内容自适应图像子采样提升立体声交织视频编码效率

本文主要探讨了"具有内容自适应图像二次采样的立体声交织视频编码"这一主题。立体声交织视频编码是一种针对立体视频的有效编码策略，它将左视图和右视图的帧分别降采样到一半大小，然后合并成一个单一的帧，再通过传统的2D视频编码器进行编码。传统的做法是使用固定子采样滤波器系数来处理每个帧，这种方法简单易实现，但未能充分考虑到帧信号随内容变化的特性。 作者们注意到，由于子采样过程中可能会引入失真，而在压缩编码过程中还会出现量化误差，这共同构成了立体声交织视频编码中的最终失真。为了改进这一问题，他们进行了深入的速率失真分析，试图找到一种更优化的方法。这就是内容自适应图像二次采样（CAIS），它根据帧内容动态调整子采样滤波器的系数，以减少失真并提高编码效率。相比于固定滤波器策略，CAIS可以根据帧内容的变化实时选择最合适的子采样策略，从而提供更好的编码性能。 实验结果显示，CAIS在实际应用中展现出了显著的优势，能够有效地提升立体声交织视频编码的压缩效率，使得在相同的比特率下，可以获得更高的图像质量和更少的失真。这项研究对于优化立体视频编码技术，尤其是在高数据传输需求的场景下，如虚拟现实和增强现实应用，具有重要的理论和实践价值。 然而，值得注意的是，本文内容可能还未经过最后的编辑，版权信息表明个人使用许可有限，如果用于其他目的，必须获得IEEE的正式授权。该文章已被接受发表在未来某期期刊上，但具体内容可能会在最终出版前有所调整。 本文的核心贡献在于提出了一种创新的编码策略——内容自适应图像二次采样，它在保持编码效率的同时，提升了立体声交织视频的质量，是当前立体视频编码领域的前沿进展。