论文摘要：基于对象的快速多视点分形视频编码系统研究与实现

随着分形理论的不断发展与完善，以及分形在图像压缩中的成功应用，近年来分形压缩技术也逐渐扩展到视频图像序列的压缩，并取得显著的成果。目前多媒体技术不断发展，交互性将成为未来多媒体技术的一个主要特征，为此视频技术也需要由二维向三维转变。与普通的二维视频相比，三维视频增加了场景的深度信息，使数据量成倍增长，这就需要对其进行有效地压缩。因此本文提出了一种基于对象的快速多视点分形视频编码算法，具体内容如下：首先提出了一种基于自适应分割对象的分形视频编码算法：在分形视频编码算法中嵌入自动分割程序，并根据需要编码帧数自适应确定分割视频帧，并实现视频对象分割和编码并行实施的方法，节约了编码时间。实验结果表明基于对象的压缩编码方法相对于非基于对象的压缩编码方法，不仅提高了峰值信噪比和压缩比，同时减少了压缩时间；然后在分形编码算法中引入环路滤波器和分数像素块匹配，实验证明该方法不但增加了编码质量，同时提高了压缩比；并对分形算法在硬件移植中遇到的关键技术进行了研究。其次研究了运动估计方法，提高编码速度：分形编码速度慢的主要原因是块匹配运动时间过长，本文在实现了传统的快速运动估计方法之后，设计了一种基于运动矢量场的自适应六边形搜索算法，实验表明基于运动矢量场的自适应六边形搜索算法搜索点数大约是全搜索方法的0.298-0.353倍，而PSNR值大约仅减少0.07-0.30dB。然后将分形视频编码算法应用到多视点视频编码中，并设计了一种新的立体视频编码方法：在立体视频编码中以左通道为基本层，右通道为增强层，左通道采用单独的运动补偿预测方式（MCP）进行编码，右通道采用MCP加视差补偿预测方式（DCP）进行编码。在进行DCP编码方式时，充分利用立体平行摄像结构中的偏振性和方向性，对DCP搜索方式进行了简化运算，提出了一种新型快速搜索算法。通过实验证明，在保证峰值信噪比（PSNR）和压缩比基本保持不变的前提下，本文所提快速编码算法能够将运算复杂度降低为全搜索算法的0.028-0.029倍，极大的增强了立体视频编码的实用性，最后将该编码方式扩展到了多视点视频编码。

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