基于三维模型的图像集压缩编码

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1、：琴ｒ軍—夺因钟每名来大赛ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ硕±学位论文戀基子王维横型的固像集论文题巨庄输繞巧作者姓名信息与通倍工程学科专业李４？曼教援导师姓名＾二〇一六年五月完成时间々木固＃赛若来大赛硕±学位论文參基于Ｈ维模型的图像集压缩编招作者姓名：ｉＬＳ学科专业：信息与通信工程导师姓名：李厚强教授—完成时间：二〇六年五月ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ

2、ｇｙｏｆＣｈｉｎａＡｉｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏ「ｍａｓｔｅｒｓｄｅｒｅｅｇ＃Ｉｍａｅｓｅｔｃｏｍｒｅｓｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｇｐ３ＤｍｏｄｅｌＡｕｔｈｏｒ：ＴｏｎＳｈａｏｇＳｅｃｉａｌｉｔ：Ｉｎｆｏ．＆Ｃｏｍｍ．ＥｎｉｎｅｅｒｉｎｐｙｇｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＨｏｕｉａｎＬｉｐｑｇＦｉｎｉｓｈｅｄＴｉｍｅ：Ｍａ２０１６ｙ，中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除己特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中

3、不包含任何他人己经发表或撰写过的研巧成果一。与我同工作的同志对本研巧所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名：签字日期：观心呵中国科学技术大学学位论文授权使用声明一作为申请学位的条件之－学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学，目Ｐ拥有学位论文的部分使用权：学校有权按有关规定向国家有关部口或机构送，交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅可Ｗ将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位

4、论文在解密后也进守此规定。＼开□保密９＾年作者辕名：导师签名：姑今签字日期：ｌａｌｉＵ签字日期；ｚｏｌｉＵ摘要摘要随着当今互联网时代下云计算和云存储的飞速发展，网络云端存在的大量图像数据给业界带来了巨大的存储压力。与此同时，这些数据中包含大量的相似图像一。它们通常在云端Ｗ團像集的形式姐织和存储，集合内的图像包含同个场一景对象，具有较强的相关性和定的差异性。现有的图像集压缩方法普遍采用的二维几何变换模型不够准确，难Ｗ有效压缩差异性较大的网络图像窠：类比成视频序列进行预测编码，复杂度较髙。因此，为了更加有效的去除相似

5、围像间的冗一余，本文提出了种全新的基于Ｈ维模型的国像集压缩编码方案。根据Ｗｙｎｅｒ提出的共性信息理论，该方案首先采用Ｈ维点云来表示图像集内所有图像的共性信息，随后参考共性信息来编码每张图像。更具体的，该方案首先采用尸Ａｏ化扔系统重建出图像集的Ｈ维点云，即场景对象的几何信息，同时估计出图像的摄像机参数。随后，采用基于上下文学习的方法，从图像集中一一，ａ选择定数量的代表性国像使用ＨＥＶＣｉｎｔｒ独立编码。最后，本文设计了一种基于Ｈ维模型的图像间预测方法，编码非代表性图像：从代表性图像中选择张最为相似的图像－Ｈ维－；通过Ｈ维模型将其依次进巧

6、匹配像素点对、二维二维图像映射、光照补偿的过程，ＨＥＶＣ生成当前图像的预测ｉｎｔｅｒ，：采用模式参考生成的预测團像一，对当前图像再进行次局部运动补偿下的预测编码。该系统在＾个公开数据集民０６１＾８〇３１、化崎６８１１、１＾０化６〇３１１［１６上进行实验，并与ＪＰＥＧ、ＨＥＶＣｉｎｔｒａ及最新的图像集压缩编码方法进行对比，展现出了较为明显的性能提升。个人照片集ＲｏｃｋＢｏａｔ和Ｈｅｒｚｊｅｓｕ比ＨＥＶＣｉｎｔｒａ提商约１０％，编码效率是ＪＰＥＧ的３倍；数据集Ｈｅｒｚｊｅｓｕ在考虑Ｈ维模型存储开销的情况下，本文的方法比当前最优的方法提升

7、了化３％；对于差异性较大的网络图像数据集ＮｏｔｒｅＤａｍｅ，现有方法受限于分辨率无法直接编码，而本文的方法与ＨＥＶＣｉｎｔｒａ相比码率减少了１．８％。与此同时，分別针对代表性图像选择、基于Ｈ维模型的预测方法等模块的实验充分验证了各个模块的重要作用。实验结果表明，代表性围像选择模块具有显著的作用：当小数据集选择３到５张代表性圍像、大数据集选５％＊择图像集图像总数量的１０％时，图像集总体编码效率接近最优。此外ＮｏｔｒｅＤａｍｅ数据集上的实验表明，当云端存在高质量参考时，基于Ｈ维模型的预测方法性能优异，单张困像相比ＨＥＶＣｉｎｔｒａ