首页> 外文OA文献 >Distributed Video Coding for Multiview and Video-plus-depth Coding
【2h】

Distributed Video Coding for Multiview and Video-plus-depth Coding

机译:用于多视图和视频加深度编码的分布式视频编码

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

I den akademiske verden er interessen for Distributed Video Coding (DVC) systemer vokset betragteligt i de senere år. Med DVC bliver korrelationen mellem frames udnyttet i afkoderen (fælles afkodning). Indkoderen koder hver frem uafhængigt og udfører kun relativt simple operationer. Med DVC bliver kompleksiteten derfor flyttet fra indkoderen til afkoderen, hvilket gør kodningsstrukturen til en oplagt løsning for indkodere med begrænsede ressourcer. DVC kan skabe vej for nye applikationer som kan have gavn af denne omvendte kodningsarkitektur. Multiview Distributed Video Coding (M-DVC) er brugen af DVC teknikkerne i kamera netværk. Takket være det omvendte kodningsparadigme hvor frames indkodes uafhængigt, gør M-DVC det muligt at udnytte redundansen kameraer imellem uden direkte indbyrdes kommunikation.Et af de centrale elementer i DVC er Side Information (SI), som er en estimering af en frame før den afkodes. Et andet centralt element er estimeringen af residualet, som indikerer troværdigheden af SI'en og som bruges til at beregne parametrene i modellen for korrelationsstøj mellem SI og den originale frame. I denne afhandling analyseres nye metoder til at generere SI mellem kameraer i Stereo og Multiview tilfældene. Der fokuseres på udviklingen og undersøgelsen af robuste fusionsteknikker, som kan fusionere forskellige SI'er. Læringsalgoritmer til løbende at forbedre fusionsproceduren bliver også undersøgt.Optical Flow (OF) er en effektiv teknik til bevægelsesestimering, som understøtter præcis og fleksibel bergning af Motion Vectors (MVs) for hver pixel i en frame. Den høje densitet af MVs gør at OF er upraktisk i konventionel prædiktiv kodning, da hver MV skal kodes. I modsætning hertil kan DVC bedre udnytte OF da Motion Estimation (ME) kun udføres i afkoderen. I denne afhandling bruges OF til fælles disparitet- og bevægelses-bergning i M-DVC og til fælles bevægelsesestimering i tekstur og dybdebilleder i video med dybde.Rate Adaptive (RA) fejlkorrigerende koder er kernen i alle moderne DVC kodeks, selvom de er plaget af et effektivitetsproblem som er mest udpræget for korte bloklængder og høj korrelation mellem SI og det originale signal. En ny kodningsarktitektur baseret på RA BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) koder præsenteres sammen med en analytisk model for at forudsige den ydelse og flere metoder til at forbedre troværdigheden af de afkodede resultater.
机译:在学术界,近年来对分布式视频编码(DVC)系统的兴趣显着增长。使用DVC,在解码器中使用帧之间的相关性(公共解码)。编码器独立地对每个编码,仅执行相对简单的操作。因此,使用DVC,复杂度从编码器转移到解码器,从而使编码结构成为资源有限的编码器的明显解决方案。 DVC可以为可以从这种反向编码架构中受益的新应用程序铺平道路。多视图分布式视频编码(M-DVC)是在摄像机网络中使用DVC技术的方法。得益于其中帧被独立编码的反向编码范例,M-DVC使摄像机的冗余得以利用而无需直接相互通信DVC的关键要素之一就是页面信息(SI),它是帧在解码之前的估计。另一个关键因素是残差的估计,该残差表示SI的可信度,并用于计算SI与原始帧之间的相关噪声模型的参数。本文分析了在立体和多视情况下摄像机之间产生SI的新方法。重点是可以合并不同SI的健壮融合技术的开发和研究。还研究了不断改进融合过程的学习算法,光流(OF)是一种有效的运动估计技术,支持准确,灵活地恢复帧中每个像素的运动矢量(MV)。 MV的高密度使得OF在常规的预测编码中不切实际,因为必须对每个MV进行编码。相反,由于仅在解码器中执行运动估计(ME),因此DVC可以更好地利用OF。本文将OF用于M-DVC中常见的视差和运动恢复,以及用于深度视频中纹理和深度图像的联合运动估计。尽管现代AVC困扰着速率自适应(RA)纠错码,但它是所有现代DVC编解码器的核心。对于较短的块长度以及SI与原始信号之间的高度相关性,效率问题最为明显。提出了一种基于RA BCH(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem)码的新编码架构,以及一种用于预测性能的解析模型和几种提高解码结果可信度的方法。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号