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基于三维SDCT的视频压缩方法研究

作　者: 孙文邦
导　师: 陈贺新
学　校: 吉林大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 视频编码三维DCT 三维SDCT 三维整数SDCT 量化扫描
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着数字技术的发展,数字视频信息已在人们工作生活中获得了广泛应用。但是数字视频数据量非常巨大,若不经过压缩处理,所需要的高传输速率和巨大存储容量将成为推广应用数字视频的最大障碍。因此,数字视频压缩技术是解决这一障碍的科学手段,已成为实现多媒体通信的关键技术之一。目前,视频压缩最常用的是采用帧间运动补偿/2-D DCT模式,已成为MPEG和H.26x压缩标准的核心部分。但是这种方法涉及到运动估计和运动补偿,计算量相当大。随着信息处理技术的发展,三维DCT的应用越来越广泛,成为一种很有潜力的视频压缩方法。但三维DCT运算一般都是对行、列和页信号先后进行三次一维DCT运算来实现,不能很好体现三维变换的整体空间特性,不易理解三维DCT系数的物理特性,也没有统一的三维DCT矩阵表述形式。另外,视频数据的三维DCT变换系数量化、扫描方式对压缩效果影响较大,目前还没一个高效的量化表。因此,本文摒除了传统的三维DCT运算方法,提出三维SDCT(Submatrix Discrete Cosine Transform)视频压缩算法。首先,详细推导和证明了三维SDCT的基础理论。定义几种新的三维矩阵运算方法,构建三维SDCT的变换基阵,描述三维SDCT的运算过程,分析三维SDCT算法特性。通过理论分析表明三维SDCT运算方法使三维DCT的表达简洁、理解容易、计算便捷。其次,系统介绍了三维SDCT视频压缩算法的理论框架。论述了三维SDCT视频压缩方法的基本依据,以及目前关于三维DCT视频数据压缩中关键步骤的常用方法,例如三维DCT变换系数的量化原则、量化方法、量化后变换系数的扫描次序和熵编码。第三,详细推导了三维整数SDCT算法。在分析一维整数DCT运算的基础上,论述三维整数SDCT的基本原理和实现方法。主要是将三维视频数据作为一个整体进行DCT变换,并且采用整数变换矩阵代替DCT浮点数变换矩阵。分析了三维整数SDCT的运算性能,并通过实验验证了三维整数SDCT和三维DCT视频压缩效果的一致性。第四,研究了三维SDCT的量化与扫描方式。分析了视频数据三维SDCT与量化扫描方式的关系,根据视频数据特点设计了非对角量化和非对角扫描方式,并提出整体非对角量化扫描、自适应整体非对角量化扫描、宏块非对角量化扫描、自适应宏块非对角量化扫描和混合非对角量化扫描5种算法。并对这5种量化扫描算法与传统的量化扫描算法的效果进行了对比实验分析。通过对比实验分析表明,本文提出的算法压缩效果有显著的改善。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-27
  1.1 视频数据压缩的基本依据  11-13
  1.2 视频压缩的基础理论与发展概况  13-17
    1.2.1 基础理论  13-15
    1.2.2 技术发展概况  15-17
  1.3 视频压缩相关技术  17-22
    1.3.1 预测编码  17-19
    1.3.2 变换编码  19-21
    1.3.3 熵编码  21-22
  1.4 视频压缩评价标准  22-25
    1.4.1 主观评价  22-23
    1.4.2 客观评价  23-25
  1.5 本文研究内容与结构安排  25-27
第2章三维SDCT 基础理论  27-51
  2.1 三维矩阵的表示  27-28
    2.1.1 三维矩阵的定义  27-28
    2.1.2 特殊矩阵的定义  28
  2.2 三维矩阵的运算  28-33
    2.2.1 矩阵的置位  28-29
    2.2.2 矩阵的列位  29
    2.2.3 矩阵与矩阵加法  29-30
    2.2.4 常数与矩阵相乘  30
    2.2.5 矩阵与矩阵点乘  30-31
    2.2.6 矩阵与矩阵点除  31
    2.2.7 矩阵与矩阵和积  31
    2.2.8 矩阵与矩阵混积  31-32
    3.2.9 矩阵与矩阵块积  32
    2.2.10 矩阵与矩阵叠积  32-33
  2.3 三维矩阵的运算性质  33-35
    2.3.1 归一化正交子阵  33
    2.3.2 块积与叠积转换  33-34
    2.3.3 块积与叠积可逆  34-35
  2.4 三维SDCT 表示与特性分析  35-44
    2.4.1 三维SDCT 表示  35-40
    2.4.2 三维SDCT 性质  40-44
  2.5 三维SDCT 并行运算  44-48
    2.5.1 三维SDCT 并行正运算  44-46
    2.5.2 三维SDCT 并行逆运算  46-47
    2.5.3 并行算法性能分析  47-48
  2.6 三维SDCT 特性与视频压缩  48-49
  2.7 本章小结  49-51
第3章三维SDCT 视频压缩算法  51-66
  3.1 基本原理  51-53
    3.1.1 视频相关性分析  51-52
    3.1.2 传统视频压缩标准的局限  52
    3.1.3 视频压缩系统构建  52-53
  3.2 量化与扫描  53-58
    3.2.1 量化原则  53-54
    3.2.2 量化表  54-56
    3.2.3 扫描次序  56-58
  3.3 熵编码  58-60
    3.3.1 DC 系数编码  58-59
    3.3.2 AC 系数编码  59-60
  3.4 三维SDCT 视频压缩特点分析  60-61
  3.5 实验数据分析  61-62
  3.6 实验结果与分析  62-64
  3.7 本章小结  64-66
第4章三维整数SDCT 算法研究  66-82
  4.1 一维整数DCT  66-70
    4.1.1 一维整数DCT 原理  66-68
    4.1.2 一维整数DCT 变换基生成  68-70
  4.2 三维整数SDCT  70-77
    4.2.1 三维整数SDCT 变换原理  71-75
    4.2.2 三维整数SDCT 运算  75-77
  4.3 三维整数SDCT 量化与反量化  77-78
    4.3.1 量化  77-78
    4.3.2 反量化  78
  4.4 算法性能分析  78-80
    4.4.1 三维SDCT 整数与浮点变换比较  79-80
    4.4.2 三维SDCT 整数与浮点变换量化比较  80
  4.5 本章小结  80-82
第5章三维SDCT 量化与扫描研究  82-105
  5.1 量化与扫描方式设计  82-87
    5.1.1 视频三维SDCT 与量化扫描关系分析  82-84
    5.1.2 量化表设计  84-85
    5.1.3 扫描方式设计  85-87
  5.2 整体非对角量化扫描算法  87-90
    5.2.1 基本原理  87-88
    5.2.2 实验结果与分析  88-90
  5.3 自适应整体非对角量化扫描算法  90-93
    5.3.1 基本原理  90-91
    5.3.2 实验结果与分析  91-93
  5.4 宏块非对角量化扫描算法  93-97
    5.4.1 基本原理  93-95
    5.4.2 实验结果与分析  95-97
  5.5 自适应宏块非对角量化扫描算法  97-99
    5.5.1 基本原理  97
    5.5.2 实验结果与分析  97-99
  5.6 混合非对角量化扫描算法  99-102
    5.6.1 基本原理  99-101
    5.6.2 实验结果与分析  101-102
  5.7 量化扫描方法对比分析  102
  5.8 本章小结  102-105
第6章总结与展望  105-108
  6.1 全文总结  105-106
  6.2 下一步工作的展望  106-108
参考文献  108-117
作者简介及在学期间所取得的科研成果  117-120
致谢  120

基于三维SDCT的视频压缩方法研究

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