《面向高清/超高清的感知3D視頻稀疏編碼理論與技術研究》是依託上海大學，由王永芳擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向高清/超高清的感知3D視頻稀疏編碼理論與技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：王永芳
- 依託單位：上海大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
高清/超高清3D視頻是數字視頻和終端顯示技術發展的新方向，而高清/超高清3D視頻實時套用對高效的3D視頻編碼提出新的挑戰。JCT-3V正以HEVC為基礎擴展制定主要針對高清/超高清的下一代3D視頻標準-3D-HEVC，但3D-HEVC複雜度高很難在實際中套用。為此，本項目圍繞面向高清/超高清3D視頻編碼展開，針對3D-HEVC的複雜度高的的現狀，通過聯合考慮人眼的視覺特性與視頻信號的稀疏性特徵，探索一種面向高清/超高清的感知3D視頻稀疏編碼方法。該方法首先提出一種感知的CS模型，以適應3D視頻編碼特點並增強編碼的有效性。然後基於該模型，重點研究基於感知CS模型的3D視頻預測編碼和基於感知CS模型的3D視頻率失真最佳化的方法，以獲得高效率、低複雜度的3D視頻編碼新算法。預期本項目可取得具有自主智慧財產權核心技術的研究成果，可促進數學理論和工程套用的結合，可用於自由視點電視、移動3D視頻等領域。
結題摘要
本項目主要探索基於壓縮感知（CS）的感知3D視頻編碼（3D-HEVC）的方法。獲得主要成果如下：1、 針對CS模型的低效性及複雜性問題，提出了最佳化的感知CS自適應測量及基於恰可覺察失真(JND)和隨機置換的CS感知稀疏呈現方法，相比於現有CS模型，可大大提高編碼效率；2、針對如何套用各種相關性來提高CS的3D頻編碼問題，提出了基於模式選擇的自適應的CS視頻編解碼算法，相比於著名GSR算法和DISCO算法，在相同的取樣率下,可有1～10dB的PSNR的增益；3、針對如何進一步消除人眼的視覺冗餘，提出了基於感知模型的快速模式選擇算法，相比於HTM，在不影響主觀質量下，可節約79.54%的編碼時間；提出了基於雙目抑制的感知非對稱感知視頻編碼方法，在保證3D感知質量的前提下，相對於HTM方法，可節省右視點約32%碼率，對於傳統的感知對稱視頻編碼方法，可節省右視點約13%碼率；提出了感知的快速自適應環路濾波（ALF）算法，可降低ALF編碼複雜度，相比於現有高效ALF算法，可在編碼複雜度相當的情況下獲得更好的主觀視頻質量；提出基於深度和顯著性調製的JND模型的3D視頻殘差預處理算法，與傳統方法相比，在主觀質量不變的時，可減少約16%的碼率；4、針對如何進一步降低3D-HEVC的複雜度，提出了一種的低複雜度的自適應環路濾波算法，相比於HTM，在主觀質量一樣時，可降低約61%的環路濾波處理時間；提出了一種基於時域相關性的自適應採樣值補償算法，相比於HTM，在主觀質量一樣時，可減少1.06%的BD-rate；提出了一種綜合利用視點間、時空相關性以及深度圖來加速編碼單元（CU）選取算法，相比於HTM，在主觀質量一樣時，可降低約56%的編碼時間。 上述研究成果，可取得具有自主智慧財產權核心技術的研究成果，可促進數學理論和工程套用的結合，可用於自由視點電視、移動3D視頻等領域。
