《基於分散式編碼的多視點視頻差錯控制研究》是依託西南交通大學，由彭強擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於分散式編碼的多視點視頻差錯控制研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：彭強
- 依託單位：西南交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
傳輸魯棒性是多視點視頻編碼的關鍵問題之一。本項目針對不可靠信道的多視點視頻傳輸，研究並提出一種基於分散式信源信道聯合的多視點視頻編碼差錯控制策略，利用分散式編碼理論的魯棒性提高多視點視頻傳輸的可靠性；並根據端到端的率失真估計模型，實現信源信道聯合編碼的阻止差錯擴散幀(peg幀)的自適應選擇策略，從而獲得編碼效率和差錯控制性能的最佳平衡。重點研究以下3個內容：1)針對基於運動/視差聯合估計的多視點視頻編碼框架，研究適用於此框架的peg幀編碼策略，實現視差估計的多視點魯棒編碼。2)針對基於視點合成預測的多視點視頻編碼框架，研究此框架中增強視點對基本視點的依賴性、視點間差錯擴散性，確定適用於此框架的peg幀編碼策略。3）研究peg幀的自適應選擇策略，建立多視點視頻編碼的端到端率失真模型，比較普通編碼幀和peg幀兩種情況下的率失真代價，選擇合理的幀編碼模式，使編碼效率與魯棒性達到最優。
結題摘要
本項目針對HHI提出的MVC編碼框架的特點，建立了一種傳輸出錯情況下多視點視頻的端到端失真度估計模型, 並將該模型與率失真最佳化相結合，分別實現了基於幀內更新和基於分散式peg幀的多視點視頻差錯控制策略，有效提高了多視點視頻流的傳輸魯棒性。實驗證明，基於多視點端到端失真度估計的差錯控制算法可以有效阻止差錯在視點內和視點間的擴散，改善多視點視頻有損傳輸時的圖像質量。本項目針對基於視點合成的3DV編碼框架的特點，分別建立了紋理圖像和深度圖像傳輸出錯情況下視點合成圖像的端到端失真度估計模型，並將此模型與率失真最佳化相結合，對紋理圖像和深度圖像編碼分別實現了自適應分散式編碼保護。實驗證明，自適應分散式編碼保護有效提高了多視點視頻流的傳輸魯棒性，且性能優於簡單的周期性分散式編碼保護策略。此外，本項目還提出了一種幀級差錯掩蓋方法，實驗結果表明這種方法可以在高丟包率下顯著提高視頻重建的主客觀質量。 此外，根據HVS感知特性和研究熱點，本項目進一步研究了基於視覺感知特性的最佳化視頻編碼和差錯控制技術研究。主要內容包括：基於人臉感興趣區域的碼率最佳化分配、基於立體視覺感知模型的立體視頻最佳化編碼、基於視覺感知的分散式自適應量化，以及基於SSIM的容錯視頻編碼。實驗證明，感知最佳化的視頻編碼和差錯控制技術，可以有效改善視頻編碼的率失真性能和視頻流的傳輸魯棒性。在本項目研究期間，共發表期刊論文6篇，會議論文9篇，獲得8項發明專利授權（其中轉讓2項），申請發明專利4項。
