發(fā)布時間：2024-06-14 00:09

　　視頻是人們獲取有價值信息最直接的方式之一,隨著網(wǎng)絡和無線通訊技術(shù)地飛速發(fā)展,人們對高清視頻的需求越來越大。獲取視頻信息通常需要將特定場景或者目標物體通過視頻采集器進行收集,再通過網(wǎng)絡傳輸?shù)浇K端,以便于視頻能在高分辨率的影像設備中播放。但由于目前網(wǎng)絡帶寬和存儲資源的限制,往往只能得到降質(zhì)的低分辨率視頻文件。因此如何利用有限資源來傳輸這些視頻數(shù)據(jù)且得到高質(zhì)量的視頻圖像成為了廣大學者的研究熱點和焦點之一,而圖像插值技術(shù)被認為是解決這一問題的有效方法之一。HEVC是目前性能最好的視頻編碼標準,它主要是針對高清視頻的編碼而設計的。該標準讓視頻的壓縮效率得到了極大的提升,進一步降低了視頻網(wǎng)絡傳輸對硬件的要求,但是其編碼的復雜度相對于其他視頻編碼標準要高的多,因此在碼率較低的條件下性能表現(xiàn)不佳,且解碼后的視頻存在較為嚴重的失真。針對這一問題,本文提出了一種基于自相似性的視頻圖像插值算法與HEVC編碼器相結(jié)合的視頻壓縮方案。該方案首先在編碼端對原始視頻序列進行下采樣處理,從而得到降至的低分辨率小視頻,然后使用HEVC編碼器對該小視頻進行編解碼,最后對解碼后的小視頻進行圖像插值以還原至初始圖像大小。該方...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 視頻圖像編碼方法研究現(xiàn)狀
    1.3 視頻編碼標準簡介
    1.4 論文的主要貢獻和結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于圖像自相似性互補拼貼的圖像插值算法
    2.1 基于圖像自相似性互補拼貼的圖像插值算法介紹
    2.2 NPCI算法詳述
        2.2.1 下采樣網(wǎng)格
        2.2.2 高低分辨率圖像塊之間的拼貼關(guān)系
        2.2.3 插值算法
    2.3 NPCI算法插值實驗
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于NPCI算法改進的視頻圖像插值算法
    3.1 算法介紹
    3.2 非局部圖像塊的相似度計算方法的改進
    3.3 NPCI與 NPCVI算法的K值實驗比較
    3.4 NPCVI算法插值實驗
    3.5 本章小結(jié)
第四章 NPCVI算法的GPU實現(xiàn)
    4.1 GPU與 CUDA并行平臺
    4.2 CUDA編程模型
        4.2.1 CUDA的計算模型
        4.2.2 CUDA的內(nèi)存模型
    4.3 NPCVI算法的GPU實現(xiàn)
        4.3.1 實驗環(huán)境概述
        4.3.2 NPCVI算法并行可行性分析
        4.3.3 NPCVI算法的并行設計
        4.3.4 實驗對比與分析
        4.3.5 NPCVI算法的并行優(yōu)化
    4.4 本章小結(jié)
第五章 實驗對比與結(jié)果分析
    5.1 插值效果對比
    5.2 低碼率條件下重建的圖像質(zhì)量對比
    5.3 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)及工作展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻
攻讀碩士期間取得的學術(shù)成果
致謝



本文編號：3993853