三维视频编码技术的发展与挑战

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视频编码技术前沿与方向

基于视觉特性的视频编码
❖ 技术3：视觉感知机理与编码
– “像素-基元/纹理-对象-场景” 层次模型 – S. Zhu, UCLA
视觉表示模型物理世界模型
场景
世界
对象基元、纹理像素
感知物质图获
取
原子/分子
结构电子感知
原始图像
纹理区域估计
合成纹理
合成图像
基于视觉特性的视频编码
基于视觉特性的视频编码
❖ 技术2：基于Inpainting技术的视频编码*
– 码率节省达18%
*D. Liu; X. Sun; F. Wu; S. Li; Y. Zhang, Image Compression With Edge-Based Inpainting, IEEE-TCSVT, Vol. 17, No. 10, Oct. 2007 pp. 1273–1287.
峰值信噪比=6.24
一般认为：峰值信噪比与图像质量近似成正比关系。
结论：1、峰值信噪比度量与人的视觉感知并不完全一致！
2、需要寻求更加符合人类视觉感知的客观度量方法以及相应的编码理论和方法。
可能突破方向：借鉴视觉感知机理
❖对视觉感知机理的认识逐渐深入，用于视频编码的潜力很大
视频编码
JPEG (~14倍) JPEG (~50倍)
A
B3
B2
B3
B1
B3
B2
B3
A
compatible base layer
传统可伸缩编码
❖ H.264 SVC
– SNR可分级：层间预测
Spatial Base Layer
(Layer 0)
reconstructed sequence

音视频编解码技术的现状与发展

音视频编解码技术的现状与发展随着互联网的普及和网络速度的提升，音视频资讯的获取变得越来越容易。

我们可以随时随地打开手机或电脑，观看视频、听音乐。

但是，这些视频和音频文件都离不开一个重要的技术——编解码技术。

本文将会探讨音视频编解码技术的现状与发展。

一、什么是编解码技术？在了解编解码技术的现状和发展前，我们需要先了解编解码技术是什么。

简单来说，音视频编解码技术就是把多媒体信号经过压缩算法转化为压缩格式的技术，以便于传输、存储和处理。

音视频编解码技术分为编码和解码两个过程，编码器把采集到的音视频数据压缩为压缩格式的数据，解码器把压缩格式的数据解压缩还原为原始音视频数据。

二、音视频编解码技术的现状1.国际标准的制定随着技术的发展，音视频编解码技术也在不断地被探索和研究，多种音视频编解码技术涌现出来并被广泛使用。

但是，如果缺乏统一的国际标准，那么不同厂商的设备和软件之间就会出现互不兼容的问题。

为了解决这个问题，国际标准组织ITU-T、ISO、IEC联合制定了许多音视频编解码标准，如H.264、H.265、MPEG-4、MPEG-2、VP9等等。

这些标准规定了音视频编解码的各种规范和参数，使得音视频编解码技术得到了广泛应用。

2.压缩效率的提升音视频编解码技术的核心之一就是压缩技术。

在压缩技术优化的过程中，压缩效率的提升一直是音视频编解码技术的发展方向之一。

现在，H.264是市场上最为流行的视频编码标准之一，其压缩后的视频质量和压缩比（压缩前和压缩后的数据量之比）都很优秀。

除此之外，H.265标准也日渐流行，在保证视频质量的前提下，其压缩比可以达到更高的水平。

3.应用领域的不断扩展音视频编解码技术应用领域的不断扩展也是其现状之一。

在早期，音视频编解码技术主要被应用在广播电视等领域。

随着技术和网络的发展，音视频编解码技术被应用到更多的领域，如在线视频、视频会议、社交应用、游戏直播等。

随着人们对视频沟通需求的不断增长，音视频编解码技术的应用领域将会更加广泛。

视频实时编码技术研究

视频实时编码技术研究随着互联网的不断普及，视频内容的使用和传输也变得越来越频繁。

但是，视频文件的体积往往很大，需要较多的网络带宽和存储空间。

为了解决这个问题，视频实时编码技术应运而生。

视频实时编码技术是指以一定的压缩率对视频信号进行实时压缩编码，使得传输过程中需要的带宽和存储空间降低，实现视频内容的高效传输。

目前常用的视频实时编码技术主要有H.264、VP9和AV1三种。

H.264是目前使用最为广泛的视频编码标准，已经被广泛应用于视频会议、视频播放、手机通信等领域。

VP9是谷歌公司推出的视频编码标准，其压缩率比较高，在视频清晰度较高的情况下，依然能够保持较小的文件体积。

AV1则是一种新兴的视频编码标准，比VP9更为先进。

不同的视频编码标准具有不同的特点和应用场景。

在应用过程中，需要根据实际需求选择合适的编码标准，进行灵活使用和组合，最大程度地发挥视频实时编码技术的优势。

视频实时编码技术的应用范围非常广泛。

其中，视频会议系统是最为典型的应用场景之一。

在这种场景下，对于视频信号的实时传输和处理要求非常高，需要使用高效的视频编码技术进行数据压缩和传输，以确保视频质量不受影响，传输流畅且稳定。

此外，视频实时编码技术还广泛应用于视频直播、在线教育、移动终端视频播放等领域。

在这些领域中，视频内容的实时传输和展示是非常重要的，视频实时编码技术的应用可以大大提高传输速度和用户体验。

总之，视频实时编码技术是一种非常重要的技术，它可以使视频内容的传输更加高效，并且应用范围非常广泛。

在未来，随着视频内容的多样化和传输速度的进一步提高，视频实时编码技术将发挥越来越重要的作用。

基于深度学习的视频编码算法的研究

基于深度学习的视频编码算法的研究一、前言随着移动互联网的快速发展，视频成为最受欢迎的媒体类型之一，据预测，到2022年，全球视频流量将占整个 IP 数据流量的80%以上。

而高效的视频编码算法是保证视频质量和网络流畅的关键所在。

深度学习的广泛应用，使得其在视频编码领域也得到了广泛的研究和应用，本文将针对基于深度学习的视频编码算法的研究进行探讨。

二、视频编码算法的发展历程1.传统视频编码算法传统的视频编码算法采用基于标准的离散余弦变换（DCT）和运动估计等技术来将视频压缩编码。

代表性的编码标准包括H.264、AVC和HEVC等，这些编码标准虽然已经可以满足当前视频压缩的需求，但其编码复杂度高且无法应对网络环境的变化，且其与深度学习的结合也受到了一定的限制。

2.基于深度学习的视频编码算法随着深度学习技术的发展，在对视频的编码和压缩方面也提供了不少新思路和方法。

与传统的视频编码算法不同，基于深度学习的视频编码思路一般都是以图像上的深度学习模型（主要是卷积神经网络）为基础，通过对图像序列的逐帧处理，实现对视频编码的压缩。

三、基于深度学习的视频编码算法研究1.基于卷积神经网络的视频编码算法在基于深度学习的视频编码算法中，基于卷积神经网络的视频编码算法应用最为广泛。

针对这种算法，主要的思路是将视频分为I帧、P帧和B帧，I帧作为关键帧，不进行编码压缩；P帧和B帧作为非关键帧，采用卷积神经网络进行编码压缩。

2.基于生成式对抗网络的视频编码算法除了基于卷积神经网络的视频编码算法外，基于生成式对抗网络的视频编码算法也是一种被广泛研究的方法。

这种方法主要通过让生成式对抗网络学习如何通过有损压缩来创建视频副本，并通过副本中的有损编码器来学习压缩，实现对视频编码压缩的优化。

3.其他基于深度学习的视频编码算法除了以上两种基于深度学习的视频编码算法外，目前还存在一些其他的算法，例如，《Deep Remaster》中提出的以带有运动信息的残差帧为关键帧的算法、Camera-Generated Image Compression使用自编码器实现的算法等。

video coding for machine的文章

video coding for machine的文章摘要：一、视频编码技术概述1.视频编码技术的背景与发展2.视频编码的基本原理二、机器学习在视频编码中的应用1.传统视频编码方法与局限性2.机器学习在视频编码中的优势3.主流的基于机器学习的视频编码技术三、深度学习在视频编码中的应用1.深度学习技术的发展及其在视频编码领域的应用2.深度学习视频编码方法的典型代表3.深度学习视频编码技术的未来发展趋势四、我国在视频编码技术的研究与应用1.我国在视频编码技术研究的发展历程2.我国在视频编码技术领域的优势与特点3.我国视频编码技术在实际应用中的案例分析五、视频编码技术的未来展望1.新一代视频编码技术的研发趋势2.视频编码技术在多媒体领域的融合与应用3.视频编码技术在5G、物联网等新兴领域的应用前景正文：一、视频编码技术概述随着信息技术的飞速发展，视频数据在全球范围内呈现出爆炸式增长。

为了更有效地存储和传输这些海量数据，视频编码技术应运而生。

视频编码技术通过对视频数据进行压缩、解压缩处理，实现了对视频数据的高效利用。

1.视频编码技术的背景与发展从早期的模拟视频信号编码，到数字视频编码，再到如今的网络视频编码，视频编码技术经历了几个阶段的发展。

从简单的预测编码、变换编码，到复杂的主流视频编码标准如H.264/AVC、H.265/HEVC，视频编码技术不断革新，以满足日益增长的音视频数据需求。

2.视频编码的基本原理视频编码的基本原理主要包括空间预测、时间预测、变换编码、熵编码等。

通过这些技术，可以将视频数据压缩至较低的码率，同时在接收端解码后恢复出高质量的视频信号。

二、机器学习在视频编码中的应用随着机器学习技术的兴起，它开始在视频编码领域发挥重要作用。

传统的视频编码方法依赖于固定的编码框架和参数设置，而机器学习通过对大量数据的学习，可以自适应地调整编码策略，从而提高编码性能。

1.传统视频编码方法与局限性传统视频编码方法虽然取得了一定的压缩效果，但受限于固定的编码策略和参数设置，往往无法针对不同场景和应用场景进行优化。

三维视频编码技术研究

三维视频编码技术研究三维视频编码技术研究摘要：随着三维技术应用的广泛发展，三维视频编码技术也成为研究的热点。

本文首先介绍了三维视频编码的背景和意义，然后详细探讨了三维视频编码的基本原理，并对其优点和挑战进行了分析。

接着，本文从三维视频编码技术的关键问题出发，综述了当前常用的三维视频编码算法，并对它们进行了比较和评价。

最后，本文总结了目前三维视频编码技术的发展趋势，并对未来的研究方向进行了展望。

1.引言随着三维电影、虚拟现实和增强现实的快速发展，三维视频编码技术日益受到关注。

三维视频编码是将三维场景中的视频内容进行压缩和编码，以便有效传输和存储。

它与传统的二维视频编码在数据量和压缩效率方面存在很大的差异，因此需要独特的算法和技术来实现。

2.三维视频编码的基本原理三维视频编码的基本原理是将三维场景中的立体视频数据转换为数字信号，然后对数字信号进行压缩和编码。

三维视频编码的核心问题是如何表示和编码三维场景中的立体信息。

常用的表示方法有视差图、深度图和立体图等。

视差图表示了左右眼之间的视差差异，深度图表示了场景中物体到相机的距离，立体图则是将左右眼的视频数据合并为一幅图像。

3.三维视频编码技术的优点和挑战相对于传统的二维视频编码技术，三维视频编码技术具有以下优点：提供了更加逼真和沉浸式的视觉体验，能够更好地表达三维空间中的深度和立体效果；能够支持多个视角的视频播放，使得观众可以选择自己喜欢的视角观看；能够提供更加细腻和真实的图像细节。

然而，三维视频编码技术也面临着一些挑战，如数据量大、压缩效率低、编解码复杂等问题。

4.常用的三维视频编码算法目前，常用的三维视频编码算法主要包括视图间预测编码、深度图编码和基于纹理的编码。

视图间预测编码利用不同视角之间的相关性进行预测和编码，以减少冗余信息。

深度图编码则主要针对三维场景中的深度信息进行编码和压缩。

基于纹理的编码将三维场景中的纹理信息进行提取和编码，以实现更好的视频质量和压缩效率。

视频编码技术的研究及应用

视频编码技术的研究及应用随着互联网飞速发展，人们对视频信息的需求也越来越多。

视频编码技术作为实现视频信息传输的重要手段，其在视频压缩、传输和存储等方面起着至关重要的作用。

在这篇文章中，我们将探讨视频编码技术的研究和应用，并展望未来的发展趋势。

一、视频编码技术的基础原理视频编码技术的基础原理就是将视频信号转换为数字信号，然后通过压缩技术减小信号的数据量，最后进行传输和存储。

具体来说，视频编码技术通过以下几个步骤实现：1. 帧率转换。

将视频采样的连续图像转换成一系列的帧，通常每秒钟25-30帧。

2. 空间采样转换。

将视频中各个图像块采样成数字信号。

3. 量化。

将数字信号的精度减小，以达到压缩的目的。

4. 变换。

将视频信号变换至频域，以达到更好的数据压缩效果。

5. 熵编码。

利用数据编码的观念，减小视频数据的冗余程度。

二、视频编码技术的研究现状和应用1. H.264编码技术H.264编码技术是当前最流行的视频编码技术之一，它可以将原始视频信号的数据量减小80%以上，实现高清视频信号的压缩存储。

在视频传输领域，H.264码流的压缩比高，传输速率低，较好地解决了网络带宽不足的问题。

2. VP9编码技术VP9是一种开源的视频编码技术，它是Google开发的新一代视频编码格式。

与H.264相比，VP9解码更加快速，具有更好的图像质量和更小的文件大小，同时可以支持4K和8K超高清视频信号的传输。

3. 视频监控系统中的应用视频编码技术在现代视频监控系统中也起着至关重要的作用。

在视频监控系统中，采集到的视频信号需要经过编码和压缩，同时可以实现视频数据的存储和远程传输。

通常会使用H.264、H.265和VP9等编码格式。

4. 视频共享平台中的应用视频编码技术也广泛应用于各种视频共享平台，如YouTube、Netflix等。

在这些平台上，视频编码技术可以大大减小视频数据量，提高用户观看视频的体验。

同时，视频编码技术也可以支持视频的快速下载和在线播放。

视频编码技术在网络传输中的实践探索(三)

视频编码技术在网络传输中的实践探索随着信息技术的不断发展，视频编码技术逐渐成为网络传输中的重要环节。

在互联网时代，视频已经成为人们获取信息、沟通交流的重要形式之一，因此，如何将高质量的视频内容快速、高效地传输给用户，成为了广大技术人员面临的重要问题。

本文将从视频编码技术在网络传输中的应用、实践探索以及未来发展趋势等方面展开讨论。

一、视频编码技术的应用视频编码技术的应用范围广泛，既包括视频的存储与传输，也包括视频的压缩与解压缩。

在存储与传输方面，视频编码技术通过将视频信号进行编码处理，以便在有限的带宽和存储空间条件下进行传输与存储。

同时，在视频的压缩与解压缩方面，视频编码技术可有效减小视频文件的大小，提高传输速度，提供更佳的用户体验。

因此，视频编码技术在各行业的应用中发挥着至关重要的作用。

二、实践探索：与编码技术和是目前应用最广泛的视频编码技术，它们对视频压缩的效果和性能有着显著的提升。

编码技术以其优秀的压缩率和较低的带宽要求成为了广播、互联网视频和流媒体应用中的主流编码方案。

然而，随着高清、超高清视频的普及，在保持视频质量的同时，对带宽要求仍然较高。

因此，编码技术应运而生。

编码技术，也被称为HEVC（High Efficiency Video Coding），可以在保持视频质量的前提下，显著减少视频文件大小和传输带宽。

相比，编码技术在视频压缩方面有着更好的性能。

然而，由于技术诞生较晚，对于其硬件解码支持的普及程度还需要一定时间。

目前，编码技术在4K超高清视频领域得到了广泛应用，而在移动设备和智能电视等终端设备上，仍然占据主导地位。

三、未来发展趋势：AV1编码技术的崛起除了编码技术，近年来另一种编码技术也备受关注，那就是AV1编码技术。

AV1是一种由Alliance for Open Media（AOMedia）开发的开源视频编码技术，其中包括了来自Google、Mozilla、亚马逊等公司的技术贡献。

基于HEVC的三维视频编码关键技术述评

基于HEVC的三维视频编码关键技术述评张秋闻;黄新彭;甘勇【摘要】综述了基于高效率视频编码HEVC（high efficiency video coding）标准的两种扩展，即MV-HEVC （high efficiency video coding based multiview）和3D-HEVC（high efficiency video coding based 3D video coding）的工作原理及其编码工具，分析了3D-HEVC 模型的特点、编码模块与方法，并将3D-HEVC与MV-HEVC进行了性能对比。

总结发现，由于3D-HEVC 采用纹理视频加深度格式来合成虚拟视点，从而降低了大量的编码码率，可方便应用于3D电视、自由立体视点电视和3D数字电影等多种三维体验中。

随着智能移动设备的发展，手持终端采用3D-HEVC支持多视点3D视频将会成为未来的研究趋势。

%The operating principle and coding tools of two kinds of extension of HEVC (high efficiency vid-eo coding)standards including MV-HEVC (high efficiency video coding based multiview)and 3D-HEVC (high efficiency video coding based 3D video coding)were reviewed.The feature,coding modules and method of 3D-HEVC model were analyzed,and the performances between 3D-HEVC and MV-HEVC were compared.The conclusion showed that 3D-HEVC synthesized virtual view with the format of texture video plus depth,thus its bit rates would be reduced notably,so3D-HEVC would be applied to many kinds of 3D experience like 3D TV,free viewpoint video and 3D digital movie.With the development of smart mobile devices,handheld terminal using 3D-HEVC to support multiview 3D video would become the research tend-ency in the future.【期刊名称】《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】8页(P55-62)【关键词】三维视频;高效率视频编码;压缩【作者】张秋闻;黄新彭;甘勇【作者单位】郑州轻工业学院计算机与通信工程学院，河南郑州 450001;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院，河南郑州 450001;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院，河南郑州 450001【正文语种】中文【中图分类】TN919.812013年，第一代高效率视频编码(HEVC)标准完成，且被批准称为ITU-T H.265标准及ISO/IEC 23008-2[1].随后，相关的国际标准化委员会又将工作重点转移到了其重要性能的扩展开发上.尽管第一代HEVC标准涉及许多领域，但是其中一些关键技术还没有得到完全开发，未来开发人员将会专注于对HEVC最核心技术的研发.HEVC标准委员会由ITU-T的视频编码专家组(VCEG)和ISO/IEC的运动图片专家组(MPEG)合作组成.HEVC的大部分高层语法都是从H.264/MPEG-4高级视频编码(AVC)标准中保留并延续下来的，且其参数集中包含了为视频流中的图片解码的信息.该参数集提供了强大的数据传送机制，传送的数据只有在解码过程中通过解析顶层头文件才能得到，而且该机制确保了与之匹配的“带外”数据可以被反复传送.其中每一条语法都被载入一个逻辑数据包中，该数据包被称为网络抽象层(NAL)单元.根据一个仅有2个字节的NAL单元的头文件，能很轻易地判断出相关负载数据的传送目的地，这些数据就包括了为随机访问图片解码的参数集.第一代HEVC的高层语法在兼容性方面具有可扩展的能力，尤其是传统解码器在对部分比特流进行解码方面具有可扩展性.为此，高级视频编码定义了视频参数集(VPS)用于解码，除此之外，还应用了序列参数集(SPS)和图片参数集(PPS).从某种程度上讲，NAL单元概念的提出，可以更灵活地实现随机访问、trick play和部分序列访问.HEVC中其余的NAL单元类型支持对视频系统的各种随机访问行为. HEVC的视频编码层采用的是基于分块的混合编码方法(帧间预测和2D转换编码混合)，且该方法可以用在自H.261以来的所有视频压缩标准中.HEVC比特流的混合编码器的框图如图1所示.基于HEVC标准的3D视频扩展能够实现立体和多视点的成像，其中深度图加视频的多视点技术是较新的3D扩展技术.为了研究更多的3D视频项目，尤其是基于HEVC标准的3D视频扩展，HEVC标准委员会在2012年7月组成了3D视频联合组(JCT-3V).3D多视点视频格式通过特殊的3D显示系统，就能够将真实场景的深度感表现出来，且该视频系统预计将以合适的价格进入消费者市场[2].对于传统的立体视频格式来说，观看者需要佩戴特殊的眼镜才能感受到立体效果，而自由立体视频格式的显示器却能够达到裸眼3D的效果.自由立体视频格式采用的是基于深度图合成的技术，该技术的亮点在于可利用编码表现出大部分高质量深度图[3-5].为了支持这些功能，JCT-3V小组正在研发对立体视频和多视点视频高效压缩的HEVC功能扩展，同时也在研发绘制高级3D功能的深度图[6-8].本文在概述基于HEVC标准的多视点扩展的基础上，对正在发展中的3D-HEVC进行深入讨论，并对这两种扩展进行性能对比，以期为三维视频编码技术的发展提供参考和借鉴. MV-HEVC是HEVC扩展中最简单的扩展.多视点扩展的设计原则与之前高级视频编码框架中多视点视频编码的设计原则相同[9-10].2014年将完成MV-HEVC的设计，且其草案在文献[11]中可以找到.与MVC设计框架一样，MV-HEVC的设计框架可以实现视点间估计，因此，同一时刻其他视点的图像将被用于预测当前视点的图像，而且MV-HEVC的设计框架可以兼容HEVC的单视点编码. 预测结构如图2所示，视点0表示基本视点，通过同一时刻的基本视点的图像可以预测出非基本视点(视点1或视点2)中的一帧图像.I帧图像只能使用帧内预测，P帧图像可以使用单方向帧内预测，而B帧或b帧图像则可以使用双向帧内预测.对视点间图像的估计,可通过灵活的基于HEVC的参考图像管理功能实现.从本质上讲，就是将其余视点的解码图像嵌入至当前视点的参考图像列表中，用于预测处理.因此，参考图像管理包含了当前视点的时域参考图像，可以用于相邻视点预测当前图像与视点间参考图像.对高层语法基本不做改变或只做小范围改动，即可完成这样基于分块的解码模块的扩展设计.由于预测是自适应的，所以应该根据失真率代价来判断是选择使用时域参考图像预测器，还是选择使用视点间参考图像预测器(以及双向预测器或者权重预测器)[12-15].用这种预测结构取得了比使用所谓的兼容框架结构更高效的立体压缩效果，兼容框架结构将不同视点的图像嵌入单个视点框架(左或右视点，上或下视点)，但是无法消除视点间冗余.多视点扩展方案的后向兼容指的是单个视点的子比特流可从3D视频比特流中提取出来，并用HEVC解码器对其进行解码.为了实现更高效地压缩，还要继续使用HEVC对单个视点视频编码保持后向兼容，构成可选择的编码结构，可以利用改进后的基于分块编码工具的优势进行编码.这样的结构及上一节提到的类似结构，都能够完全兼容第一代HEVC的基本视点，并抽取出单个视点视频，这样，非基本视点就只能应用其他的编码.由于同一物体投射到不同视点有着相似的运动特征和纹理特点，因此如果能够发现视点间运动数据与残差数据之间的关系，就能够节省大量的码率开销[16-19].JCT-3V已经设计了参考模型，同时也起草了3D扩展的工作草案详述，并命名为3D-HEVC，目的是实现使用高级工具对多视点编码进行研发[20-21].下面将从更多细节方面来描述一些常用的MV-HEVC工具.1.1 基于相邻块视差矢量(NBDV)获取当前块视差矢量基于NBDV获取当前块视差矢量的基本思想是利用时空域上相邻块的有效视差运动矢量推导出当前块的视差矢量.为了识别不同视点间相关块的关系，在MV-HEVC中基于NBDV进行矢量识别，是按照类似高级位移矢量预测(AMVP)模式的方法和HEVC的合并(MERGE)模式的方法设计的.该技术的主要优点是用于视点间估计的视差矢量可以被直接推导出来，而不需要额外的比特开销，而且该视差矢量独立于相对应的深度图.当相机参数有效时，视差矢量也可以通过解码深度图来得到[23].空间相邻块在AMVP模式和MERGE模式中一样，有着相同的访问顺序，即A1，B1，B0，A0和B2，如图3所示.但是由于这两种模式都不能用于空域上的视点间参考，所以时域上的基于NBDV是可以被检测到的[24-25].一旦NBDV被识别，那么NBDV的搜索过程将被终止，而且推导出来的视差矢量将被定义为识别出来的视差矢量.1.2 视点间运动估计视点间的运动信息具有很高的相关度，而且比特流中包含了这些信息，因而良好的预测器通常可由一个视点估计出另一个视点，大大提高编码效率.为了实现这类估计，NBDV将被用于建立每个视点中块之间的联系,如图4所示.由图4可知,可以根据时间1中的视点0所对应的块的位置，以及基于这些块之间的视差矢量推导出视点1的运动矢量，推导过程类似NBDV的推导过程.3D-AVC和MV-HEVC中都有视点间运动估计的概念，但是其设计不一样.在3D-AVC中，视点间运动估计是用一种新的预测模式实现的.而在MV-HEVC中，视点间运动估计是通过利用MERGE和AMVP模式中的语法和解码过程实现的，且该实现过程已经引入到HEVC标准中.1.3 视点间残差估计高级残差估计(ARP)是利用两个视点间的运动补偿残差信号的相关性进行估计[26]，可以提高残差估计的精确度.ARP中的运动矢量是连接当前块与参考块之间的一条有方向的线段，所以当前块的残差估计和残差信号之间的相似度是非常高的，这样ARP的其余矢量便可被略去，从而达到节省代码的目的.ARP的估计结构如图5所示，非基本视点中的块DC使用运动矢量VD实现运动补偿.首先，用NBDV识别出视点间参考块BC，再在基本视点中的重建块BC和对应的重建块Br之间进行运动补偿(用VD进行补偿)，接着在预测信号中(来自块Dr 的运动补偿)添加预测残差信号.在使用相同的运动矢量VD的情况下，当前块的残差信号可以被更加准确地估计出来.一旦使用了ARP，残差估计就可以赋予0.5或1的加权.基本视点的运动补偿增加了内存访问量和计算量，所以JCT-3V研发了一些可使扩展设计更加实用的方法[26],但这些方法都不同程度地以牺牲编码效率作为代价.例如被同时用于参考块和当前块的运动补偿的双线性滤波器.1.4 光照补偿如果相机对色彩传递或光照效果不进行校准，那么对于不同相机捕捉的同一场景，则无法进行预测处理.为了解决这个问题，研发人员开发了一项名叫光照补偿的技术，用来提高对视点间参考图像块进行预测编码的效率[27].而这项技术只能应用于对视点间参考图像的块预测.然而，对于立体自由显示器的3D应用，如果使用MV-HEVC编码，则需要20个甚至更多的视点数.由于数据量庞大，不但给网络带来了巨大的负载压力，也对解码端的能力提出了很高的要求.因此，JCT-3V将深度信息(视差信息)融合了多视点视频编码，命名为3D-HEVC，这样就只需要两三个视点的信息便可表示出3D内容，从而降低了需要传送的数据量，所以3D-HEVC将会成为未来3D应用的发展趋势[28].为了对“视频加深度”格式的3D视频数据进行高效的压缩，研究人员开发了许多编码工具，并针对各个深度分量之间的独立性进行研究.如果某一个视频分量可以通过传统HEVC进行独立编码，那么该视频分量就需要兼容现有的2D视频业务.3D视频的各个分量，如基本视点的视频分量，可以通过传统的HEVC编码器编码，而基本视点的深度分量，则可采用改进了的编码工具进行编码.这样，3D视频编码可以从一系列传统2D编码工具和改进了的编码工具中选择最佳编码工具进行编码.深度图具有纹理单一、边缘锐利等特点.由于错误边缘重建可能会导致严重的失真，且会影响人工视点合成，所以保证深度图中边缘的有效性对高质量虚拟视点合成非常重要.深度图的另一个特点是其边缘信息(即场景中的深度的间断点)的一部分可以从对应的纹理分量中提取出来.JCT-3V已经计划制定出两个重要编码模块：基于分区的帧内深度编码模块和运动参数继承模块.另外，由于深度信息具有锐利边缘的特点，所以仅使用第一代HEVC中运动补偿的插值滤波器不能对保护深度图边缘起到效果.因此，运动补偿将整像素应用于深度图编码中，可以通过闭环滤波器(包括区块滤波器(DBF)和采样点自适应偏移(SAO)回路滤波器)对深度图边缘进行优化.此外，已经设计出来的虚拟视点合成估计可以利用深度信息进行纹理编码.2.1 基于分区的帧内深度编码为了更好地表达深度信息，现有的3D-HEVC中已经引入了许多特制的深度编码工具，这些工具都可以将深度块分割成非矩形的小块.这种基于深度图分割的编码模式包括深度模型模式(DMM)[29]、区域边界循环编码模式(RBC)[30]及简单深度编码模式(SDC)[31].在这些模式中，每一个深度预测单元都可以被分成两个部分，其每一部分都可以用一个定值来表示，深度预测单元分区模式如图6所示.每一部分的深度值都是通过相邻参考像素预测出来的，而且残差值可以进一步通过编码来补偿预测过程中出现的误差.尽管DMM和RBC都会将一个深度预测单元分割成两个部分，但是它们所表征的分区模式不同.DMM中应用了两种类型的分区模式，包括楔形模式和轮廓模式.如图6所示，楔形模式是用一条直线来分割深度预测单元.与楔形模式不同，轮廓模式用一系列方位链码来明确地表示出分割部分，方位链码是把1个像素与其周围的8个方位的像素连接起来，赋予0到7的值，所以其分区边缘是非直线的.图7为深度块的轮廓分割.如图7所示，左边一幅图表示连续的深度区域，中间一幅图表示对其进行离散化，右边一幅图表示对应的分割情况，其中，深度块的轮廓(分区边缘)取决于纹理图中的同位置块.2.2 运动参数继承在3D-HEVC中，深度信息的运动参数继承是通过将MERGE模式候选者添加到当前深度块的MERGE模式列表中实现的，其中也包括第一代HEVC里面MERGE模式中的时空候选者，而其余的候选者则由纹理图中同位置块的运动信息生成[32].2.3 视点合成估计视点合成估计VSP(view synthesis prediction)是一种减少视点间冗余的有效方法，它利用深度信息把参考视点的纹理数据应用到当前视点中，从而实现对当前视点的预测[33].在虚拟视点合成估计的编码环境下，基于深度图合成技术还不成熟，由于在对当前图像进行编解码之前，需要先生成一整个合成图，并将其存放在参考图的缓冲区内，这将提高解码复杂度.基于分块的向后虚拟视点合成估计(BVSP)框架已经引入到了3D-HEVC中，其中，当前块的深度信息是由视点间参考图像的对应像素点推算出来的[34-35].因为纹理编码是在深度编码之前进行的，所以当前块的深度信息可以用之前所提到的NBDV估计出来.此时，当前块有着与相邻块相同的深度信息(以及相同的视点间位移矢量).该深度块的最佳深度信息被转换成了视差矢量，该视差矢量可以被用于运动继承及执行向后虚拟视点合成估计.由于拍摄角度存在差异，多个摄像机在拍摄同一场景时，生成的视点之间存在几何失真.在现有的3D-HEVC设计中，虚拟视点合成估计是针对补偿几何失真所提出的，其主要思想是利用深度信息或者视差信息合成一个虚拟的视图用作当前编码图像的参考图像，并要求生成的虚拟图像比视点间参考图像更接近于当前编码图像，从而提高多视点编码的编码效率.为了评估不同结构和不同编码技术的压缩效率，需要使用参考软件完成仿真，同时标准化组织也给出了实验方法[36-37].实验分为两组，第1组实验评估了单视点及多视点纹理视频(不含深度图)的压缩效率，而第2组实验评估了多视点加深度图的编码效率.第1组仿真实验是MV-HEVC与HEVC联播编码的性能比较，其中MV-HEVC与HEVC联播编码相比，增加了视点间预测算法，而它们都不包含深度图信息.表1为MV-HEVC较联播编码的码率节省结果.由表1可见，MV-HEVC的平均码率相对于HEVC联播编码而言，在双视点的情况下可节省28%，在三视点的情况下可节省38%，由此论证了MV-HEVC编码视点间预测的效率要高于HEVC联播编码.从表1中还可以看出，对于单视点的编码((仅有)视点1或(仅有)视点2)，MV-HEVC相比于HEVC联播编码，同样有着高于60%的码率节省.对于多视点视频来讲，由于MV-HEVC的编码复杂度比HEVC联播编码的编码复杂度低，因而，更多的是采用MV-HEVC的编码方案.第2组仿真实验是3D-HEVC标准与MV-HEVC和HEVC联播编码的性能比较.其中，3D-HEVC标准增加了一些新的编码工具，像基于深度图像绘制技术，利用该技术可以产生虚拟视点，然后进行视点合成优化VSO(view synthesis optimization)，从而完成解码端的视点合成.第1组实验只是对纹理视频编码的压缩效率进行评估，而第2组实验由于加入了深度图信息，则需要考虑深度图质量和合成视点的编码质量.表2为三视点情况下3D-HEVC较联播编码和MV-HEVC的码率节省结果.由表2可见，即使 3D-HEVC标准不采用VSO，相对于所有纹理图像和深度图像都独立编码的HEVC联播编码，也可以节省41%的平均码率，而相对于MV-HEVC编码标准可以节省平均15.5%的码率.通过这两个对比，可以猜测性地认为，在深度图编码方面，MV-HEVC标准的编码效率要高于HEVC联播编码效率，然而，当3D-HEVC标准进行VSO时，与MV-HEVC相比，可以节省平均30.6%的码率(几乎是在不采用VSO情况下的两倍).同时，解码运行时间则是评估3D-HEVC编码复杂度的一个标准.由表2中的解码时间可见，3D-HEVC相对于联播编码与MV-HEVC参考模型的运行时间分别平均增长了11%和18%，虽然有所增长，但是与其降低的码率相比，这样的时间增加是在允许范围之内的.由于3D-HEVC是视频加深度格式，且使用了虚拟视点合成技术,所以相对于MV-HEVC，省去了大量的视点信息，从而可以实现节省码率.这样，在同样的处理性能和网络环境下，对同一视频序列进行编码和传输时，3D-HEVC的效率要明显高于MV-HEVC的效率，但是提取深度信息方面，如何快速去除块效应是一项3D-HEVC也未攻破的技术难题，还需要做进一步深入研究.综述了当前较流行的HEVC标准的多视点扩展MV-HEVC,以及基于深度信息的MV-HEVC即3D-HEVC.虽然3D视频在影院里很受欢迎，但是由于3D视频较高的编码代价，导致其在家庭娱乐和消费类电子产品中的潜能未能得到充分挖掘开发.随着显示技术的革新，可以达到裸眼立体效果的3D-HEVC编码技术，由于其具有低编码代价的特点，3D-HEVC更适于3D电视、自由立体视点电视和3D数字电影等多种三维体验中.随着智能移动设备的发展，手机互联网的规模日益壮大，手持终端采用3D-HEVC支持多视点3D视频将会成为未来的研究趋势.【相关文献】[1]Zhang Q,An P,Zhang Y,et al.Low complexity multiview video plus depth coding[J].IEEE Tra nsactions Consumer Electronic,2011,57(4)：1857.[2] Chen Y,Vetro A.Next-generation 3D formats with depth map support[J].IEEE MultiMedia,2014,21(2)：90. [3] Mül ler K,Schwarz H,Marpe D,et al.3D high efficiency video coding for multi-view video and depth data[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technol ogy,2013,22(9)：3366.[4]Zhang Q,Tian L,Huang L,et al.Rendering distortion estimation model for 3D high efficiency depth coding[J].Math Probl Eng,2014,2014：1.[5]Ohm J,Sullivan G J,Schwarz parison of the coding efficiency of video coding standar ds—including high efficiency video coding (HEVC)[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2012,22(12)：1669.[6]Zhang Q,An P,Zhang Y,et al.Efficient depth map compression for view rendering in 3D vid eo[J].Imaging Sci J,2013,61(4)：385-395.[7] Zhang Q,Li N,Wu Q.Fast mode decision for 3D-HEVC depth intracoding[J].The Scientific World Journal,2014,2014：1.[8]Zhang Q,Li N,Gan Y.Effective early termination algorithm for depth map intra coding in 3D -HEVC[J].Electron Lett,2014,50(14)：994.[9]Chen Y,Wang Y K,Ugur K,et al.The emerging MVC standard for 3D video services[J].EURAS IP Journal on Advances in Signal Processing,2009,2009:1.[10]Vetro A,Wiegand T,Sullivan G J.Overview of the stereo and multiview video coding ext ensions of the H.264/AVC standard[J].Proc IEEE,2011,99(4):626.[11]Tech G,Wegner K,Chen Y,et al.MVHEVC draft text 5[C]//Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) Document JCT3V-E1004,Vienna:JCT-3V,2013.[12]Shen L,Zhang Z.Content-adaptive motion estimation algorithm for coarse-grain SVC[J].IEEE Transactions on Image Processing,2012,21(5)：2582.[13]Wang H,Sam K,Chi-Wah K.An efficient mode decision algorithm for H.264/AVC encoding optimization[J].IEEE Transactions on Multimedia,2007,9(4)：882.[14]Liu Z,Shen L,Zhang Z.An efficient intermode decision algorithm based on motion hom ogeneity for H.264/AVC[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technolog y,2009,19(1)：128.[15]Shen L,Liu Z,Zhang X,et al.An effective CU size decision method for HEVC encoders[J].I EEE Transactions on Multimedia,2013,15(2)：465.[16]Fang C,Chang Y ,Chung W.Fast Intra Mode Decision for HEVC Based on Direction Ener gy Distribution[R].Hsinchu：IEEE,2013：61-62.[17]Shen L,Liu Z,Zhang Z,et al.Fast inter mode decision using spatial property of motion fi eld[J].IEEE Transactions on Multimedia,2008,10(6)：1208.[18]Shen L,Zhang Z,An P.Fast CU size decision and mode decision algorithm for HEVC intra coding[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics,2013,59(1)：207.[19]Jongho K.Yoonsik C,Yong-Goo K.Fast coding unit size decision algorithm for intra coding in HEVC[R].Las Vegas：IEEE,2013：637-638.[20]Tech G,Wegner K,Chen Y,et al.3D-HEVC draft text 1[C]//Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) 5th Meeting Document JCT3V-E1001,Vienna:JCT-3V,2013.[21]Zhang L,Tech G,Wegner K,et al.3D-HEVC test model 5[C]//Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) 5th Meeting Document JCT3V-E1005,Vienna:JCT-3V,2013.[22]Schwarz H,Bartnik C,Bosse S,et al.Description of 3D video technology proposal by frau nhofer HHI (HEVC Compatible;Configuration A)[Z].ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 (MPEG) do cument m22570,[s.n.]:[s.n.],2011.[23]Zhang L,Chen Y,Marta Karczewicz.Disparity vector based advanced inter-view prediction in 3D-HEVC[R].Beijing：IEEE,2013：1632-1635.[24]Kang J,Chen Y,Zhang L,et al.3D-CE5.h related：Improvements for disparity vector derivation[C]//Joint Collaborative Team on 3D Video C oding Extensions (JCT-3V) 2nd Meeting Document JCT3VB0047,Shanghai:JCT-3V,2012. [25]Sung J,Koo M,Yea S.3D-CE5.h：Simplification of disparity vector derivation for HEVC-based 3D video coding[C]//Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) 1st Meeting Document JCT3V-A0126,Stockholm:JCT-3V,2012.[26]Zhang L,Chen Y,Li X,et al.CE4：Advanced residual prediction for multiview coding[C]//Joint Collaborative Team on 3D Vi deo Coding Extensions (JCT-3V) 4th Meeting Document JCT3V-D0117,Incheon:JCT-3V,2013.[27]Liu H,Jung J,Sung J,et al.3D-CE2.h：Results of illumination compensation for inter-view prediction[C]//Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) 2nd Meeting Document JCT3VB0045,Shanghai：JCT-3V,2012.[28]Gu Zhouye,Zheng Jianhua,Ling Nam,et al.Fast Depth Modeling Mode Selection for 3D HEVC Depth Intra Coding[R].San Jose：IEEE,2013：1-4.[29]Müller K,Merkle P,Tech G,et al.3D video coding with depth modeling modes and view synthesis optimization[R].Hollywood：IEEE,2012：1-4.[30]Heo J,Son E,and Yea S.3D-CE6.h：Region boundary chain coding for depth-map[C]//Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) 1st Meeting Document JCT3V-A0070,Stockholm：JCT-3V,2012.[31]Jäger F.3D-CE6.h results on simplified depth coding with an optional depth lookup table[C]//Joint Col laborative Team on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) 2nd Meeting Document JCT3V-B0036,Shanghai：JCT-3V,2012.[32]Chen Y W,Lin J L,Huang Y W,et al.3D-CE3.h results on removal of parsing dependency and picture buffers for motion parameter inheritance[C]//Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) 3rd Meeting Document JCT3V-C0129,Geneva:JCT-3V,2013.[33]Yea S,Vetro A.View synthesis prediction for multiview video coding[J].Signal Processin g：Image Communication,2009,24(1-2)：89.[34]Tian D,Zou F,Vetro A.CE1.h：Backward view synthesis prediction using neighbouring blocks[C]//Joint Collaborative Tea m on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) 3rd Meeting Document JCT3V-C0152,Geneva:JCT-3V,2013.[35]Tian D,Zou F,Vetro A.Backward View Synthesis Prediction for 3D-HEVC[R].Melbourne：IEEE,2013：1729-1733.[36]Rusanovskyy D,Mueller K,Vetro mon test conditions of 3DV core experiments[C ]//Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extensions (JCT-3V) 5th Meeting Document JCT3V-E1100,Vienna:JCT-3V,2013.[37]Advanced Television Systems Committee(ATSC).3D-TV Terrestrial Broadcasting,Part 2-SCHC Using Real-Time Delivery[Z].Washington DC:[s.n.],2012.。

复杂度可分级的视频编码技术研究的开题报告

复杂度可分级的视频编码技术研究的开题报告1. 研究背景随着视频数据的广泛应用，视频编码技术的研究也越来越受到关注。

视频编码的目的是将视频信号转化为数字信号，并压缩存储，以便于传输、处理和播放。

目前，视频编码技术已经发展到了第三代标准，即H.264/AVC和HEVC。

然而，现有的视频编码技术仍然存在一些问题。

例如，视频信号的复杂度不同，但现有的编码技术往往采用相同的编码方式，导致编码效率不高。

因此，需要一种能够根据视频信号的复杂度进行分级编码的技术，以提高编码效率。

2. 研究内容和目标本文旨在研究一种基于复杂度可分级的视频编码技术。

具体内容包括以下几个方面：(1) 研究现有的视频编码技术，分析其存在的问题和不足。

(2) 研究视频信号的复杂度度量方法，以便于对视频信号进行分级。

(3) 设计一种基于视频信号复杂度分级的视频编码算法，以提高编码效率。

(4) 实现所设计的视频编码算法，并进行实验评估。

本文的目标是设计一种能够根据视频信号的复杂度进行分级编码的技术，以提高编码效率。

3. 研究方法和步骤(1) 文献调研：对现有的视频编码技术、视频信号复杂度度量方法和分级编码算法进行综述和分析。

(2) 视频信号复杂度度量方法研究：研究视频信号的复杂度度量方法，如空间域、频域、时域等方法，并分析其适用性和优缺点。

(3) 分级编码算法设计：设计一种基于视频信号复杂度分级的视频编码算法，包括分级策略、编码方式等。

(4) 算法实现：利用编程语言实现所设计的视频编码算法。

(5) 实验评估：对所实现的编码算法进行实验评估，并与现有的编码技术进行比较。

4. 预期成果(1) 综述和分析现有的视频编码技术、视频信号复杂度度量方法和分级编码算法，深入了解视频编码技术的最新研究进展。

(2) 设计一种基于视频信号复杂度分级的视频编码算法，提高编码效率。

(3) 实现所设计的视频编码算法，并进行实验评估，验证其有效性和可行性。

(4) 发表相关论文，提高研究水平和学术影响力。

视频编码技术对视频质量的影响(十)

视频编码技术对视频质量的影响引言随着科技的飞速发展，视频成为人们生活中不可或缺的一部分。

然而，如何提供高质量的视频成为了许多技术人员关注的问题。

其中，视频编码技术在视频质量方面发挥着重要作用。

本文将从视频编码技术的原理、算法以及应用层面探讨视频编码技术对视频质量的影响。

一、视频编码技术的原理视频编码技术是将视频信号从原始数据格式转换为一种压缩格式以便传输和存储的过程。

其核心原理是利用视频信号的冗余性和人眼对细节的感知，以达到减少数据量并保持视觉感知的目的。

冗余性和编码效率视频信号中存在着时间和空间上的冗余。

时间冗余指的是连续视频帧之间的相似性，而空间冗余则体现在同一帧中相邻像素之间的相似性。

视频编码技术通过对这些冗余的利用，实现了数据的压缩和传输的有效性。

编码效率是衡量视频编码技术好坏的重要指标之一，它直接影响到视频质量的表现。

人眼感知人眼对于视频质量的感知对视频编码技术的设计和实现有着至关重要的作用。

人眼对于明亮度和颜色的感知能力相对较高，而对于细节的感知则相对较低。

因此，在视频编码中，可以适当牺牲细节的表现，以达到更高的压缩率，从而提高传输和存储效率。

二、常见视频编码算法对于视频编码技术而言，算法的选择直接决定了视频质量的表现。

下面将介绍几种常见的视频编码算法及其优缺点。

/AVC/AVC是当前最为流行和广泛应用的视频编码标准之一。

该算法通过多种技术，如运动补偿和变换编码等，实现了较好的编码效率。

然而，其复杂的编码算法导致了较高的计算负担，对硬件的要求较高。

此外，对于低比特率的视频传输，/AVC的表现也存在一定的局限性。

VP9VP9是由Google开发的开放源代码视频编码算法。

相较于/AVC，VP9在编码效率上有所提升，尤其在低比特率条件下表现较好。

然而，VP9的计算复杂度较高，对硬件的要求也相对较高，限制了其在一些设备上的应用。

AV1AV1是近年来新兴的开放源代码视频编码标准。

该算法在编码效率和视频质量方面有了较大的提升，并在一些领域取得了良好的应用效果。

视频编解码技术解析

视频编解码技术解析一、编解码技术的发展现状分析视频监控技术经过多年的发展，监控画面正经历着从最初的D1标清图像，向4K高清、8K超清时代前进。

由于CCD与CMOS技术的发展，前端摄像机的像素越来越高，成本也在逐渐降低，高清监控得到了快速的普及和应用，随之而来的问题是，前端像素的提高给视频传输和后端录像存储带来了巨大的压力，在相同的编码压缩比例下，用户需要投入更多的设备和资金，因此编解码技术的改进无疑成为了视频监控技术发展的焦点，也是当前众多视频厂商争相发展的技术课题。

目前国内主流视频监控设备厂商如大华、海康等，从前端球机、枪机，到后端的NVR/ESS/EVS存储、矩阵等设备，普遍使用的是MPEG-4与H.264编解码技术，因为MPEG-4/H.264编码技术比较成熟，相应的编解码芯片厂商也较多，因此使用最为广泛，不同厂家设备之间的兼容性也好。

但随着500W/800W/1200W等高清摄像机推广应用，网络传输带宽与录像存储空间却承受着严峻的考验，优化算法、提高压缩效率、减少时延的需求使H.265编码技术标准应势而生，它将在未来逐步地被广泛使用。

同时，由于H.264/H.265是ITU-T国际电联组织制定提出的一系列视频编码标准，是一个全世界公开的协议标准，为提高视频数据安全保密性，保障视频信息质量，由我国公安部第一研究所牵头组织，在现有视频编码标准技术的基础上，通过创新的技术改进和加密，形成了一套我国自有的安全防范监控数字视音频编解码技术标准，简称SVAC标准，它在政府类监控项目采购中率先推广应用。

因此来说，在目前的视频监控行业领域，基本保持着MPEG-4/H.264为主，H.265/SVAC 为辅的局面。

二、主要编解码技术的应用现状在视频监控设备领域，目前主要采用的编解码标准为MPEG-4/H.264技术，当然，随着H.265芯片技术的不断成熟，凭借其更强的优越性能，将会逐步取代H.264并成为行业的主流应用技术。

视频编解码技术简介(系列四)

视频编解码技术简介近年来，随着网络的飞速发展和电子设备的普及，视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

而视频编解码技术作为视频传输和播放的核心技术，也逐渐受到人们的关注。

本文将对视频编解码技术进行简要介绍，让读者了解这一重要技术的基本原理和发展趋势。

一、视频编解码技术的基本原理视频编解码技术是指将原始视频信号进行压缩编码，然后在接收端解码还原的过程。

在传输和存储视频时，视频编码可以大大减少数据量，提高传输效率。

而解码则能够还原出高质量的视频图像，实现视频播放。

1. 视频编码视频编码主要分为两个步骤：预处理和压缩编码。

预处理包括对原始视频信号的采样、量化和预测等操作。

采样是将连续的视频信号转换为离散的数字信号，量化是将数据映射为离散的数字值，而预测则是利用前后帧之间的相关性进行数据压缩。

压缩编码则是将预处理后的视频信号通过编码算法压缩成较小的文件。

视频编码算法有很多种，其中最常见的包括、和AVC等。

这些编码算法通过采用不同的压缩技术，如运动估计、变换编码和熵编码等，来实现对视频数据的压缩。

2. 视频解码视频解码是视频编码的逆过程，它将编码后的视频数据解析并还原为原始视频信号。

解码器对压缩后的视频数据进行解码和解压缩，以还原出原始视频图像。

解码器通常包含了解析器、解码器和显示器三个部分。

解析器负责将视频数据解析成标准的码流，解码器则将码流转换为像素值，并进行逆预测、反量化和反变换等操作，最后将解码后的像素值传递给显示器，以显示出完整的视频图像。

二、视频编解码技术的发展趋势视频编解码技术在过去几十年里取得了巨大的进步，并不断应用于各个领域。

然而，随着高清、超高清和VR/AR等新兴视频技术的兴起，现有的编解码技术已经无法满足日益增长的需求。

1. 高效率压缩随着视频分辨率不断提升，视频文件的大小也呈指数级增长。

为了解决高分辨率视频的存储和传输问题，人们需要更高效的视频压缩技术。

目前，和已经成为主流的视频编码标准，但仍然存在一定的不足。

3D视频系统的研究与发展

关键词：３ＤＶ；３ＤＴＶ；深度；ＦＴＶ
中图分类号：ＴＰ３９１．４１
文献标志码：Ａ
ｄｏｉ：１０．７５３５／ｈｂｇｙｋｊ．２０１３ｙｘ０６１６
Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆ３ＤＶ
第３Ｏ卷第６期
２０１３年ｌ１月
河北
工业科技
Ｖｏ１．３Ｏ．ＮＯ．６
ＮＯＶ．２Ｏｌ３
ＨｅｂｅｉＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
色，从模拟到数字，从标清到高清的历次变革之后，
正在向三维视频（ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏ，３ＤＶ）
理感知自然深度］，两只眼睛从稍有不同的角度看
到的物体存在细微差别，大脑融合双眼立体图像对
产生立体视觉感知，如图１所示。用２个间隔视距
的摄像机拍摄同一场景，就可以将这一生理过程仿生实现。每个摄像机捕获到与人眼位置相对应的视
系统演进［１］。３ＤＶ系统将视觉感知扩展到第三维
场景，如果显示系统能够保证每只眼睛只看到对应的视，就可以刺激人眼产生深度视错觉，形成介绍了３ＤＶ系统的原理，在此基础上，以其发展历史为主线，阐述了各种

监控系统的视频编码技术

监控系统的视频编码技术随着科技的不断发展，监控系统在安防领域扮演着越来越重要的角色。

而视频编码技术作为监控系统中最为核心的部分之一，其发展也在不断推动着整个行业的进步。

本文将介绍监控系统的视频编码技术的发展历程、现阶段的主流技术以及未来的发展趋势。

一、发展历程监控系统最初的视频传输方式是模拟信号传输，即通过模拟的方式将视频信号传送至监控主机。

然而，模拟传输存在诸多问题，如传输距离短、信号易干扰等。

为了解决这些问题，数字视频编码技术逐渐发展起来。

最早的数字视频编码技术是采用MJPEG（运动JPEG）标准，它将视频信号分解为一系列的静态图像，然后对每一帧进行独立的压缩编码。

这种方式虽然能够保证图像质量，但却占用了较大的带宽和存储空间，不适合大规模应用。

随后，H.264（也被称为AVC）编码标准的出现，彻底改变了视频编码技术的格局。

H.264以出色的性能，如高压缩比、低带宽占用和优秀的图像质量，迅速成为监控系统中最主流的视频编码技术。

此外，H.264还支持多种编码参数配置，能够适应不同场景的需要。

二、现阶段的主流技术除了H.264之外，目前监控系统中还有一些其他的主流视频编码技术。

1. H.265：H.265（也被称为HEVC）是H.264的后继者，它在保证高质量图像的同时，进一步提升了压缩效率。

相较于H.264，H.265的压缩比可以提高50%以上，使得视频传输过程中的带宽占用更低，对存储空间的要求也更少。

因此，H.265被认为是未来监控系统中的重要发展方向。

2. MPEG-4：MPEG-4是另一种常见的视频编码标准，它能够实现较高的压缩比。

与H.264相比，MPEG-4在可容忍的视频质量损失范围内，能够达到更高的压缩比，但对处理器性能要求相对较高。

3. MVC：MVC（多视点编码）技术是一种针对三维视频的编码技术，它能够同时处理多个视点的信息。

在监控系统中，MVC技术的应用可以实现多个摄像头的同时录制和回放，提高监控效果。

我国三维动画的现状与发展方向

我国三维动画的现状与发展方向王星博，胡盛楠（长春建筑学院，吉林长春130000）摘要：二十世纪的3D 动画在计算机技术不断发展的状况下在80年代初随着这种新型动画表现形式的发展而不断发展。

三维动画在当今社会的发展趋势日益增长，广泛适用于医疗事业、知识领域、影视等各大区域。

获得的最终成果让人意想不到。

与此同时三维动画也成为了一个相当有市场竞争力的行业，也吸引了许多人才争先恐后的加入这个行业，逐渐的行业规模越来越大，但是如今对市场所需要的动画技术水平却没有太多的提高。

如何制作三维动画从而满足人们需求也成为了现如今我们应该重点关注与探究的方向。

本文根据人类物质文化需求方面出发，浅论三维动画的历史进程以及今后的成长。

关键词：三维动画；历史演变；现状与发展中图分类号：J954文献标识码：A 文章编号：1671-1602（2018）09-0097-01作者简介：胡盛楠（1996-），女，汉族，吉林松原人，本科，长春建筑学院动画专业，研究方向：三维动画。

三维动画，是电脑艺术形式的另一个起点，三维动画艺术形式是随着网络技术的发展而形成的别样的新的艺术形式。

三维动画技术使人们在生活技术上取得了重大突破。

动画工作者利用3D 动画在网络中创建一个虚构的世界。

在虚拟三维世界中，设计者可以完成所需要的物体和场景来完成真实的片子。

动画的创造和生产不受天气和季节的影响，但同时对生产工作者的技术性的需求也越来越多。

1三维动画的发展史可用三个阶段来概括三维动画发展至今：（1）三维动画的起步初期为1995年至2000年是三维动画发展的第一阶段，自1995年由迪斯尼发行的《玩具总动员》的上映，取得了空前的成功，这部纯粹是三维制作的动画片，标志着动画进入三维时代。

（2）从2001到2003年，3D 动画的第二阶段也是3D 动画快速发展的阶段。

这一阶段三维动画涉及的产业逐渐从一个演变成多个。

（3）自2004以来，3D 动画进入了其发展的第三个阶段———鼎盛时期。

视频编码技术的新进展与应用前景

视频编码技术的新进展与应用前景视频编码是当今互联网领域中广泛应用的一个技术，涉及到多媒体信息的处理和传输。

可以说，视频编码对于视频网站、短视频、在线教育、在线会议等领域的快速发展起着至关重要的作用。

不断地持续创新是视频编码技术的核心，为了提高传输和存储效率，各种编码技术愈加被追捧，技术进步不断推动着视频编码技术的发展，让我们一同探讨一下视频编码技术的新进展与应用前景。

一、HEVC编码标准HEVC (High Efficiency Video Coding)是一种视频压缩标准，继承了H.264/AVC AVC的优点，同时将其压缩率提高了50%左右。

HEVC对于4K、8K等高分辨率的视频有很好的效果，可以将视频的数据压缩到更小的尺寸，降低了传输和存储的成本，并且在保证视觉效果的前提下，能够实现更加高效的数据传输，有着广泛的应用前景。

二、AV1编码技术AV1是由Alliance for Open Media组织实现的最新视频编解码器，能够比HEVC和H.264/AVC在同等条件下提供更好的图像质量，同时实现更高的视频压缩性能。

它采用了先进的技术来减少视频文件的大小，如多输出量量化、非精细分割、深度学习、帧内预测等。

AV1压缩密度更高，能够让网站流量更少，更快速的启动视频，并且支持HDR和WCG等新的视频标准，具有明显的优势。

三、AI技术在视频编码中的应用近年来，AI技术的飞速发展为视频编码技术的发展注入了新的活力，人工智能视频编码技术可以实现更加智能的视音频数据处理和压缩，同样可以降低数据传输和存储的成本，并且可以为用户提供更好的视觉体验。

在视频编码中，AI技术可以运用在如下领域：1）视频内容的识别与分割，根据不同的物体区域来实现动态量化；2）基于AI的视频提取技术，提供更新、更精确的视频画面移动特征的提取；3）根据用户设备的特性，选择最佳的视频编码参数等等。

AI技术为视频编码技术开拓了广泛的应用领域。

音视频编解码技术研究与应用面临的挑战

音视频编解码技术研究与应用面临的挑战随着网络速度的进步和云计算技术的应用，音视频编解码技术在现代信息传输中扮演着越来越重要的角色。

这篇文章将从编码和解码两个方面，讨论音视频编解码技术所面临的挑战。

一、编码技术面临的挑战1.高清视频编码的需求随着4K和8K视频的普及，视频编码需要更多的带宽、更高的处理能力和更好的压缩效果。

目前广泛应用的H.264和H.265编码算法已无法满足这一需求。

为了提高压缩比和图像质量，新的视频编码标准——AV1编码算法已逐渐成为热点研究领域，但它也存在压缩时间过长、编解码复杂度高等问题。

2.时延和延迟的优化在实时通讯场景下，编码者和解码者之间的延迟往往会影响通信的效果。

因此，时延和延迟的优化是视频编码技术面临的另一个挑战。

为了解决时延的问题，研究者们已经提出了多种压缩技术，如SVC和MV-HEVC等。

3.高效的并行编码并行编码技术能够提高编码的速度和效率，特别适用于大规模的视频数据。

但是，并行编码技术需要克服很多困难，如编码器和解码器之间的数据依赖性、束缚和资源限制等。

4.可扩展的编码可扩展编码技术允许编码器根据网络和设备的情况，自动调整视频的分辨率和码率，以适应网络流量的需求。

但是，实现可扩展编码技术需要克服很多挑战，如数据同步和码率控制等。

二、解码技术面临的挑战1.实时解码实时解码需要处理大量的数据，这就需要在短时间内完成解码功能。

因此，在一些场景中，如视频通信和监控等实时性要求较高的应用场景，解码技术面临更严峻的挑战。

2.网络环境的不稳定性网络环境是解码技术面临的另一个挑战。

从视频源发送到接收方，视频数据需要经过各种网络设备。

其中，网络延迟、网络出错和丢包等因素都会影响视频数据的传输质量，进而影响解码质量。

3.视频解码质量的提升视频解码质量的提升是解码技术面临的另一个挑战。

在图像压缩过程中，由于带宽和存储容量的限制，一些细节信息往往会失真或丢失，进而影响视频解码的质量。

音视频编解码技术的现状和未来发展

音视频编解码技术的现状和未来发展随着社会的发展和科技的进步，音视频编解码技术也不断地在发展壮大。

编解码技术的发展一方面是由于网络技术的快速发展，另一方面也是由于人们对音视频质量的追求日益明显。

本文将介绍音视频编解码技术的现状及其未来的发展趋势。

一、音视频编解码技术的现状目前，音视频编解码技术已经成为了音视频应用中不可或缺的一环。

它可以将数据进行压缩和解压缩，从而实现音视频数据的快速传输和流媒体播放。

音视频编解码技术的应用范围十分广泛，涵盖了数字广播、移动视频、IP电话、视频会议、数字娱乐、监控等领域。

1.音视频编解码算法目前常用的音视频编解码算法有MPEG、H.264 / AVC、H.265/ HEVC、VP9等。

其中MPEG是比较早期的编码标准，已经被更先进的编码算法所取代。

H.264 / AVC的压缩比和清晰度比较高，目前应用最广泛。

随着4K / 8K视频的出现，H.265 / HEVC编码算法已经开始受到更多的关注和应用。

VP9算法的使用范围较为局限，主要应用于Google的WebM格式。

2.音视频编解码器音视频编解码器是用来处理和解析音视频数据的软硬件系统。

常见的编解码器软件有FFmpeg、x264、x265等。

硬件编解码器通常是嵌入式设备或专用处理器芯片，可以提供高速的性能和流媒体处理能力。

3.音视频编解码技术的应用音视频编解码技术已经应用于多种领域，包括数字广播、移动视频、在线教育、视频监控等。

其中，网络视频应用的发展非常迅速，较为成功的代表有优酷、爱奇艺、腾讯视频等娱乐平台。

随着全球市场不断扩大，音视频编解码技术的应用领域也会越来越广泛。

二、音视频编解码技术的未来发展趋势尽管音视频编解码技术已经得到广泛的应用，但是未来它仍然有很多的进步空间。

以下是音视频编解码技术未来的发展趋势：1.更高的压缩比和更高的清晰度音视频编解码技术的目的是将音视频数据进行压缩，以便更高效的传输。

未来，我们期望有更高的压缩比和更高的清晰度，从而满足日益增长的带宽需求，同时提高视频质量。