基于3D-HEVC的低复杂度编码模型与方法研究

批准号:
61771432
项目类别:
面上项目
资助金额:
63.0 万元
负责人:
张秋闻
依托单位:
学科分类:
F0101.信息论
结题年份:
2021
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
常化文、吴庆岗、李灿林、王晓、蒋斌、黄琨强、赵小鑫、安慰、张卫国
国基评审专家1V1指导 中标率高出同行96.8%
结合最新热点,提供专业选题建议
深度指导申报书撰写,确保创新可行
指导项目中标800+,快速提高中标率
微信扫码咨询
中文摘要
发展三维视频是信息技术现阶段的主要任务,其中复杂度高的3D-HEVC编码是尚未解决的核心问题。目前研究方法大多集中在提高3D-HEVC编码性能,但新的预测和变换工具引入使得3D-HEVC计算复杂度急剧增加,阻碍了三维视频编码技术的发展与应用。本项目针对三维视频中多视点纹理视频的特性,构造结构化的快速编码模型,揭示多视点纹理视频结构化冗余关系,运用机器学习和JND理论设计基于深度分级、编码单元和自适应模式选择的快速纹理视频压缩;针对深度图自身的分布特性,推导基于前景背景、边缘和模式的判决优化模型,探讨计算复杂度低的深度编码方法;针对纹理视频和深度图编码之间既关联又区别的特点,建立二者联合的低复杂度纹理-深度编码模型,有望在整体不降低编码效率的前提下,大幅度提高3D-HEVC编码速度。本项目研究为探索低复杂度三维视频编码提供新的理论成果和方法基础,对促进三维视频编码的国际标准化进程有积极作用。
英文摘要
The development of three-dimension video is a main task of the new generation information technology at this stage, and how to reduce the complexity of 3D-HEVC encoder is an unsolved core issue. Currently, most of researches focus on improving the coding performance of 3D-HEVC. However, the introduction of new prediction and transformation coding techniques dramatically increase computational complexity for 3D-HEVC, which obstructs the rapid extension and practical use of the new generation three-dimension video. In consideration of the characteristics of multi-view texture video in new generation three-dimension video, a structured fast model will be built to reveal the constructed redundancy relationship of multi-view texture video. Meanwhile, according to harmonic analysis theory, texture video coding will be designed for fast depth level, coding unit and adaptive prediction based on machine learning and JND (Just Noticeable Distortion) technologies. For distributives of depth map, an optimization model will be deduced based on foreground/background, edges and mode decision, and proposes low complexity depth map coding approach. In addition, a low complexity texture-depth joint coding model will be set by using the relevant and distinct feature between texture video and depth map coding, which can significantly reduce the computational complexity of 3D-HEVC while maintaining nearly the same rate distortion performance as the original encoder. Research of the project can provide new theoretical achievements and methodological foundation for accomplishing low complexity three-dimension video coding, and make a contribution for three-dimension video international standardization development.
本项目主要探索新一代三维视频的低复杂度编码系统中若干未解决的关键科学问题。获得主要成果如下:1)针对目前3D-HEVC压缩三维纹理视频时编码结构复杂效率低的问题,构建新的3D-HEVC视频编码结构,减少不需要执行的压缩模式,提高3D-HEVC纹理视频的编码速度。2)针对目前3D-HEVC压缩深度图时深度模型预测计算复杂度高的问题,设计快速的三维视频深度图像编码方法,可对同质区域进行粗略编码而对边缘部分进行精细编码,从而加快3D-HEVC深度编码速度。3)针对目前3D-HEVC快速算法大多对纹理视频和深度编码两者进行单独优化的问题,通过构建纹理-深度联合的编码模型,从整体上保持三维视频质量同时获得编码效率高、复杂度低的3D-HEVC编码方法。4)针对目前3D-HEVC压缩三维视频时较少考虑视觉上的冗余特性且计算复杂度较高,通过研究人类视觉系统特性,开发基于纹理变化的空间-时间敏感度JND编码模型,从而对三维视频编码单元进行快速划分。本项研究开展以来,已在国内外重要期刊上发表论文30篇,其中SCI检索21篇;申请发明专利24项,授权发明专利6项,计算机软件著作权8项,出版学术专著1部,获河南省科技进步一等奖1项、二等奖2项、三等奖1项。上述研究成果,有力支撑了低复杂度三维视频编码系统的开发利用,为探索低复杂度三维视频编码提供新的理论成果和方法基础。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.13190/j.jbupt.2021-023
发表时间:2021
期刊:北京邮电大学学报
影响因子:--
作者:刘伟华;王中方;张秋闻;徐晋;丁汉清
通讯作者:丁汉清
A Fast and Efficient 3D-HEVC Method for Complexity Reduction Based on the Correlations of Inter-View, Spatio-Temporal, and Texture-Depth
一种基于视图间、时空和纹理深度相关性的快速高效的 3D-HEVC 复杂度降低方法
DOI:10.1109/access.2020.3009424
发表时间:2020
期刊:IEEE Access
影响因子:3.9
作者:Zhang Qiuwen;Wang Yihan;Wei Tao;Huang Lixun;Su Rijian
通讯作者:Su Rijian
DOI:--
发表时间:2019
期刊:计算机科学
影响因子:--
作者:蒋斌;甘勇;张焕龙;张秋闻
通讯作者:张秋闻
Robustness Analysis of Iterative Learning Control for a Class of Mobile Robot Systems With Channel Noise
一类带有通道噪声的移动机器人系统迭代学习控制的鲁棒性分析
DOI:10.1109/access.2019.2903716
发表时间:2019-03
期刊:IEEE Access
影响因子:3.9
作者:Huang Lixun;Zhang Qiuwen;Sun Lijun;Sheng Zhichao
通讯作者:Sheng Zhichao
DeepPred-SubMito: A Novel Submitochondrial Localization Predictor Based on Multi-Channel Convolutional Neural Network and Dataset Balancing Treatment
DeepPred-SubMito:一种基于多通道卷积神经网络和数据集平衡处理的新型线粒体定位预测器
DOI:10.3390/ijms21165710
发表时间:2020-08
期刊:International Journal of Molecular Sciences
影响因子:5.6
作者:Xiao Wang;Yinping Jin;Qiuwen Zhang
通讯作者:Qiuwen Zhang
基于HEVC的三维视频深度编码关键技术研究
- 批准号:61302118
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:25.0万元
- 批准年份:2013
- 负责人:张秋闻
- 依托单位:
国内基金
海外基金
