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基于HEVC的三维视频错误隐藏技术研究

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引言

1 绪论

1.1 选题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的研究内容及创新点

1.4 本文结构安排

2.1 HEVC关键技术

2.2 HEVC的多视点扩展版本简介

2.3 视频差错控制技术

2.4 本章小结

3.1 差错产生的原因及影响

3.2 基于人眼视觉特性的丢失块特性分析

3.3 立体视频丢失块分类方法

3.4 本章小结

4 HEVC基于块分类的右图像部分块丢失错误隐藏算法

4.1 算法思路设计

4.2 算法关键技术

4.3 实验结果及分析

4.4 本章小结

5 HEVC基于不同尺寸块的B帧整帧丢失错误隐藏算法

5.1 算法思路设计

5.2 算法关键技术

5.3 实验结果及分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 未来研究展望

参考文献

在 学 研 究 成 果

致谢

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摘要

随着立体显示技术和视频产业的快速发展,视频应用逐步从二维显示过渡到三维显示,视频清晰度从标清向高清、超高清的方向发展,应用广泛的H.264/AVC标准的局限性也随之凸显。为此,视频编码联合工作组(JCT-VC)提出了新一代视频压缩标准HEVC,该标准的核心目标是在H.264/AVC的基础上,在保持相同的解码质量情况下,将压缩效率提高一倍。然而,当数据量成倍增加的高清三维视频码流在易错网络传输时,将不可避免地发生比特错误或数据包丢失,由于HEVC仍然采用H.264/AVC的预测机制来降低冗余,所以少量的错误也会严重影响解码质量。因此,HEVC的错误隐藏技术研究应得到广泛重视。本文针对HEVC三维视频在网络传输中发生丢包的问题,在充分研究HEVC编码特性和视频特征的基础上,提出了基于HEVC的三维视频错误隐藏算法,本文的主要工作如下:
  (1)提出一种基于人眼视觉特性的块分类方法。首先分析了视频差错产生的原因及影响,其次根据人眼视觉特性对立体视频丢失块特性进行了分析,最后针对立体视频部分块丢失和整帧丢失情况,利用视频帧之间的空域相关性和时域相关性,设计了不同的块分类方法。这些块分类方法应用到部分块丢失错误隐藏和整帧丢失错误隐藏中都取得了较好的效果,验证了块分类方法的有效性。
  (2)提出了HEVC基于块分类的右图像部分块丢失错误隐藏算法。首先利用基于人眼视觉特性的块分类方法将丢失块分成静止块、运动缓慢块和运动剧烈块。静止块的像素在时域相邻帧中几乎保持一致,因此采用简单的帧拷贝法进行恢复;运动块都是采用优化的边界匹配准则在运动矢量候选集中选择最优匹配块进行恢复,不同的是对运动缓慢块采用大尺寸块进行隐藏,对运动剧烈块采用更加精细的块分割后进行隐藏。实验结果表明,在HEVC测试模型HTM11.0下,与几种单一的错误隐藏算法相比,该算法恢复图像的PSNR值与正确解码图像的PSNR值相差0.02~3.93dB。
  (3)提出了HEVC基于不同尺寸块的右视点B帧整帧丢失错误隐藏算法。当视频流在信道阻塞严重的情况下,发生数据的连续丢失可能会导致整帧丢失。本文根据HEVC编码特性和视频的内容特征,提出了一种整帧丢失错误隐藏算法。该算法首先利用基于人眼视觉特性的块分类方法将丢失帧分成静止区域、运动一致区域及运动复杂区域;之后对不同的区域采用不同的错误隐藏算法,并根据时域相邻帧及另一视点帧的正确接收块的四叉树深度信息估计丢失块的分割情况,对不同丢失区域以不同尺寸块为单位进行隐藏。实验结果表明,在不同QP下,与对比的算法相比,本文算法的PSNR值提高了0.15~5.65dB。

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