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近年来,摄像技术的飞速发展,带动了高清、超高清视频的飞速发展。虽然相应的硬件处理设备也有一定的改善,但视频压缩编码一直是一个重要的研究问题。相比过去的H.246编码标准,最新的国际视频编码标准HEVC在编码质量保持不变的情况下对高分辨率视频的压缩码率可以降低一半。高清视频发展到一定阶段,开始向立体视频发展。现在多视点裸眼三维以及360度全景视频的研究方兴未艾。全景视频能带给用户更好的沉浸式体验,但是其数据量远远大于高清视频。因此,在全景视频的编码过程中,HEVC的编码优势得以进一步的体现。本文重点研究基于HEVC标准的三维视频编码技术(3D-HEVC)。3D-HEVC相对于普通高清视频,编码的原理与过程更加复杂,编码的框架更加繁琐,编码所消耗的时间也大大增加。因此,针对上述问题,本文的工作主要包括:(1)人眼视觉系统具有各种掩藏效应及屏蔽效应,而且只能察觉超过一个特定阈值的信号变化,因此,本文将该视觉特性引入到3D-HEVC编码技术中,提出了基于像素域的恰可察失真(JustNoticeable Distortion,JND)模型的优化视频编码算法。该方法通过引入JND阈值的判断来代替复杂的率失真优化的过程,用于帧内编码单元(CodingUnit,CU)的快速划分,从而有效地降低了复杂度,节省了编码时间;(2)由于编码单元的总比特数(Total Bits)与视频本身的纹理复杂度密切相关,因此,本文所提出的帧内优化算法不仅考虑到了人眼的视觉特性,还进一步引入编码单元总比特数作为编码单元的划分的判定标准。本文根据这两个特征进行训练,寻找最合适的JND和总比特数阈值来优化编码单元的划分,从而可以省去大量的统计时间,直接确定相应的划分阈值,在保证编码重建质量的前提下,有效降低编码时间;(3)本文研究了全景图以及全景视频的生成原理,分析了全景图的柱面拼接算法。由于拼接后的全景图和全景视频数据量非常大,甚至于比高清视频还要大很多,目前使用H.264标准对其编码往往压缩效率极低。由于其数据结构的复杂性,目前国际上对全景图及全景视频编码尚未形成统一的标准。本文将HEVC标准算法应用到全景视频的编码中,提出了基于HEVC的全景视频编码算法,有效提高了编码的率失真性能。