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1、萬方數據RESEARCHoNTHEKEYTECHNIQUESOFMULTI-VIEWⅥDEoCoDINGBASEDoNMVCAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegeeofMasterofEngineeringBYLiHuSupervisedbyLuoLinSchoolofInformationScienceandEngineeringSoutheastUniversityMarch2014萬方數據東南大學學位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以
2、標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得東南大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名：巫至嗍研究生簽名：左：2日期：禾f廠東南大學學位論文使用授權聲明東南大學、中國科學技術信息研究所、國家圖書館有權保留本人所送交學位論文的復印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其他復制手段保存論文。本人電子文檔的內容和紙質論文的內容相一致。除在保密期內的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布(包括以電子信息形式刊登)論文的全部內容或中、英文摘要等部分內容。論文的公布(包括
3、以電子信息形式刊登)授權東南大學研究生院辦理。研究生簽名：盟導師簽名：期：恥萬方數據摘要多視點視頻是由攝像機陣列在同一時刻從不同角度對同一場景進行拍攝得到的一組視頻序列。它包含豐富的3D信息，具有立體感和交互性，能夠提供給觀眾不同角度的場景信息使觀眾有身臨場景的視覺體驗。多視點視頻可以應用于3D電視，自由視點電視等方面。多視點視頻巨大的數據量增加了數據處理、存儲和傳輸的困難。因此，多視點視頻編碼技術成為多視點視頻研究中的重要內容。目前，n嚇(JointVideoTeam)針對多視點視頻編碼制定的標準MVC(Multi．viewVideoCoding)是H_264／AVC標準的擴展，包含了H．
4、264／AVC相關技術，并采用HHI提出的分層B幀時間／空間預測結構。MVC具有較高的壓縮效率，但是編碼復雜度較高。本文重點研究了MVC中的預測結構和宏塊預測模式選擇兩項內容。在保證編碼效率的情況下，降低MVC的編碼復雜度，減少編碼時間，使MVC能夠適應多視點視頻實時應用系統(tǒng)。本文的主要工作如下：1．介紹了多視點視頻和視頻編碼相關內容，包括多視點視頻系統(tǒng)組成結構，多視點視頻編碼所要達到的功能要求，預測編碼的原理和視頻編碼標準發(fā)展歷程。此外還介紹了MVC編碼框架以及H．264／AVC中的幾項關鍵技術。2．研究預測結構。重點介紹了MVC中采用的分層B幀時間／空間預測結構，描述了它的編碼預測關系，
5、編碼性能等。該結構需要時間、視點間聯(lián)合預測，編碼復雜度較高。本文取消了該結構中部分圖像視點間的預測關系，降低編碼復雜度，同時為了保證編碼效率，做出了改變基本視點位置和時間方向預測關系兩項改進。實驗結果表明，和參考預測結構相比，改進后的預測結構能夠減少編碼時間，并且對編碼效率沒有明顯影響。3．研究宏塊預測模式選擇。重點介紹了MVC中宏塊預測模式類型，各種類型的特點以及率失真代價函數。分析了MVC中宏塊預測模式選擇方案。該方案需要遍歷所有宏塊預測模式，然后選擇率失真代價值最小的模式作為編碼模式，編碼復雜度較高。本文分析了編碼時各預測模式的分布比重，Skip預測模式和圖像運動程度的關系，提出利用鄰
6、近視點圖像運動程度來判定當前視點宏塊預測模式，跳過搜索其他預測模式，降低編碼復雜度。實驗結果表明，改進后的方案能夠顯著減少編碼時間，并且對編碼效率沒有明顯影響。最后總結了全文所做工作，并簡單介紹了多視點視頻編碼在今后工作中值得研究的方面。關鍵詞：多視點視頻編碼分層B幀預測結構Skip模式H_264／AVC萬方數據東南大學碩士學位論文II萬方數據AbstractThemulti·viewvideoisacollectionofmultiplevideosequencesthatcapaturedbyacameraarrayatthesametimebutfromdifferentviewpoi
7、nt．111emulti-viewvideocomprisesrich3Dinformationofascene，SOithasstereoscopicimageandinteractiveoperationfunction．ItcanofferusersthesceneinformationfromdiffenentviewpointSOthattheuserswillhaveimmersivevisual
