题目：多视点视频编码关键技术研究

随着计算机视觉以及计算机图形学技术的发展，能够提供立体感和交互功能的多视点视频成为未来多媒体通信的主要内容。多视点视频是由一组摄像机阵列对同一场景同时拍摄得到。相比于传统的单视点视频，其数据量随摄像机的数目成倍增加。因此致力于多视点视频数据压缩的多视点视频编码（MVC）成为多视点视频应用的重要研究课题。目前，由运动图像专家组和视频编码专家组共同组成的联合视频小组（JVT）正在努力推动基于H.264/AVC的MVC的研究和标准化。本文从提高MVC编码效率和降低编码复杂度两个方面对MVC的关键技术进行研究。首先对基于H.264/AVC的MVC技术进行研究，对目前JVT发布的多视点视频编码软件参考模型JMVM中采用的基于分层B帧的编码预测结构、运动跳过模式以及亮度补偿技术进行了分析和实验仿真验证。在此基础上，本文提出了一种基于模式相关性的快速模式选择技术。在该技术中，首先利用预测模式的区域相关性决定运动估计和视差估计的顺序，然后对编码最佳模式进行预测，有效地减少了编码的计算复杂度。实验结果表明，和JMVM中的标准算法相比，新算法在保证率失真性能的基础上，编码时间减少了50%以上。同时，本文对基于分布式编码原理的多视点视频编码技术（DMVC）进行了研究。对基于变换域DMVC系统进行设计，并提出了一种基于部分解码信息的边信息融合优化算法。该算法在解码过程中，利用已解码的部分信息对边信息进行重新融合，提高了边信息的质量。实验结果表明，该算法比未优化的算法得到的边信息质量提高了2-3dB。