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题目：
雅宝题库答案：
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雅宝题库解析：
立体视频技术可以让人在正常的视觉条件下，获得立体视觉效果。立体视频增加了景物的深度信息，增强了视觉的现实感、层次感和逼真感，使观察者能够获得更为丰富、全面的信息，因此在影视产业、娱乐产业、教育医疗、军事与航天工业等领域具有广阔的应用前景。但立体视频与单通道视频相比，要处理的数据量增加了一倍以上，研究更高效的数据压缩编码技术，去除信息冗余，是对立体视频数据进行有效存储和传输的关键。因此，立体视频编码技术是立体视频领域的一个重要研究方向，也是国内外立体视频图像的研究前沿热点之一。 本论文依托国家十一五863计划关于三维特征提取与立体显示技术研究的课题、虚拟现实技术与系统国家实验室自主课题“基于H.264的嵌入式立体视频编码方法研究”，围绕预测编码、运动估计、视差估计、码率控制等立体视频编码关键技术进行深入研究，着重研究如何利用立体视频帧间图像之间的时间相关性和左右通道间的空间相关性，结合人类视觉系统的特性，高效地对立体视频图像进行编码压缩，降低立体视频的数据量；同时降低计算复杂度，减小计算开销，在保证视频质量的前提下，实现立体视频的实时压缩编码和动态码率控制。论文研究内容和创新主要有如下四个方面： （1）帧内预测编码 在H.264标准中，以宏块为单位，仅采用光栅扫描顺序进行帧内预测编码，并没有使用其他可能更优的预测顺序，也即没有充分利用宏块间的相关性，故不能达到更高的编码效率。针对这一局限性，本文分析了进一步提高帧内预测编码效率的途径，提出了一种基于宏块组最优预测顺序的帧内预测编码方法。该方法利用相邻图像块的纹理在局部空间中存在一定相关性的特点，扩展了H.264的固定光栅扫描预测顺序，以宏块组为单位，每个宏块组内部从8种预测顺序中选择最优的预测顺序进行编码，这8种预测顺序涵盖了大部分视频图像的纹理方向，从而提高了预测精度。与H.264帧内预测编码算法相比，在保证视频图像质量的同时，该方法可以较好提升编码效率。 （2）立体视频快速运动估计 在H.264中，运动估计的计算量占整个编码器计算量的一半以上，其速度直接影响编码器的编码速度，研究立体视频的快速运动估计算法，是提高编码速度的一个行之有效的方法。因而本文提出了一种基于偏振约束的立体视频快速运动估计算法，充分利用平行双目立体摄像系统的特性及左右通道图像对之间的空间相关性，实现立体视频的快速运动估计。对于右通道，结合视差估计和运动估计得到最优运动矢量，根据偏振约束只在水平方向上进行小范围的运动估计搜索，从而大幅度降低了运动估计的计算复杂度。该算法在保证解码图像质量的前提下，显著提高了编码速度，可以实现立体视频的实时压缩编码。 （3）立体视频视差估计 目前绝大多数视差估计算法的研究都是基于平行相机以及相机具有相同焦距的假设，然而在实际应用中，由于空间的限制，双目摄像机可能非平行放置；或者两个摄像机的内参数不完全相同，现有的视差估计算法将会失效。本文针对这种特殊情形，提出了一种基于网格匹配的立体视频视差估计算法。首先利用SIFT（Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）特征点的旋转和尺度不变性来建立非平行立体图像对间的稀疏匹配关系；并结合RANSAC（Random Sample Consensus，随机抽样一致性）算法和视差连续性约束对匹配点集进行过滤有效消除了误匹配点；然后采用逐点插入迭代算法对稀疏匹配点集进行插值生成密集匹配点集，构建立体图像对的匹配DT（Delaunay Triangulation）网格；基于此匹配网格，通过插值、线性映射及逐步搜索等方法进行精确的视差估计。与基于块的视差估计算法相比，该算法有效保证了视差估计的准确度，比特率显著减少，同时立体视频的重建质量也有较大提高。此外，该算法不仅适于双目摄像机非平行放置或者焦距不同的情形，也适用于平行相机的情况。 （4）立体视频码率控制 要在网络带宽有限且时变的信道上实时传输立体视频流，必须进行有效的码率控制。然而现有的码率控制算法大多是针对二维视频编码系统设计的，有关立体视频的码率控制技术的研究还较少。因此，本文首次提出了一种基于SAQD（Sum of Absolute Quantized Difference，绝对量化残差和）域模型的立体视频码率控制算法。首先通过数学分析和实验，建立了一种新的基于SAQD域的失真模型和率模型，模型简单、准确，能够有效降低码率控制的计算复杂度。然后通过拉格朗日方程结合这两个模型求解得到左、右通道的最优比特数，进而计算各通道内的基本单元的目标码率；最后，通过SAQD域的率模型推导得到一个线性码率控制模型，利用此模型求得当前基本单元的量化步长。在相同条件下，相比通道间进行固定比特分配且左右通道内采用JSVM（Joint Scalable Video Model，联合可伸缩视频编码参考模型）码率控制算法，该算法的码率控制精度更高，解码图像恢复质量更好。说明该算法能够充分利用信道带宽，进行有效的立体视频动态码率控制，在网络带宽和解码图像失真度之间求得最佳平衡点。 论文研究成果已应用于支撑课题中的“嵌入式立体视频压缩传输和立体显示系统”，这证明本文所提出方法是有效的。 |
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发表于 2022-5-27 19:33:16
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