【摘 要】
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光场成像技术通过微透镜阵列结构可以实现对真实场景的光场捕获,以其拍摄简单、视点连续、色彩逼真的特点逐渐获得了消费者的青睐。然而,在网络带宽受限的情况下,如何对光场相机拍摄的光场图像进行有效地编码成为亟需解决的难题。光场图像拥有一些不同于传统自然图像的特点。因此,对光场图像的编码压缩需要在传统图像编码标准的基础上提出新的理论和技术。基于此背景,本文针对光场图像编码技术,利用卷积神经网络从亮度分量变分
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光场成像技术通过微透镜阵列结构可以实现对真实场景的光场捕获,以其拍摄简单、视点连续、色彩逼真的特点逐渐获得了消费者的青睐。然而,在网络带宽受限的情况下,如何对光场相机拍摄的光场图像进行有效地编码成为亟需解决的难题。光场图像拥有一些不同于传统自然图像的特点。因此,对光场图像的编码压缩需要在传统图像编码标准的基础上提出新的理论和技术。基于此背景,本文针对光场图像编码技术,利用卷积神经网络从亮度分量变分辨率编码和YCb Cr三通道变分辨率编码两个方面进行了研究。本文基于光场图像自身的特性,提出了一种基于卷积神经网络的宏像素级变分辨率编码方法。首先,基于光场图像亮度分量的宏像素分布特性,提出宏像素级下采样方法对每一个编码树单元（CTU）进行下采样;然后,对于重建低分辨率编码单元,设计了基于卷积神经网络的上采样方法,以实现更精确的高分辨率重建;最后,通过与原编码模式进行率失真优化,实现编码最优模式选择。实验结果表明,所提出的方法能够在保证图像质量不变的情况下,显著地节省码率。在亮度变分辨率编码的基础上,本文提出了一种亮度信息引导的三通道变分辨率编码方法。首先,利用宏像素的分布特性,实现宏像素级色度通道下采样;然后,利用亮度分量和色度分量之间的通道相关性,构建基于卷积神经网络的色度分量上采样方法,通过亮度分量引导,完成色度分量的高分辨率重建;最后,通过与亮度变分辨率编码模式进行整合,实现三通道变分辨率编码。实验结果表明,所提出的方法能够在保证图像质量不变的情况下,显著地节省三通道编码所需的码率。
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