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全景视频投影及编码优化算法

全景视频投影及编码优化算法

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作者：皮金勇中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

近年来,虚拟现实（Virtual Reality,VR）和增强现实（Augmented Reality,AR）技术由于具有丰富的沉浸感而广受用户喜爱,在人们生活中具有广泛的应用领域。本质上,VR和AR技术的核心是全景视频,其通常表征在球域,具有的高帧率、高分辨率... 详细信息

近年来,虚拟现实（Virtual Reality,VR）和增强现实（Augmented Reality,AR）技术由于具有丰富的沉浸感而广受用户喜爱,在人们生活中具有广泛的应用领域。本质上,VR和AR技术的核心是全景视频,其通常表征在球域,具有的高帧率、高分辨率要求促使视频数据量爆炸式增长,给存储和传输都带来了严峻的挑战。为了有效压缩全景视频,国际电信联盟ITU-T和国际标准化组织ISO/国际电工委员会IEC联合成立的JVET组织专门开发了 360Lib库,可与高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）或者通用视频编码（Versatile Video Coding,VVC）联合使用。全景视频编码框架中主要包含投影和编码两部分:在投影部分中存在过采样和不连续边界问题;在编码部分中传统编码标准未充分考虑全景视频球域特性。本文基于全景视频的内容特性、纹理特性和邻域特性开展了以下几方面工作:1、现有投影格式大多采用的固定映射函数无法适用于多样性的内容。在本文中,考虑全景视频内容特性,提出了一种内容相关的混合等角立方体（Content-aware Hybrid Equal-angular Cubemap,CHEC）投影格式。首先,提出了一种新的内容相关的投影模型,其中的映射函数参数可适应不同的视频内容;其次,通过最小化投影失真,采用迭代参数搜索算法为每个投影平面决策最优的映射函数参数;最后,将投影模型嵌入到全景视频编码框架中提升编码性能。与等距矩形投影格式（Equi-Rectangular Projection,ERP）和混合等角立方体投影格式（Hybrid Equi-angular Cubemap,HEC）相比,提出的CHEC投影格式就端到端加权球域峰值信噪比而言平均实现8.57%和0.11%的比特节省,有效地提升了编码性能。2、过采样和不连续边界是造成投影失真的主要因素。在本文中,提出了一种基于球域旋转的全景视频编码（Spherical Rotation-based Omnidirectional Video Coding,SROVC）方法。首先,提出了一种SROVC框架以提升编码性能,其中基于全遍历的球域旋转（Full traversal-based Spherical Rotation,FSR）方法采用帧级率失真优化决策最优旋转角度;其次,提出了基于纹理特性的球域旋转（Texture characteristics Spherical Rotation,TSR）方法预测最优旋转角度,以更少的编码次数实现与FSR方法相当的编码收益;最后,提出了基于分组的球域旋转（Group-oriented Texture characteristics Spherical Rotation,G-TSR）方法以保持编码收益且降低复杂度,其中分组数是由统计实验确定。提出的TSR方法和G-TSR方法在CMP格式平均实现0.94%和0.89%的比特节省。3、现有的单一帧内模式无法适用于多样性的内容,而组合模式中额外编码的模式索引会产生更多的比特开销。在本文中,提出了基于组合加权的帧内预测方法以提升编码性能。具体而言,该组合模式是由最可能模式（Most Prob-able Modes,MPM）列表中的前两个模式获取得到,无需通过编码传送到解码端。此外,组合加权的权重值是人为设定而无需传送到解码端。将所提出的基于MPM加权的帧内预测方法嵌入到传统视频编码框架和全景视频编码框架中,采用率失真优化在传统帧内预测方法和基于MPM加权帧内预测方法之间竞争。与传统的视频标准中的方案相比,提出算法在二维图像上平均实现了0.02%的编码比特节省。本课题提出的全景视频投影及编码优化算法,将结合视频内容特性的映射函数参数加入到投影中,以降低投影失真;将考虑纹理特性的球域旋转模型加入到全景视频编码框架中,从而提高编码增益;将结合邻域信息的加权预测模型嵌入帧内预测中,从而减少空域冗余。本课题取得的研究成果能够应用于军事、教育、医疗、娱乐等领域,对数字媒体和互联网产业发展具有重要意义。

关键词：全景视频编码投影格式球域旋转帧内预测

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全景视频的投影转换及编码

全景视频的投影转换及编码

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作者：于宁北京交通大学

学位级别：硕士

随着虚拟现实技术的飞速发展,全景视频作为其重要应用之一,广泛应用到各个领域。全景视频优化了人们的视频观看体验,为生活带来极大的新意和便利,也为许许多多相关技术的进步带来更多机遇和挑战。本文围绕全景视频处理中非常重要的两个... 详细信息

随着虚拟现实技术的飞速发展,全景视频作为其重要应用之一,广泛应用到各个领域。全景视频优化了人们的视频观看体验,为生活带来极大的新意和便利,也为许许多多相关技术的进步带来更多机遇和挑战。本文围绕全景视频处理中非常重要的两个步骤——投影和编码展开,针对投影和编码过程的现有问题提出了有效的解决方案和相应算法,工作概述如下:（1）由于现有标准立方体与球面的投影转换性能仍存在提升空间,我们提出了一种后处理方法,以提升客户端解码后的全景视频质量。该方法将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,简称CNN）和传统插值相结合以提高立方体到ERP（Equirectangular Projection,简称ERP）的转换性能。我们从投影特性入手,通过对立方体与球面的投影规律进行分析,推导出ERP上球面像素的最优边界阈值表达式,以达到阈值内外分别进行处理的目的,实验证明本方法可以很大程度地提升全景图像质量。同时,我们利用Marsaglia模型提出一种新的评价准则,使几何转换过程的评价更简单且更准确。（2）由于全景视频几何投影面边界处具有形变、内容不连续和断开等问题,为此,我们以立方体格式为例,提出了一种基于球面插值的padding填充方法,使得边界像素也有高质量的相邻像素,从而提升编码时边界像素的质量。Padding像素直接来自无损球面,使得padding与相接处内容连续且像素值更加准确,同时形变程度较小。由于球面是封闭的,且通过球面进行插值的方法比在立方体面处理更为精确,因此我们的方法更为普适和合理。实验结果表明,我们提出的算法在padding区域的主观质量上有更好的表现,与HEVC（High Efficiency Video Coding,简称HEVC）相比,该算法同时可以提升客观质量。（3）全景视频编码面临的最主要问题是形变,而现有方法没有预测全景视频形变的能力。为此,我们首次提出了一种基于球面帧旋转预测的全景视频压缩方案,增加预测形变程度更准确的预测帧作为参考帧,从而提升全景视频压缩性能。与已有2D视频神经网络未来帧预测方法相比,旋转预测帧的生成更加便捷、准确且快速;同时,该方案可以直接处理原始分辨率的全景视频,能够很好地契合每一帧视频的内容,方案还可以良好地兼容到传统视频编码标准中。实验表明,加入旋转预测帧后可以更加准确地预测下一帧形变,被参考比例较高,最终能够明显提高压缩性能。

关键词：全景视频投影全景视频编码 HEVC 全景视频球面特性

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全景视频的投影及编码研究

全景视频的投影及编码研究

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作者：邱孟品西安电子科技大学

学位级别：硕士

全景视频作为一种新的多媒体技术,给人们带来了全新的沉浸式体验。全景视频本质上是一种球面视频,但现有的主流编码标准还无法直接对球面视频进行编码。为了适应现有的编码器标准,一般会将视频场景从球面格式投影成平面格式。但在投影... 详细信息

全景视频作为一种新的多媒体技术,给人们带来了全新的沉浸式体验。全景视频本质上是一种球面视频,但现有的主流编码标准还无法直接对球面视频进行编码。为了适应现有的编码器标准,一般会将视频场景从球面格式投影成平面格式。但在投影的过程中,图像往往发生形变或失真并导致编码性能的降低。因此,选择合适的投影格式和编码优化方案对于改善全景视频的编码性能有着重要意义。克拉斯特抛物线投影格式(CPP,Craster’s Parabolic Projection)作为一种等面积投影,其投影平面上的像素点和球面上的像素点一一对应,近似球面均匀采样,无冗余像素。但CPP格式的投影图像并不是矩形,无法利用传统编码器进行编码。针对该情况,本文给出了CPP格式的编码优化方案。为了实现CPP格式的矩形化,本文提出了基于扩边和拉伸两种矩形化方案。首先,本文将CPP图像沿纬度划分成等间隔的条带,然后分别使用球面上相邻的像素和CPP投影图像上相邻的像素对每一个条带进行左右扩边,使条带变为矩形。实验结果表明,基于球面相邻关系和基于平面相邻关系的两种扩边方案都能很好地避免由于CPP边缘造成编码性能不高的问题,并且相比较于同纬度的ERP条带,两种扩边方案下CPP条带的编码性能BD-rate对Y分量平均减少2.01%和3.51%、U分量平均减少了5.00%和6.10%、V分量平均减少了5.21%和6.09%。基于拉伸的矩形化过程中,不同的插值算法对拉伸图像的质量影响不同。为此本文分别研究了基于一维最近邻插值和基于Lanczos插值拉伸的矩形化编码方案。实验结果表明,相比较于原始的CPP条带,两种插值拉伸下矩形化方案的编码性能BD-rate对Y分量平均减少了6.61%和29.7%。相比较于同纬度的ERP条带,基于Lanczos插值拉伸的矩形化方案的编码性能BD-rate在Y分量上平均减少了8.94%、在U分量和V分量上分别减少了9.52%和11.06%。为了进一步提高CPP格式的编码性能,本文在条带矩形化编码技术上,分析了不同的条带划分方式对CPP编码性能的影响,并给出基于单次划分下和基于固定划分间隔下的最优编码方案。实验表明,相比较于整幅未划分的CPP图像,本文得到的两种最优编码方案性能BD-rate对Y分量平均减少了7.63%和7.88%;相比较于ERP图像,两种最优编码方案的编码性能BD-rate对Y分量平均减少了3.59%和3.74%,U分量平均减少了3.90%和4.53%,V分量平均减少了3.46%和2.25%。

关键词：全景视频全景视频编码球面视频投影

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全景视频图像融合与拼接算法研究

全景视频图像融合与拼接算法研究

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作者：彭凤婷电子科技大学

学位级别：硕士

虚拟现实（Virtual Reality,VR）技术普及和市场拓展在最近五年有一次大的飞跃。特别是VR 360全景视频的商业应用已经走入千家万户,进入了快速发展时期。人们对主观质量、沉浸式感受的需求越来越高导致高分辨率、高动态范围的全景视频... 详细信息

虚拟现实（Virtual Reality,VR）技术普及和市场拓展在最近五年有一次大的飞跃。特别是VR 360全景视频的商业应用已经走入千家万户,进入了快速发展时期。人们对主观质量、沉浸式感受的需求越来越高导致高分辨率、高动态范围的全景视频数据量骤升。这直接引发了VR视频数据在传输和储存两个方面同时面临更大挑战。因此,研究VR全景视频合成和编码压缩具有强烈的现实急迫性。论文以全景视频图像的融合、拼接、编码相关技术为主要研究内容,具体地,在四个方面展开工作。（1）实现全景视频图像采集、预处理、配准到融合的全过程。基于正六面体六镜头摄像机采集的视频数据,采用棋盘标定法对相机进行标定,采用白平衡算法解决图像色差一致性问题。将六幅图像映射到球面,采用SIFT算法进行配准,采用重叠区域线性过渡法进行融合,最后生成VR 360全景视频图像。（2）分析VR球面图到平面图的多种映射格式,选择最佳全景视频编码输入格式。分析对比圆柱体、六面体、八面体、二十面体、新型瓦片分割等映射转换方式在编码性能、主客观质量及计算量方面的差异。验证得出六面体是目前最佳的编码输入格式的结论。（3）基于图像融合拼接技术提出全景视频运动估值越界折叠搜索算法。利用全景视频图像左右边界的连续性,运动补偿时通过图像拼接技术将重构帧左右边界进行拼接融合,降低运动估值搜索匹配块的误差,提升了编码效率。（4）针对CIS扫描仪扫描图像去噪提出了一种光栅条纹去除算法。分析了CIS扫描仪物理结构,建立了光栅条纹噪声数学模型,提出了傅里叶函数算法,有效去除了图像的条纹噪声。上述四个方面的工作有望为全景视频融合、拼接、编码的算法研究提供一些有益参考。在全景图像融合与拼接算法方面达到了合成全景图像平滑自然,具有较好的主观质量。对多种VR球面图到平面图映射格式测试结果表明,六面体为现有的优于经纬图的映射格式,建议作为全景视频编码输入格式的主要选择。全景视频运动估值折叠算法能够找到失真更小的匹配块,有效提升了编码效率。光栅条纹去除算法能有效去除CIS扫描图像噪声,且比现有噪声去除算法效果更佳。

关键词：图像拼接虚拟现实全景视频编码映射格式光栅条纹

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