相關商品
商品簡介
作者簡介
序
目次
商品簡介
本書系統地介紹了三種多視點視頻壓縮技術，即多邊信息的分布式多視點視頻編碼、兼容標準的高效立體視頻編碼和魯棒的多描述多視點視頻編碼。本書的研究內容對3D視頻的壓縮和魯棒傳輸具有重要理論指導價值。本書可以作為高等院校電子信息、通信工程、計算機等相關專業的教師和學生的參考用書，也可供有關工程技術人員參考閱讀。
作者簡介
孟麗麗，女，1983年生，博士，副教授，碩士研究生導師。2013年于北京交通大學信號與信息處理專業獲博士學位，主要研究方向包括多描述編碼、分布式視頻編碼、3D視頻編碼及處理等。中國計算機學會（CCF）會員、IEEE Signal Processing Letters、IEEE Access、Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing等國際期刊審稿人。主持國家自然科學青年基金1項，參與國家、省部級項目7項。發表學術論文20餘篇，其中第一作者、通信作者發表SCI/EI 論文11篇。申請國家發明專利5項。
序
前 言
近年來，視頻顯示技術已經從2D視頻發展到3D立體視頻。多視點視頻是3D視頻一種重要的表述格式。多視點視頻是由同一時刻不同角度的攝像機對同一場景採集的視頻序列，它能更生動、準確地呈現場景。然而，多視點視頻的數據量很大，其存儲和傳輸都非常困難，如何高效和魯棒地壓縮多視點視頻數據已成為當前視頻編碼領域的研究熱點。
本書圍繞多視點視頻編碼，對多邊信息的分布式多視點視頻編碼、兼容標準的高效立體視頻編碼和魯棒的多描述多視點視頻編碼幾種視頻壓縮技術進行了深入研究，主要創新性研究成果如下。
（1）研究多邊信息的分布式多視點視頻編碼方法。該編碼方法能降低編碼端的複雜度、避免攝像機之間的通信，還可以更好地利用邊信息的相關性；同時，基於貝葉斯準則研究多邊信息的聯合條件概率密度函數，並將其應用在視頻編碼方法中。實驗結果證明，該方法能有效提高編碼效率。
（2）研究兼容標準的高效立體視頻編碼方法。現有的絕大多數編碼器都還是針對2D視頻的，無法直接處理多視點視頻。因此，本書在現有視頻編碼標準的基礎上，研究具有靈活預測模式和自適應預測結構的兼容標準的高效立體視頻編碼方法，該方法有效地提高了率失真性能。
（3）研究魯棒的多描述多視點視頻編碼方法。傳統多視點視頻編碼碼流一旦遇到網絡丟包或比特傳輸錯誤，解碼質量就會嚴重下降。具有魯棒性的多描述多視點視頻編碼方法能有效地解決這個問題。首先，針對多視點幀內編碼，研究基於隨機偏移量化器和均一偏移量化器的多描述多視點幀內編碼；然後，針對多視點幀間編碼，研究基於內插補償預處理的多描述多視點視頻編碼，該方法能有效地重建丟失塊或有誤差塊的信息，從而進一步提高塊的重建質量；最後，通過實驗及與相關算法的比較，證明該方法的魯棒性和有效性。
感謝北京交通大學趙耀教授、加拿大西蒙弗雷澤大學 Jie Liang教授、福建工程學院潘正祥教授及山東師範大學信息科學與工程學院對筆者研究工作的支持；同時，感謝國家自然科學基金青年項目（項目編號：61402268）和國家自然科學基金面上項目（項目編號：61572298）對本書研究工作的資助。
由於筆者學識水平所限，本書難免存在不足之處，懇請各位專家和廣大讀者給予批評指導。
著 者
2018年6月
近年來，視頻顯示技術已經從2D視頻發展到3D立體視頻。多視點視頻是3D視頻一種重要的表述格式。多視點視頻是由同一時刻不同角度的攝像機對同一場景採集的視頻序列，它能更生動、準確地呈現場景。然而，多視點視頻的數據量很大，其存儲和傳輸都非常困難，如何高效和魯棒地壓縮多視點視頻數據已成為當前視頻編碼領域的研究熱點。
本書圍繞多視點視頻編碼，對多邊信息的分布式多視點視頻編碼、兼容標準的高效立體視頻編碼和魯棒的多描述多視點視頻編碼幾種視頻壓縮技術進行了深入研究，主要創新性研究成果如下。
（1）研究多邊信息的分布式多視點視頻編碼方法。該編碼方法能降低編碼端的複雜度、避免攝像機之間的通信，還可以更好地利用邊信息的相關性；同時，基於貝葉斯準則研究多邊信息的聯合條件概率密度函數，並將其應用在視頻編碼方法中。實驗結果證明，該方法能有效提高編碼效率。
（2）研究兼容標準的高效立體視頻編碼方法。現有的絕大多數編碼器都還是針對2D視頻的，無法直接處理多視點視頻。因此，本書在現有視頻編碼標準的基礎上，研究具有靈活預測模式和自適應預測結構的兼容標準的高效立體視頻編碼方法，該方法有效地提高了率失真性能。
（3）研究魯棒的多描述多視點視頻編碼方法。傳統多視點視頻編碼碼流一旦遇到網絡丟包或比特傳輸錯誤，解碼質量就會嚴重下降。具有魯棒性的多描述多視點視頻編碼方法能有效地解決這個問題。首先，針對多視點幀內編碼，研究基於隨機偏移量化器和均一偏移量化器的多描述多視點幀內編碼；然後，針對多視點幀間編碼，研究基於內插補償預處理的多描述多視點視頻編碼，該方法能有效地重建丟失塊或有誤差塊的信息，從而進一步提高塊的重建質量；最後，通過實驗及與相關算法的比較，證明該方法的魯棒性和有效性。
感謝北京交通大學趙耀教授、加拿大西蒙弗雷澤大學 Jie Liang教授、福建工程學院潘正祥教授及山東師範大學信息科學與工程學院對筆者研究工作的支持；同時，感謝國家自然科學基金青年項目（項目編號：61402268）和國家自然科學基金面上項目（項目編號：61572298）對本書研究工作的資助。
由於筆者學識水平所限，本書難免存在不足之處，懇請各位專家和廣大讀者給予批評指導。
著 者
2018年6月
目次
1
緒論 1
1.1 研究背景與研究意義 3
1.2 多視點視頻編碼的研究現狀 9
1.2.1 基於傳統2D視頻編碼的多視點視頻編碼研究 10
1.2.2 基於運動估計和視差估計的多視點視頻編碼研究 11
1.2.3 基於合成視點預測的多視點視頻編碼研究 14
1.2.4 分布式多視點視頻編碼研究 17
1.2.5 基於多描述編碼的多視點視頻編碼研究 19
1.3 本書內容安排與組織結構 20
2
多邊信息的分布式多視點視頻編碼 25
2.1 引言 27
2.2 多邊信息分布式視頻編碼 30
2.2.1 系統描述 30
2.2.2 最優重建 33
2.2.3 基於貝葉斯準則的聯合條件概率密度函數和
相關噪聲模型 35
2.3 基於貝葉斯準則的多邊信息分布式多視點視頻編碼 38
2.4 實驗結果 40
2.4.1 不同二進制碼的實驗結果 40
2.4.2 多邊信息分布式視頻編碼的實驗結果 43
2.4.3 多邊信息分布式多視點視頻編碼的實驗結果 48
2.5 本章小結 49
3
兼容標準的高效立體視頻編碼 51
3.1 引言 53
3.2 基於H.264的傳統立體視頻編碼 55
3.3 基於靈活預測模式兼容標準的立體視頻編碼 57
3.3.1 靈活預測模式 58
3.3.2 基於靈活預測模式的立體視頻編碼系統 60
3.4 基於自適應預測結構兼容標準的立體視頻編碼 62
3.4.1 自適應預測結構 62
3.4.2 基於自適應預測結構的立體視頻編碼系統 65
3.5 實驗結果 66
3.6 本章小結 70
4
魯棒的多描述多視點視頻編碼 73
4.1 引言 75
4.2 基於隨機偏移量化器的多描述多視點幀內
編碼 81
4.2.1 MDROQ系統描述 81
4.2.2 MDROQ期望失真的一般表達式 83
4.3 基於均一偏移量化器的多描述多視點幀內
編碼 87
4.3.1 低碼率聯合重建方法的比較 88
4.3.2 MDUOQ系統描述 90
4.4 多描述多視點幀內編碼的優化 92
4.4.1 系統框圖及DCT域的維納濾波 92
4.4.2 期望失真的建模 96
4.4.3 迭代優化算法 98
4.4.4 均一偏移量化器死區間隔的優化 99
4.5 魯棒的多描述立體視頻編碼 100
4.5.1 多描述立體視頻編碼的系統設計 100
4.5.2 內插補償預處理算法 103
4.6 理論分析 105
4.6.1 MDROQ與MDLTPC的理論比較 105
4.6.2 MDROQ的1D數據理論界限和實驗結果 107
4.7 實驗結果 109
4.7.1 多描述多視點幀內編碼的實驗結果 109
4.7.2 魯棒的多描述立體視頻編碼實驗結果 118
4.8 本章小結 121
5
總結與展望 123
5.1 總結 125
5.2 展望 125
參考文獻 127
緒論 1
1.1 研究背景與研究意義 3
1.2 多視點視頻編碼的研究現狀 9
1.2.1 基於傳統2D視頻編碼的多視點視頻編碼研究 10
1.2.2 基於運動估計和視差估計的多視點視頻編碼研究 11
1.2.3 基於合成視點預測的多視點視頻編碼研究 14
1.2.4 分布式多視點視頻編碼研究 17
1.2.5 基於多描述編碼的多視點視頻編碼研究 19
1.3 本書內容安排與組織結構 20
2
多邊信息的分布式多視點視頻編碼 25
2.1 引言 27
2.2 多邊信息分布式視頻編碼 30
2.2.1 系統描述 30
2.2.2 最優重建 33
2.2.3 基於貝葉斯準則的聯合條件概率密度函數和
相關噪聲模型 35
2.3 基於貝葉斯準則的多邊信息分布式多視點視頻編碼 38
2.4 實驗結果 40
2.4.1 不同二進制碼的實驗結果 40
2.4.2 多邊信息分布式視頻編碼的實驗結果 43
2.4.3 多邊信息分布式多視點視頻編碼的實驗結果 48
2.5 本章小結 49
3
兼容標準的高效立體視頻編碼 51
3.1 引言 53
3.2 基於H.264的傳統立體視頻編碼 55
3.3 基於靈活預測模式兼容標準的立體視頻編碼 57
3.3.1 靈活預測模式 58
3.3.2 基於靈活預測模式的立體視頻編碼系統 60
3.4 基於自適應預測結構兼容標準的立體視頻編碼 62
3.4.1 自適應預測結構 62
3.4.2 基於自適應預測結構的立體視頻編碼系統 65
3.5 實驗結果 66
3.6 本章小結 70
4
魯棒的多描述多視點視頻編碼 73
4.1 引言 75
4.2 基於隨機偏移量化器的多描述多視點幀內
編碼 81
4.2.1 MDROQ系統描述 81
4.2.2 MDROQ期望失真的一般表達式 83
4.3 基於均一偏移量化器的多描述多視點幀內
編碼 87
4.3.1 低碼率聯合重建方法的比較 88
4.3.2 MDUOQ系統描述 90
4.4 多描述多視點幀內編碼的優化 92
4.4.1 系統框圖及DCT域的維納濾波 92
4.4.2 期望失真的建模 96
4.4.3 迭代優化算法 98
4.4.4 均一偏移量化器死區間隔的優化 99
4.5 魯棒的多描述立體視頻編碼 100
4.5.1 多描述立體視頻編碼的系統設計 100
4.5.2 內插補償預處理算法 103
4.6 理論分析 105
4.6.1 MDROQ與MDLTPC的理論比較 105
4.6.2 MDROQ的1D數據理論界限和實驗結果 107
4.7 實驗結果 109
4.7.1 多描述多視點幀內編碼的實驗結果 109
4.7.2 魯棒的多描述立體視頻編碼實驗結果 118
4.8 本章小結 121
5
總結與展望 123
5.1 總結 125
5.2 展望 125
參考文獻 127
您曾經瀏覽過的商品
購物須知
大陸出版品因裝訂品質及貨運條件與台灣出版品落差甚大，除封面破損、內頁脫落等較嚴重的狀態，其餘商品將正常出貨。
特別提醒：部分書籍附贈之內容(如音頻mp3或影片dvd等)已無實體光碟提供，需以QR CODE 連結至當地網站註冊“並通過驗證程序”，方可下載使用。
無現貨庫存之簡體書，將向海外調貨：
海外有庫存之書籍，等候約45個工作天;
海外無庫存之書籍，平均作業時間約60個工作天，然不保證確定可調到貨，尚請見諒。
為了保護您的權益，「三民網路書店」提供會員七日商品鑑賞期(收到商品為起始日)。
若要辦理退貨，請在商品鑑賞期內寄回，且商品必須是全新狀態與完整包裝(商品、附件、發票、隨貨贈品等)否則恕不接受退貨。