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小议3D 视频编码传输技术信息工程毕业论文(2)

2013-07-05 01:01 出现了很多不同的优化算法，如优化码率在两个视频序列间分配，设计更有效的序列间预测结构等。传统立体视频的解码器也大多基于最新的H.264/AVC，MPEG-4 visual 标准。
　　传统立体视频技术相对其他编码方法有很多缺陷，由于可再现的3D 场景从拍摄时就已经确定了，图像的深度感觉不能随着的3D 设备的显示类型和显示尺寸做出调整，输出的视频角度也不能变化。这些缺点限制了传统立体视频技术的应用，在目前尚未形成立体视频的大众市场的背景下，还没有传统立体视频技术达到商业化的水平。

　　2.2 基于深度信息的视频编码（V+D）
　　传统立体视频系统通过模拟人类视觉的二目成像原理获得深度信息，在基于深度信息的视频编码（Video+Depth）系统中，解码端接收到一个普通的色彩图像和一个像素深度信息图后，根据深度信息图重新生成立体图像对。深度信息图可以看作一个单色的亮度图像，每个像素的深度数值被限定在最大值Zmax 和Zmin 之间，数值的大小代表相应物点到镜头的远近。一般深度值通过8 比特线性量化，即：用255 代表最近点，0 代表最远点，这样深度信息图完全可以视为一个灰度图像。
　　由于灰度图像比较平滑，图像边缘比较锐利，大概色彩图像10%～20%的比特速率就可以完成对灰度信息的编码。这种V+D 的编码方式比传统立体视频编码有更高的效率。V+D视频编码方式中的色彩图像可以直接在传统的2D 显示设备上播放，具有良好的后向兼容性。
　　多年来业界一致认为，对某些3D 视频业务（如3DTV）而言，良好的后向兼容性是关系到3D 视频业务能否大规模应用的关键。V+D 方式实现了高压缩率，后向兼容性及更优秀的3D视频显示功能，是很被看好的3D 视频编码方法。
　　V+D 作为目前3D 视频编码的研究热点，已经有了很多成熟的算法。这些算法大都利用了深度信息图像的特征，有的还考虑到了色彩图像和深度图像的相关性等。 （科教作文网http://zw.NSEaC.com编辑发布）
　　V+D 系统最终显示的3D 视频是由色彩图像和深度图像共同恢复出来的，通过观察得知，深度图像质量的小幅下降并不会显著影响所恢复的3D 视频质量，因此可以在编码过程中使用较低分辨率的深度图像，由于解码端需要原始分辨率的深度信息图像，人们提出了所谓的DSUS 算法，即在编码前对深度信息图像下采样，解码之前进行上采样，这种DSUS算法比直接用较低分辨率进行编码取得更好的视频图像质量。
　　由于色彩图像和深度图的像是用来描述同一个视频场景的内容的，色彩图像包含了颜色表面结构等纹理信息，而深度描述每个像素点相对摄像机的位置。因此有人认为在色彩图像和深度图像中的物体运动情况是一致的，可以把色彩图像的运动矢量运用到深度图像中，实现色彩和深度图像共用运动矢量。研究结果证明通过一系列3D 宏块的匹配算法可以实现码率的降低，但同时也增加了计算的复杂度，使用这种共用运动矢量的算法，需要在码率降低和运算复杂度提高之间做个折中。
　　这种 V+D 的编码方式在实际应用中也有一定困难，目前存在的最大问题是V+D 视频的生成质量不高。虽然当前市场上有了可以自动获取图像深度的摄像机，但是摄像机获取图像深度信息的能力依然非常有限，深度预测算法也有许多改进的空间。考虑到深度预测差值对3D 视频恢复有很大影响，改进的算法一般都会牺牲编码效率，因此非常有必要开发一套完全自动的，准确，可靠的视频深度获取系统。可以说，提高V+D 视频的获取质量是扩大该编码方式应用范围的关键所在。

　　2.3 多视角视频编码（MVC）