多视点视频编码快速算法研究【开题报告+文献综述+毕业设计】

《多视点视频编码快速算法研究【开题报告+文献综述+毕业设计】》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、毕业设计开题报告电子信息科学与技术多视点视频编码快速算法研究一、选题的背景与意义1.1研究目的与意义随着计算通信和显示技术的不断发展，2D音频技术已经走向成熟，并逐渐应用于各个领域，然而，人们对于数字视频的要求日益提高，人们希望看到表征自然景物的数字视频能够更加地清晰、更加地真实。为满足视频场景自然和真实再现需求，具有3D视觉功能的多视点视频技术正越来越受到学术界和工业界的重视，并成为近年来视频研究的热点之一，已经吸引了越来越多的国内外的学者，并在各个领域中得到了广泛的应用。如具有临场感的可视会议任意视点视频、三维电视、交融式会议电视、远程医学诊疗、虚拟现实以及视频监视系统等多

2、种正在兴起的多媒体业务。多视点视频（Multi-viewVideo）是单通道视频信号在空间方面的扩展，是一种新型的具有立体感和交互操作功能的视频，通过在场景中放置多台摄像机，记录下多个视频数据，提供给用户以视点选择和场景漫游的交互能力。由于技术条件的限制，立体视频一直没有得到快速的发展，进入20世纪90年代后，随着三维显示技术的进步，多视点视频技术得到了全世界学者的关注，成为了一个研究的热点。多视点视频与单通道视频系统相比，多视点视频信号采集自多个相机，其数据量随着相机数目的增加而成倍增加。所以必须采用更高效的数据压缩编码技术，才能对多视点视频系统的数据进行有效的存储和传输。同

3、时，随着人们对视频观看质量要求的提高，高分辨率、高清晰度是今后的趋势，这将带来视频数据量的急剧增加。要将多视点视频运用到实际系统中，必须对多视点视频信息进行压缩编码，缓解多视点视频信息带来的存储和传输压力。多视点视频编码快速算法的主要目的，是研究如何通过提高压缩效率以及有效消除各个视频流内的时空冗余及交叉冗余并提高多视点视频压缩效率的技术，为提高多视点视频编解码的处理速度提供技术支持。而目前处理高压缩的单视点视频尚无法达到这个要求，这将严重阻碍多视点视频的应用和发展。于是，能够在保证编码性能的前提下提高编码的速度54，成了多视点视频编码中的关键技术之一。本课题的一个重要研究内容

4、是在几乎不影响编码率失真的情况下，提高多视频编码的速度。1.2多视点视频快速选择算法研究现状及发展趋势1.2.1多视点视频快速选择算法JVT（jointvideoteam）提出了多视点视频编码(MVC,multiviewvideocoding)的概念，并长期致力于视频编码的标准化工作，目前正在提出多视点视频编码校验模型型（JointMultiviewVideoModel，JMVM），作为多视点视频编码的研究平台。在编码过程中，采用了率失真优化技术来进行宏块模式的选择，可以在获得好的画面质量和代码率之间获取平衡。相关学者提出了最省时间可选宏块模式的概念和基于动态多阈值的快速宏块模

5、式选择算法，在一定程度上节省了编码时间。1.2.2多视点快速选择算法研究现状在多视点视频编码技术的研究过程中，国内外的一些研究机构和大学提出了一些多视点视频编码的快速算法。目前，国内外一些研究机构和高等院校仍在积极探索高精度、高效率的视频编码宏块模式快速选择算法，取得了很大的进展，提出了许多宏块模式快速选择算法。这些方法从不同的角度或不同的目的对视频编码问题进行了研究。基于JMVM的宏块模式选择情况，国内外研究针对降低宏块模式选择方法中的计算复杂度，提出了各种改进的算法。基于动态多阈值、多视点视频编码、H.264的帧间宏块模式、虚拟视点合成算法、块匹配的运动估计等，有选择地对某

6、个或某几个预测块模式进行搜索计算，从而达到降低计算复杂度的效果。1.2.3多视点快速选择算法发展趋势在JMVM编码过程中，采用了在所有宏块模式中搜索最优模式的方法。这种方法虽然可以获得较高的重建图像质量，但宏块模式全搜索的方法导致计算复杂度非常高，很难拥有较高的编码速度。现有的快速算法和JMVM编码一样，虽然在压缩效率上得到了很大的提高，然而多视点视频编码技术还未达到成熟和完全实用的阶段，在诸多环节及关键算法上依然存在较大的改进余地。因此要继续深入研究优化的编码算法，在保证编码性能的前提下对现有的快速算法进行改进，提供更有效的快速算法，以便在更多的领域中得以推广并应用。二、研究

7、的基本内容与拟解决的主要问题：2.1研究的基本内容本课题在JMVM宏块模式选择的基础上，采用一种基于动态多阈值的快速宏块模式选择算法，实现在不影响率失真性能的情况下，提高它的编码速度。2.1.1多视点视频编码的预测结构54为了消除多视点视频信号时间上的冗余和视点间的空间冗余，学者们提出了基于Simulcast、顺序视点预测(SequentialViewPrediction)、M帧预测(Multi-directionPrediction)、GoGOP预测(Group-of-GOPPredict