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基于3D-HEVC的三维视频编码方法综述 被引量:3
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作者 贾克斌 刘畅 +1 位作者 刘鹏宇 张儒依 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1082-1094,共13页
三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)是立体视频编码扩展的国际标准化组织(Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extension Development,JCT-3V)推出的目前最新的3D视频编码标准,基于3D... 三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)是立体视频编码扩展的国际标准化组织(Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extension Development,JCT-3V)推出的目前最新的3D视频编码标准,基于3D-HEVC的三维视频编码技术的研究推动了其应用并成为目前三维视频编码技术的研究热点.在回顾3D视频编码标准发展基础上,描述了基于3D-HEVC的三维视频编码方案,对其中最为关键的三维视频纹理图与深度图编码方法与研究进展进行了重点分析与阐述.首先,对目前借助视频序列中纹理特性的三维视频纹理图编码方法展开了综述并说明其存在的问题.然后,对基于纹理特性和区域的三维视频深度图编码方法展开了分析和论述.最后,结合近年来最新的研究成果,展望了三维视频编码技术的发展并提出了新的研究课题. 展开更多
关键词 三维高效视频编码(3D-HEVC) 视频编码标准 三维视频编码 纹理图编码 深度图编码
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基于块编码特点的压缩视频质量增强算法
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作者 于海 杨磊 +4 位作者 高阳 刘枫琪 刘鹏宇 孙萱 张悦 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1069-1076,共8页
针对现有压缩视频质量增强算法未能充分利用压缩视频特点的问题,研究了视频编码与压缩视频质量增强任务之间的本质关系,并针对性地设计了一种基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural network, 3D-CNN)的非对齐压缩视频质量增强... 针对现有压缩视频质量增强算法未能充分利用压缩视频特点的问题,研究了视频编码与压缩视频质量增强任务之间的本质关系,并针对性地设计了一种基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural network, 3D-CNN)的非对齐压缩视频质量增强算法。实验结果表明:相较于高效视频编码(high efficiency video coding, HEVC)标准H.265,所提算法在低延迟(low delay, LD)配置下且量化参数(quantization parameter, QP)为37时,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)提升了0.465 2 dB;相较于数据压缩会议(data compression conference, DCC)中提出的多帧引导的注意力网络(multi-frame guided attention network, MGANet)方法,该算法PSNR的增长量提升了15.1%。 展开更多
关键词 视频编码 高效视频编码(high efficiency video coding HEVC) 压缩视频质量增强 深度学习 卷积神经网络(convolutional neural network CNN) 三维卷积神经网络(3D convolutional neural network 3D-CNN)
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可重构结构下四叉树编码划分并行设计与实现
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作者 王欣 蒋林 +1 位作者 曹非 李远成 《无线电工程》 北大核心 2022年第6期1091-1098,共8页
针对三维高效视频编码过程中因数据量巨大而导致的计算时间长和硬件资源消耗大等问题,提出了一种基于可重构阵列处理器的四叉树编码单元(Coding Unit,CU)划分并行化设计方案。基于四叉树编码的循环嵌套分层结构,结合可重构阵列处理器分... 针对三维高效视频编码过程中因数据量巨大而导致的计算时间长和硬件资源消耗大等问题,提出了一种基于可重构阵列处理器的四叉树编码单元(Coding Unit,CU)划分并行化设计方案。基于四叉树编码的循环嵌套分层结构,结合可重构阵列处理器分布式共享存储的特点,采用了数据级并行计算和流水线作业(功能并行)的思想进行加速。实现四叉树CU划分的并行映射与验证。结果表明,在不影响编码质量的情况下,该方案消耗较小的硬件资源,同时并行设计的加速比达到了9.64。与专用硬件相比,LUT资源消耗减少78%,REG资源消耗减少20%。 展开更多
关键词 四叉树编码 阵列处理器 并行计算 三维高效视频编码 可重构结构
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3D-HEVC中改进的NBDV推导方法 被引量:2
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作者 杨秋翔 李英 +1 位作者 雷海卫 杜博 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第9期2459-2463,2525,共6页
为提高基于相邻块视差矢量(disparity vector from neighboring blocks,NBDV)的精确度,提出一种NBDV推导的改进算法。依据不同候选位置上DV被最终选为NBDV的概率和率失真优化算法,选出当前编码单元(coding unit,CU)的空域、时域相邻块... 为提高基于相邻块视差矢量(disparity vector from neighboring blocks,NBDV)的精确度,提出一种NBDV推导的改进算法。依据不同候选位置上DV被最终选为NBDV的概率和率失真优化算法,选出当前编码单元(coding unit,CU)的空域、时域相邻块所有最优视差矢量(disparity vector,DV),重新建立NBDV候选列表,根据列表中DV的数量,结合率失真优化算法推导出最终的NBDV。实验结果表明,改进算法较传统NBDV推导算法有大幅提高,NBDV更加精确,在保持码率,PSNR基本不变的情况下,编码时间平均可减少21.73%。 展开更多
关键词 三维视频编码 基于三维视频编码高效视频编码标准 视点间预测工具 视差矢量推导 基于相邻块视差矢量推导
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基于3D-HEVC标准的相邻块视差矢量获取算法质量优化的研究 被引量:2
5
作者 周作成 贾克斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1931-1936,共6页
在高效视频编码标准的三维扩展方案(3D-HEVC)中,相邻块视差矢量获取算法是视点间纹理图编码的一项关键技术.针对现有快速算法获取的视差矢量质量有所下降的问题,本文提出一种利用分组搜索和按比例组合策略的相邻块视差矢量获取质量优化... 在高效视频编码标准的三维扩展方案(3D-HEVC)中,相邻块视差矢量获取算法是视点间纹理图编码的一项关键技术.针对现有快速算法获取的视差矢量质量有所下降的问题,本文提出一种利用分组搜索和按比例组合策略的相邻块视差矢量获取质量优化算法.首先,改变原有相邻块视差矢量获取算法中将第一个搜索到的视差矢量作为最终视差矢量的准则;其次,设计一种新的分组结合方法,将时间方向和空间方向上的待搜索的候选块分为若干小组,并将互相临近的候选块中得到的视差矢量按比例结合为新的视差矢量;最后,设计新的分组搜索策略,在新的视差矢量与原有矢量中获取最终相邻块视差矢量.实验结果表明,在维持现有基于编码单元的简化相邻块视差矢量获取算法效率的前提下可实现编码质量提升. 展开更多
关键词 高效视频编码标准的三维扩展 视点间纹理图编码 相邻块视差矢量获取 比例组合 分组搜索
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基于注意力-残差双特征流卷积神经网络的深度图帧内编码单元快速划分算法
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作者 贾克斌 吴岳珩 《北京工业大学学报》 2025年第5期539-551,共13页
针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。... 针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。首先,提出一种具有3个分支的注意力-残差双特征流卷积神经网络(attention-residual bi-feature stream convolutional neural networks,ARBS-CNN)模型,其中基于残差模块(residual module,RM)和特征蒸馏(feature distill,FD)模块的2个分支用于提取全局图像特征,基于动态模块(dynamic module,DM)和卷积-卷积块注意力模块(convolutional-convolutional block attention module,Conv-CBAM)的分支用于提取局部图像特征;然后,将提取到的特征进行整合并输出,得到对深度图CU划分结构的预测;最后,将ARBS-CNN嵌入到3D-HEVC测试平台中,利用预测结果加速深度图帧内编码。与原始算法相比,提出的算法能在维持率失真性能几乎不受影响的条件下,平均减少74.2%的编码时间。实验结果表明,该算法能够在保持率失真性能的条件下,有效降低3D-HEVC的编码复杂度。 展开更多
关键词 三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding 3D-HEVC) 深度图 卷积神经网络(convolutional neural networks CNN) 编码单元(coding unit CU)划分 帧内编码 双特征流
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3D-HEVC深度建模模式的优化及并行设计 被引量:1
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作者 谢晓燕 王昱 +1 位作者 石鹏飞 朱筠 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第7期1553-1557,共5页
针对三维高效视频编码(3D High Efficiency Video Coding,3D-HEVC)增加的深度数据引入极高复杂度和资源消耗的问题,利用3D-HEVC的软件测试模型HTM16.1,对帧内预测算法的深度图进行分析,充分利用深度图中楔形分割具有相邻边缘分割和相对... 针对三维高效视频编码(3D High Efficiency Video Coding,3D-HEVC)增加的深度数据引入极高复杂度和资源消耗的问题,利用3D-HEVC的软件测试模型HTM16.1,对帧内预测算法的深度图进行分析,充分利用深度图中楔形分割具有相邻边缘分割和相对边缘分割的特点,提出了一种精简楔形搜索模板.实验表明,所提出的优化方案在不改变视频编码质量的情况下,节约了99.2%的存储空间,减少了61.8%的编码时间.此外,针对楔形波在视频测试平台上串行执行时间较长、存储消耗较大等缺点,考虑到提出的精简楔形搜索模板间无数据相关性,充分利用项目组提供的阵列处理器(DPR-CODEC)天然并行的特性,提出了一种帧内预测模式并行方案.所设计的并行方案数据加载时间的串/并加速比为1.912,在执行编码时各模板的串/并加速比达到1.637. 展开更多
关键词 三维高效视频编码 帧内预测 深度图 精简楔形搜索模板 并行
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基于自适应分段跳过规则的视点合成优化方法 被引量:2
8
作者 贾克斌 刘畅 窦环 《高技术通讯》 北大核心 2017年第9期777-782,共6页
对目前三维高效视频编码(3D-HEVC)标准的性能进行了分析,针对其深度图编码采用的合成视点失真变化(SVDC)计算复杂度高的问题,提出了一种基于自适应分段跳过规则的视点合成优化(VSO)方法。考虑到原始方法跳过了深度数据没有变化的模块或... 对目前三维高效视频编码(3D-HEVC)标准的性能进行了分析,针对其深度图编码采用的合成视点失真变化(SVDC)计算复杂度高的问题,提出了一种基于自适应分段跳过规则的视点合成优化(VSO)方法。考虑到原始方法跳过了深度数据没有变化的模块或像素行,但忽略了可以在VSO中跳过的较小区域,该方法首先根据深度零失真准则和纹理平滑度准则判别出深度图中不会造成合成视点失真的区域,然后在深度图编码进行SVDC计算前基于自适应分段规则来提前跳过上述零失真区域,最后终止该区域的SVDC计算过程,有效地降低编码复杂度。对比实验结果证明了该方法的有效性,能在保持编码质量不变的前提下,平均减少14.2%的编码时间。 展开更多
关键词 三维高效视频编码(3D-HEVC) 深度图编码 合成视点失真变化(SVDC) 视点合成优化(VSO) 深度零失真准则 纹理平滑度准则
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基于阵列处理器的SVDC算法并行设计与实现
9
作者 蒋林 黎瑞金 曹非 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第10期285-290,共6页
视点合成失真算法(Synthesized View Distortion Change,SVDC)作为三维高效视频编码(3D High Efficiency Video Coding,3D-HEVC)中改善深度图编码效率的有效途径,已成为当下三维视频领域的研究前沿之一。基于阵列处理器,利用分布式共享... 视点合成失真算法(Synthesized View Distortion Change,SVDC)作为三维高效视频编码(3D High Efficiency Video Coding,3D-HEVC)中改善深度图编码效率的有效途径,已成为当下三维视频领域的研究前沿之一。基于阵列处理器,利用分布式共享存储结构设计并实现一种SVDC算法的并行映射方式,并根据访存特性提出失真值计算优化方案,以像素级误差平方和(Sum of Squared Differences,SSD)计算替代单元级SSD计算。实验表明,相比于HTM平台,算法的平均性能可以提升19.03%,所设计的失真值计算并行方案串/并加速比为2.36,使用像素级SSD计算后相比于优化前平均性能可以提升39.3%。 展开更多
关键词 阵列处理器 三维高效视频编码 分布式共享存储 视点合成失真算法
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一种改进的相邻块视差矢量快速获取方法
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作者 谢晓燕 周金娜 +2 位作者 朱筠 刘新闯 王安琪 《西安邮电大学学报》 2019年第6期57-63,共7页
针对三维高效视频编码中视差矢量精度低、获取过程所需编码时间长的问题,提出一种改进的相邻块视差矢量快速获取方法。该方法首先对空域候选块进行重新组合,得到最优空间候选块顺序;然后从时域和空域方向再分别进行视差矢量的搜索,通过... 针对三维高效视频编码中视差矢量精度低、获取过程所需编码时间长的问题,提出一种改进的相邻块视差矢量快速获取方法。该方法首先对空域候选块进行重新组合,得到最优空间候选块顺序;然后从时域和空域方向再分别进行视差矢量的搜索,通过均值计算获得最终的视差矢量;最后分析视差矢量空域和时域候选块的可并行性和数据相关性,设计并实现视差矢量基于阵列处理器的并行化映射。实验结果表明,改进方法的编码增益平均提升1.23%;视差矢量获取的编码时间缩减到了原来的1/8。 展开更多
关键词 三维高效视频编码 视差矢量 并行化 阵列处理器
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基于单深度帧内模式的3D-HEVC深度视频信息隐藏算法 被引量:6
11
作者 王静 郁梅 +2 位作者 蒋刚毅 骆挺 高巍 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期893-901,共9页
针对三维(3D)视频系统中深度视频的安全问题,利用一种全新的信息嵌入载体,提出一种基于单深度帧内模式(single depth intra mode)的3D高效视频编码(3D-HEVC)深度视频信息隐藏算法。首先,对采用单深度帧内模式编码的编码单元(CU)根据相... 针对三维(3D)视频系统中深度视频的安全问题,利用一种全新的信息嵌入载体,提出一种基于单深度帧内模式(single depth intra mode)的3D高效视频编码(3D-HEVC)深度视频信息隐藏算法。首先,对采用单深度帧内模式编码的编码单元(CU)根据相邻块重建像素构建像素候选列表,并比较候选列表中的两个像素值;然后,为增加算法的安全性、保证视频的质量,在像素值相等和不相等的情况下分别根据密钥和后续块的预测模式范围选择嵌入块;最后,根据隐秘信息对嵌入块候选列表所选像素的索引值进行LSB调制。实验结果表明,本文算法平均每帧嵌入容量为244bit,编码重建深度视频绘制视点质量的峰值信噪比(PSNR)值和结构相似度(SSIM)值仅分别平均下降1.41×10-3 dB和6×10-6,码率平均增长0.12%,可见本文算法对3D视频的主观感知质量及码率影响很小。 展开更多
关键词 信息隐藏 深度视频编码 三维高效视频编码(3D-HEVC) 单深度帧内模式
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3D-HEVC深度图帧内预测快速编码算法 被引量:4
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作者 李雅婷 杨静 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期222-228,共7页
三维高效视频编码在产生了高效的编码效率的同时也是以大量的计算复杂性作为代价的。因此为了降低计算的复杂度,本文提出了一种基于深度学习网络的边缘检测的3D-HEVC深度图帧内预测快速算法。算法中首先使用整体嵌套边缘检测网络对深度... 三维高效视频编码在产生了高效的编码效率的同时也是以大量的计算复杂性作为代价的。因此为了降低计算的复杂度,本文提出了一种基于深度学习网络的边缘检测的3D-HEVC深度图帧内预测快速算法。算法中首先使用整体嵌套边缘检测网络对深度图进行边缘检测,而后使用最大类间方差法将得到的概率边缘图进行二值化处理,得到显著性的边缘区域。最后针对处于不同区域的不同尺寸的预测单元,设计了不同的优化方法,通过跳过深度建模模式和其他某些不必要的模式来降低深度图帧内预测的模式选择的复杂度,最终达到减少深度图的编码复杂度的目的。经过实验仿真的验证,本文提出的算法与原始的编码器算法相比,平均总编码时间可减少35%左右,且深度图编码时间平均大约可减少42%,而合成视点的平均比特率仅增加了0.11%。即本文算法在可忽略的质量损失下,达到降低编码时间的目的。 展开更多
关键词 三维高效视频编码 深度图 帧内预测 边缘检测 模式决策 深度建模模式
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基于DPRAP的高级残差预测算法可重构设计与实现
13
作者 谢晓燕 王淑欣 +2 位作者 朱筠 张西红 姬申涛 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期217-224,共8页
针对三维高效视频编码(three dimensional-high efficiency video coding,3D-HEVC)中高级残差预测(advanced residual prediction,ARP)算法没有充分利用深度图的数据特性而导致编码时间长、硬件加速资源占用率高的问题,提出了一种基于... 针对三维高效视频编码(three dimensional-high efficiency video coding,3D-HEVC)中高级残差预测(advanced residual prediction,ARP)算法没有充分利用深度图的数据特性而导致编码时间长、硬件加速资源占用率高的问题,提出了一种基于可重构硬件实现的ARP快速选择算法。本文首先依据深度图的数据特性将其分为近中远3个区域,然后设定阈值对不同区域下的高级残差预测算法进行快速选择,从而达到减少编码时间的目的。实验结果表明与标准平台HTM-16.1相比快速选择算法在平均峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)的损耗仅为0.019dB的情况下编码时间降低8.10%。最后利用动态可编程可重构阵列处理器(dynamic programmable reconfigurable array processor,DPRAP)对ARP快速选择算法进行并行加速,再基于阵列处理器的重构机制提出一种可重构实现方案,达到对算法加速的同时降低硬件资源占用率的目的。实验表明所设计的可重构方案与并行方案相比总体减少了50%的处理元(process element,PE)数量和33.23%的指令数,平均加速比达到1.9。优化前后的算法结合视差估计进行对比验证,平均加速比达到2.5。因此本文对3D-HEVC算法的实时视频编码具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 三维高效视频编码 深度图 视点间预测 阵列处理器 并行化 可重构
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