视频编码中的反向细化算法研究

摘要

在当今时代，几乎所有的视频编码标准都是基于混合编码框架而建立的，而该框架的理论模型则是由Viswanathan和Berger在十多年前提出的。混合编码框架的理论模型又被称为顺序编码模型，在顺序编码模型当中，视频中连续的帧可以看作是相关的随机变量。即便是最新的高效率视频编码(HEVC)标准也可以用顺序编码模型来近似的表示。
　　如何提高HEVC的编码效率是当今学术界研究的热门课题，但是由于编码框架的限制，仅仅依靠新的编码技术来提高HEVC的编码效率存在很大的困难。因此，希望可以寻找到一种新的理论模型来应用到视频编码当中。本文中提出了带有反向细化的顺序编码(SCBR)模型，在这个新版本的理论模型当中，每一帧在重建完成之后，它还可以被之后编码的帧所细化，从而得到图像质量的提高。这个理论模型不受编码技术的限制，因此它可以被应用到所有符合混合编码框架的视频编码标准。通过对编码结构做微小的改动，即加入反向细化算法模块，就可以提高编码效率。
　　本文提出了两种算法来将SCBR模型应用到HEVC编码标准当中，并对它们的效果分别作了测试。第一种算法在标准的HEVC编码器上实现并完成测试，实验结果表明，实现SCBR模型的HEVC编码器相对于原始编码器最大可以降低2.2％的BD-rate。另一种在应用混合分辨率编码的HEVC编码器上实现并完成测试，实验结果表明，这样的实现相对于没有反向细化模块的应用混合分辨率编码的HEVC编码器最大可以降低4.4%的BD-rate。

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第一章 绪论

1.1研究背景

1.1.1视频编码概述

1.1.2顺序编码模型

1.1.3 HEVC编码标准

1.1.4视频的后处理技术

1.1.5图像与视频的超分辨率重建

1.2研究内容及意义

1.3章节安排

第二章 SCBR的理论分析和HEVC实现

2.1 SCBR的理论基础

2.1.1视频编码的理论模型

2.1.2 SCBR模型及理论分析

2.2 SCBR的HEVC实现算法

2.2.1 HEVC实现算法介绍

2.2.2 SCBR的HEVC实现算法步骤

2.3 SCBR的HEVC实现算法实验结果

2.3.1实验环境介绍

2.3.2实验结果及分析

2.4本章小结

第三章 SCBR的混合分辨率实现

3.1 SCBR混合分辨率的实现算法

3.1.1混合分辨率算法介绍

3.1.2混合分辨率算法步骤

3.2 SCBR混合分辨率算法的实验结果

3.2.1不含BR的混合分辨率算法实验结果

3.2.2含有BR的混合分辨率算法实验结果

3.3本章小结

第四章 结论

4.1全文工作总结

4.2未来工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文

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