提高了多视点视频纹理图的编码速度。通过分析多视点视频序列中相邻视点间和四叉树编码块划分结构中相邻划分深度间编码模式的相关性,分别针对B帧和P帧设计合并模式快速判决算法,预判采用合并模式编码的编码单元(CU),并提出合并-跳过模式快速判决算法,基于初次编码模式判决结果进一步判定采用合并模式或合并-跳过模式编码的CU,跳过不必要的预测编码模式遍历过程。实验结果表明,该算法能够在保证率失真性能损失很小的前提下,显着降低多视点视频纹理图的编码复杂度。3.通过设计率失真与编码参数相融合的优化模型,将目标码率与编码参数相关联,提出一种多视点视频纹理图最大尺寸编码单元(LCU)层码率控制算法,提高了码率控制的准确性。设计比特分配策略优化方法及制定率失真模型参数预测初值选取规则,将时间方向和视点方向参考帧的平均绝对误差(MAD)作为参考,利用MAD预测误差自适应地为不同预测方向分配权重,获得可靠的目标码率及模型参数预测初值,并通过探索模型参数预测初值、目标码率与编码参数?之间的相互关系,提出融合双向参考帧预测的R-?优化模型,实现对多视点视频纹理图的码率控制。实验结果证明,该算法能够在保证同等码率准确度的前提下提高率失真性能,同时增强码率波动的平滑性。(本文来源于《北京工业大学》期刊2016-04-01）
王培成[7]（2016）在《基于3D-HEVC多视点立体视频快速编码算法的研究》一文中研究指出视频作为人类传播信息的重要手段,视频编解码技术正在迅速向前发展。为了迎合人们对视频具有真实性、交互性的诉求,目前的视频技术正在向高清、多视点方向发展。但随着视频分辨率的提高,以及视点数量的增加,给网络传输带宽和处理器计算能力带来严重挑战,因此,为了解决该难题,由国际电信联盟(ITU-T)和国际电工委员会(ISO/IEC)在2010年共同成立视频编码联合小组(JCT-VC),组织制定了下一代高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC),并于2013年初公布该编码标准。同时,为了研究下一代3D视频编码标准,成立了3D视频联合编码小组(JCT-3V),正在积极组织制定新一代多视点立体视频编码标准(3D-HEVC),该标准也即将公布。根据实验统计结果,与上一代多视点立体视频编码标准(Multi-view Video Coding,MVC)相比,可平均减少约50%的比特率。然而,该编码标准的编码计算复杂度却呈指数飙升,使得该编码标准难于应用推广。因此,在保证视频压缩编码质量不下降以及比特率不增加的前提下,如何降低编码计算复杂度得到了国内外学术界和工业界的高度关注。本文首先简要介绍了HEVC中的关键技术,并与H.264/AVC进行了比较分析。接着详细地介绍了3D-HEVC的关键技术以及国内外研究现状,并给出了该课题的选题意义。为了深入该课题,还通过实验认真分析了3D-HEVC编码标准中各个编码工具的压缩性能,找出了影响编码计算复杂度的关键模块。同时,还总结了与该课题相关的近几年提出的算法。针对3D-HEVC中灵活的块划分技术复杂度高的特点,提出了基于已编码块信息的参数快速选择算法。该算法利用多视点立体视频在时空域、视点间以及不同视频类型之间的相关性,设计了多种预测策略,从而有效地减少了对编码单元和变换单元的划分次数,以及对预测模式的搜索次数。实验结果表明,该算法可以减少约68%的计算复杂度。针对该编码标准复杂度高这个难题,还从另外一个思路入手,将编码器参数集选择问题建模为分类问题,合理选择特征向量,设计了较准确的贝叶斯分类器。通过贝叶斯分类器在线学习参数选择过程,能有效地降低编码参数集合。实验结果表明,基于在线学习的参数快速选择算法在保证编码压缩性能不显着降低的情况下,能平均减少约55%的编码时间。因此,本文提出的两种算法对该标准在多媒体产业的推广具有一定的参考价值。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-03-29）
柯小林[8]（2016）在《面向多视点加深度编码的视频重采样方法研究》一文中研究指出多视点加深度视频是一种流行的3D视频格式,它包括视频纹理和相关的深度图。通过视点合成技术,可以合成多个虚拟的多视点视频。多视点视频提供了多个视角来观看空间立体场景,这种视觉上的立体感和交互功能,使3D视频的应用前景充满活力。但传输多路纹理和深度视频信号,视频存储和传输数据量大。如何高效的对多视点加深度视频进行压缩编码,成为目前3D视频编码需要解决的关键问题。降低视频分辨率进行压缩编码,而在解码端恢复原始分辨率视频,已成为一种可行的提高视频压缩效率的方法,编码端下采样减少了视频传输数据量,达到降低编码码率的作用,在解码端需运用上采样方法恢复原始视频的分辨率,并减少因视频重采样导致的合成视点质量的失真。本文研究采用视频重采样方法降低编码码率和提高合成视点视频的质量,论文主要工作有如下叁个方面:第一,针对现有的3D-HEVC多分辨率编码方法都仅对深度图像进行下采样编码,而没有参考3D-HEVC视频编码的结构,提出了一种低码率的混合分辨率视频编码方法,对基本视点视频按原分辨率编码方法,保证基本视点视频的编解码质量,而对依赖视点视频采用降分辨率的编码方法,进一步降低码率。提出了一种基于均值分集的中值滤波下采样方法以提高编码效率,且基于人眼对图像的亮度信息变化的敏感度比对色度的敏感度高,提出了双滤波器插值的上采样方法,对亮度分量采用6抽头滤波器进行上采样,而对色度分量使用4抽头滤波器进行上采样,以减少复杂度。实验结果表明,该方法能有效降低视频编码的码率。第二,在对深度视频重采样时,为了保护物体的边缘,对深度图下采样之前,先采用引导滤波的方法对深度视频进行滤波预处理。提出了利用深度图的亮度分量与纹理图的色度分量的加权值作为引导图像,对深度视频进行滤波。实验表明,该方法相比于按纹理图的色度加权或纹理图亮度和色度加权分量作引导图像的方法,编码效率更高,视点合成质量更好。第叁,现有的基于深度图重采样方法所合成视点的物体边缘常常存在失真,本文提出了面向视点合成的基于邻域滤波的深度重采样编码方法。深度下采样方法先把采样窗口内的像素以平均值为阈值,分为两个像素集合,选取大于窗口内一半总像素数目的集合为采样集合,并选择该集合定义的特征深度值与中心像素的相似性决定下采样深度值。而深度上采样方法利用纹理图与深度图的公共边缘,对该边缘的像素点,计算每个邻域像素的强度值,该强度值由像素之间的空间相似性、深度相似性、纹理相似性决定。选取水平、垂直、450和1350四个方向的像素对,其中绝对强度之差最小的像素对作为边缘的估计方向,然后取该像素对的平均深度值作为上采样边缘像素的值,对非边缘点,采用中值滤波对深度值进行细化。实验结果表明,本文方法提高了编码效率和合成视点的峰值信噪比,且视频主观质量较好。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2016-03-01）
王凤随,杨会成,王冠凌,韩超[9]（2016）在《基于视间相关性的多层次多视点视频编码快速预测算法》一文中研究指出为解决多视点视频编码(MVC)计算复杂度过高的问题,提出一种多视点视频编码快速预测算法。计算当前宏块Direct模式的率失真代价并将其与自适应阈值进行比较,以提供有效的提前终止策略。当率失真代价小于自适应阈值时,Direct模式被选作最优模式,模式选择过程提前终止。当率失真代价大于自适应阈值时,利用运动复杂度将当前宏块分成不同的运动类型,每种类型的宏块仅检查指定的模式,从而使得不必要的模式检查过程提前结束。实验结果表明,该算法在保持几乎不变的编码效率基础上,大幅减少了MVC的计算量。(本文来源于《计算机工程》期刊2016年02期）
汪博涵,陈婧,曾焕强,蔡灿辉[10]（2015）在《采用率失真与模式特征的多视点视频编码快速模式选择》一文中研究指出现有的多视点视频编码使用了分层B帧(Hierarchical B Picture,HBP)的预测结构,其帧内预测、帧间预测以及视点间预测的模式选择给多视点视频编码带来了庞大的计算复杂度。针对这一问题,我们在分析了JMVC模式分布比例的基础上,提出了一个快速帧间模式选择的算法。这种算法利用率失真代价和预测模式特征之间的关系来及时判定最优模式:如果上一尺寸预测模式的率失真代价小于当前尺寸预测模式的率失真代价则认为上一预测模式为最优模式,跳过检查其他更小尺寸的预测模式;反之,如果上一尺寸的预测模式的率失真代价大于当前尺寸的预测模式的率失真代价,则继续检查其他更小的尺寸。这样,通过提前终止一些不必要的模式选择过程,多视点视频编码的计算量得到大幅的降低。实验结果表明:所提算法能在保持JMVC中全搜索算法的编码效率同时,使计算复杂度减少了81.66%。(本文来源于《信号处理》期刊2015年12期）
多视点编码论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在分布式多视点视频编码(distributed multi-view video coding,DMVC)数据传输过程中,编码方式不同导致K帧与WZ帧受信道误码影响也不相同,因此提出了一种DMVC整体容错传输框架,针对K帧及WZ帧特性设计了不同的容错保护传输方案并进行有效融合。针对K帧的容错传输问题,首先根据左、右相邻视点的对应K帧,利用DIBR算法产生的空间边信息对丢失块进行初始修复;然后根据K帧同一视点内的相邻已解码帧,生成它的时间参考帧,对K帧的丢失块进行重修复。针对WZ帧的容错传输问题,提出了基于不等错误保护(unequal error protection,UEP)的编码算法,根据不同频带的各个比特面的重要性不同,对低频带、高比特面进行更加合理的码率分配,在不增加编码端复杂度的前提下提高了WZ帧的误码容错性能。实验结果表明:在K帧和WZ帧均出现丢包的情况下(丢包率为5%～15%),相比K帧采用传统的帧内错误隐藏加WZ帧采用参考文献码率的算法,本文方案对视频序列重建图像的BD-PSNR平均提升了2.39～4.68 d B,且随着丢包率的增加,提升效果更加显着。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多视点编码论文参考文献
[1].严涛,闻辉,黄金火,陈德礼,林元模.自适应多视点视频编码预测结构算法[J].莆田学院学报.2019
[2].熊珊珊,卿粼波,陈真真,杨红,何小海.基于时空冗余及不等错误保护的分布式多视点视频编码容错传输[J].科学技术与工程.2018
[3].杨杨.基于网络编码的多视点视频传输系统的研究与实现[D].北京邮电大学.2018
[4].唐钦宇.多视点视频编码率控算法研究与应用[D].电子科技大学.2017
[5].罗晓林,罗雷.基于视觉显着性的多视点纹理视频编码算法[J].计算机科学.2016
[6].宋雨新.基于3D-HEVC的多视点视频快速编码与码率控制技术研究[D].北京工业大学.2016
[7].王培成.基于3D-HEVC多视点立体视频快速编码算法的研究[D].电子科技大学.2016
[8].柯小林.面向多视点加深度编码的视频重采样方法研究[D].杭州电子科技大学.2016
[9].王凤随,杨会成,王冠凌,韩超.基于视间相关性的多层次多视点视频编码快速预测算法[J].计算机工程.2016
[10].汪博涵,陈婧,曾焕强,蔡灿辉.采用率失真与模式特征的多视点视频编码快速模式选择[J].信号处理.2015