压缩域H.264视频转换编码及其关键技术分析

在分析最新的视频编码标准H.264与以前的编码标准差异基础上,针对压缩域的H.264视频转码,系统地研究了其关键技术的进展,并按DCT到HT的系数变换、运动矢量快速重估计、修正和帧内/间编码模式和速率控制等4个方面进行了分类归纳,还对未来本领域值得研究的问题进行了展望和预测。     

基于公共点提取的多视图像校正

自由视点立体视频既可以给观看者强烈的立体感,又可以为用户同时呈现不同角度的视点画面。但是垂直视差的存在,会影响合成立体图像的质量,出现图像的模糊,严重的垂直视差会使图像出现“跳跃”现象,甚至不能观看。因此,多视点图像的校正是提高3DTV观看质量的重要步骤之一。现阶段关于双视点图像校正技术的研究已较多,但多视点图像校正研究却需深入。其中,基于多相机标定参数的校正算法需要提供预先的标定数据,应用不便。本文提出了一种在无多摄像机标定参数情况下,消除垂直视差的校正方法。首先,使用SIFT算法提取图像特征点。然后,利用多视点图像公共点的匹配关系,选取唯一基准视点图像平面计算各视点校正矩阵。实验结果表明,该方法有效降低了垂直视差,限制了校正误差的传播,从而保持了校正后图像质量的一致性。      

基于TMS320C6000DSP的视频解码器设计

文章介绍了基于TMS32 0C6 0 0 0DSP芯片的视频解码器的设计 ,此解码器可脱离计算机而独立运行 ,高效实时地实现解码     

一种多视点视频中的对象提取方法

提出一种自由视点电视的对象提取方法,首先用Birchfield算法进行快速的视差估计方法得到一个较为平滑的视差图,然后对初始的分割结果用形态学滤波,实验结果证明了所提出方法的有效性和可靠性。     

发展3DTV需解决的技术及其应用趋势

介绍了目前3DTV的系统组成及各类立体图像显示器的技术特点.对观看视频立体图像时的不舒适感分析了其原因,给出了消除或改善的方法和技术措施.展望和分析了各类3DTV系统进入家庭的进程和尚需解决的技术问题.     

基于复杂度HEVC码率控制的算法优化

针对视频编码标准HEVC(high efficiency video coding)在编码过程中复杂度较高的帧层带宽相对不足而复杂度较低的帧层带宽相对富余之一的问题,为了降低计算复杂度,提高编码质量,本文首先通过研究复杂度在帧层编码过程中对码率分配的影响,提出了由SATD(sum of absolute transformed difference)构建复杂度模型,根据视频内容每帧的复杂程度,通过复杂度模型对帧层进行合理的比特分配。为了建立R-Q曲线,结合最大编码单元(LCU,largest coding unit)层的编码树特点,根据LCU残差信号的混合高斯分布特性进行量化参数(QP)的计算,从而使得输出码率与目标比特相等的同时尽可能提高视频质量。实验结果表明,所提出的算法比HEVC现行码率控制算法性能更加优良并且具有较强的鲁棒性,码率误差在0.01%以内,PSNR增益平均可达0.21dB。     

深度图时域一致性增强

在自由视点电视(FTV)系统的发送端,数据由多摄像机采集的纹理图和其相应的深度信息组成;在接收端,虚拟视点由视点纹理序列和估计的深度信息经过3D变换绘制。因此,获取高质量的深度信息是FTV系统的一个重要部分。由于当前非交互方式深度估计方法是逐帧进行的,所得到的深度图序列往往缺乏时域一致性。理想情况下相邻帧静止区域的深度值应该相同,但是对这些区域深度值的估计结果往往不同,这将严重影响编码效率和绘制质量。由于深度图表征的是纹理图中相应场景离摄像机的距离,所以可以通过对纹理图的有效分析,判断出错误的深度值。通过对深度值可靠性和当前区域运动属性的判断,提出一种基于自适应时域加权的深度图一致性增强等。实验表明,本文算法能有效抑制静止区域深度值不连续的错误,产生更加稳定的深度图序列,使虚拟视点的时域绘制质量得到增强,同时编码效率得到提高。     

基于图割的高质量深度图获取方法

3DTV作为下一代视频广播系统,还有许多技术难点有待解决,其中深度估计是3DTV的关键技术之一。为了获取高质量的深度图,提出基于图割(graph cut)的深度估计方法。该算法在构建能量函数的数据项时,通过对窗口内各个像素赋予自适应权重,引入梯度信息以抑制因亮度差异导致的误匹配问题并保护边缘信息。然后,经过交叉检测将深度图像素分为可靠点与不可靠点两类。对检测后的深度图进行后处理迭代优化,从而提高所获取深度值的可靠性。实验表明此算法估计出的深度图用VSRS绘制虚拟合成视时比标准的深度估计软件DERS5.1可有效提高虚拟视质量。     

DIBR中基于平面扫描的深度重建方法

提出一种 DIBR 中基于平面扫描法的深度重建方法,与立体深度重建算法和基于图像的视觉壳算法不同,本文进一步改进平面扫描算法,无需任何场景的几何先验知识,而是利用每个像素点的深度信息合成真实场景的虚拟视点.当输入图像映射至相互平行的虚拟深度平面时,采用"动态判决方法"来计算像素间的色彩一致度;并在虚拟视合成中采用了基于视向权重策略的新视点重建方法.本文算法获取的深度信息更为精确,虚拟新视点的质量得到较大提高.