基于对象和改进分形算法的多视点视频编解码研究

admin · 发表于 2022-5-15 15:42:28

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雅宝题库解析：
随着分形理论的不断发展与完善，以及分形在图像压缩中的成功应用，近年来分形压缩技术也逐渐扩展到视频图像序列的压缩，并取得显著的成果。目前多媒体技术不断发展，交互性将成为未来多媒体技术的一个主要特征，为此视频技术也需要由二维向三维转变。与普通的二维视频相比，三维视频增加了场景的深度信息，使数据量成倍增长，这就需要对其进行有效地压缩。因此本课题提出了基于对象和改进分形算法的多视点视频编解码研究，具体内容如下：首先对基本分形编码进行改进，根据分形编码的特点，加入预搜索限制条件，达到了提前结束编码过程的目的。在可接受的解码质量前提下，提高了分形编码的压缩比和速度。提出了两种快速运动估计方法，基于中心偏置的五边形运动估计和基于预测矢量的增强型菱形模板搜索：根据输入视频的特征，充分利用它们对运动搜索的影响，以及帧与帧之间的时间相关性，以上一帧得出的运动矢量为起始点进行预测；同时及时结束搜索过程，减少不必要的搜索和计算；根据最后视频的需要，选择了基于中心偏置的五边形运动估计算法，在保证一定的PSNR前提下，大大提高了编码速度。其次针对多视点视频编码，根据已有的多视点场景表示方法，从几个不同方面，总结现有的场景表示方法，为本课题的后续扩展研究奠定了一定的方向和基础。提出一种快速的视差估计算法，充分利用视差分布约束条件，包括外极线约束、方向性约束和空域相关性与时域相关性等，进一步减少了编码时间和需要的存储空间。最后利用交互式立体视频，采用多参考I帧，时间-空间相结合的预测方法，实现了6种不同的5目结构分形视频编码方法，充分利用时间上和空间上各视点之间的关系，合理安排各视点间的码流关系，得到了较好的编码性能。同时，研究了基于对象的5目视频分形编码，在整个算法中加入预搜索限制条件、基于中心偏置的五边形运动估计、快速视差估计、时间空间联合预测和基于对象编码等功能，实现了最后算法的形成和优化。

基于对象和改进分形算法的多视点视频编解码研究

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