基于壓縮感知的深度圖像和立體視頻編碼研究.pdf

1、近年來隨著3D電影的熱映，三維立體視頻以其能與用戶交互的功能和獨特的立體感而成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的熱議話題，并廣泛應(yīng)用于教育、娛樂、醫(yī)療、商業(yè)、監(jiān)控等各個領(lǐng)域，必將在未來視頻通信領(lǐng)域中占有重要的地位。然而三維視頻的數(shù)據(jù)量隨著視點數(shù)目的增加也成倍增長。隨著數(shù)據(jù)量的增加，必然使數(shù)據(jù)的傳輸產(chǎn)生問題，對信道造成壓力，有效的壓縮成為關(guān)鍵。近年來興起的壓縮感知理論成功突破了以往采樣速率必須大于兩倍信號帶寬的局限，使采樣速率取決于信號的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容而不再

2、取決于信號的帶寬，為解決上述問題提供了途徑。本文基于壓縮感知的原理，將其應(yīng)用到深度圖像和三維立體視頻編解碼中，完成的工作主要包括:
　　(1)由于壓縮感知需要圖像是稀疏的，而深度圖像滿足這一條件，所以本文提出一種基于壓縮感知的自適應(yīng)分塊編碼方案。以往壓縮感知大部分是對所有塊均勻采樣，因此每個塊稀疏度不同容易造成高采樣率下資源的浪費(fèi)，低采樣率下保證不了每個塊的重構(gòu)質(zhì)量。本文提出的方案恰好解決了這一問題，方案中用每個圖像塊所占的邊緣比

3、例作為判斷稀疏度的準(zhǔn)則，將深度圖像分成大小不同的塊，最后根據(jù)各個種類圖像塊含有邊緣信息也即在變換域的稀疏情況進(jìn)行自適應(yīng)壓縮采樣，從而確保深度圖像在采樣率平均較低的情況下能夠獲得較高的重構(gòu)質(zhì)量;
　　(2)以往的壓縮感知采用的是正方形的分塊模式，但是我們發(fā)現(xiàn)在邊緣分塊的時候有一些不合理的地方，所以我們想到更加細(xì)化的分塊方法，根據(jù)圖像塊熵值將深度圖像分成八種模式圖像塊。在本章中，根據(jù)每個塊的熵值的大小，我們提出了一種自適應(yīng)矩形塊壓縮采