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图1.3 振铃效应
此外，深度图像并不是直接用于观看的图像，因此所采取的的评估标准和普通视频并不相同。作为主要在视角合成技术中有所运用的深度图像，我们需要对合成出的虚拟纹理图进行质量评估，这不仅仅局限在主观方面，客观方面也很重要。除此之外，深度图在其他方面也有所应用，例如在3D视频编码中，我们可以利用深度信息来辅助纹理图编码，还可以在交互视频中利用深度信息去寻找感兴趣区域，并且也可以在计算机视觉中利用深度信息进行图像分析或跟踪等，这对深度信息本身的质量也提出了较高的要求。
1.3 文章安排
本文的安排内容如下：
第二章主要介绍了传统的HEVC标准，首先介绍其整体编码流程，其次对其中的一些特点和重点技术进行了说明。
第三章主要介绍了在HEVC基础上发展而来的3D-HEVC技术，首先介绍了它的编码流程，其次，重点讲解了在3D-HEVC中如何对深度图进行编码，以及和HEVC相比，做出的一些改进。
第四章主要是利用基于两种标准的仿真软件进行仿真，并且对比实验结果得出结论。
2. HEVC编码流程概述
2.1 HEVC编码流程简介
HEVC(High Efficiency video Coding)是一种全新的视频压缩编码标准，它由IS0／IEC移动图像专家组MPEG(Moving Picture Experts Group)和ITU—T视频编码专家组VCEG(Video Coding Experts Group)共同提出，并且由JCT—VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)这一组织进行制定，成为继H264／AVC之后的新一代高性能视频编码标准。HEVC压缩编码的重点是应用于高清晰度视频编码中，目的是从根本上提高编码效率，它的计算复杂度和之前的技术相比，有一定增加，但是带来的优势是降低了50％比特率，实现了在计算复杂度、压缩率、误差稳健性乃至于系统延时之间都实现很好的平衡。HEVC和之前的技术相比，在混合编码框架上并没有进行太大的创新，依然采用传统的方式，然而和现在通用的视频压缩编码标准相比，差异主要体现在编码工具的具体实现上。
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