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深度图不仅仅是支持视角合成技术的重要工具，也是一种辅助信息，用来提高纹理视频压缩效率，使得3D视频深度图像本身的压缩编码成为3D视频整体压缩编码方案中的研究热点之一。在深度图像中，由于对应点到摄像机的距离是用像素来表示，这就导致其结构特征非常明显。通常情况下，一个物体的内部和背部部分，在深度图像里显示的是大片的平坦或渐变区域；而在物体边缘或者前后背景交界处，它们的深度值会发生突变，从而形成锐利的深度边缘。这种结构非常特殊，如果在深度图像中直接套用自然视频的编码工具，获得的效果将不会很理想。尤其在锐利边缘的地方，这里的预测偏差将会比较大，带来的问题就是不但会使变换域的系数大大增加从而耗费较多的比特进行编码，还会在深度边缘的重建过程中形成明显的振铃效应，这对于合成视角来说，不论是主观质量还是客观质量，都会带来严重的破坏。振铃现象如图1.3所示。因此如何处理锐利边缘是深度图编码技术中的重要环节。
图1.3 振铃效应
此外，深度图像并不是直接用于观看的图像，因此所采取的的评估标准和普通视频并不相同。作为主要在视角合成技术中有所运用的深度图像，我们需要对合成出的虚拟纹理图进行质量评估，这不仅仅局限在主观方面，客观方面也很重要。除此之外，深度图在其他方面也有所应用，例如在3D视频编码中，我们可以利用深度信息来辅助纹理图编码，还可以在交互视频中利用深度信息去寻找感兴趣区域，并且也可以在计算机视觉中利用深度信息进行图像分析或跟踪等，这对深度信息本身的质量也提出了较高的要求。来!自~751论-文|网www.751com.cn
1.3 文章安排
本文的安排内容如下：
第二章主要介绍了传统的HEVC标准，首先介绍其整体编码流程，其次对其中的一些特点和重点技术进行了说明。
第三章主要介绍了在HEVC基础上发展而来的3D-HEVC技术，首先介绍了它的编码流程，其次，重点讲解了在3D-HEVC中如何对深度图进行编码，以及和HEVC相比，做出的一些改进。
第四章主要是利用基于两种标准的仿真软件进行仿真，并且对比实验结果得出结论。
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