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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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