基于MATLAB的深度学习与传统编码融合的三维视频高效压缩系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了RGB-D视频（颜色+深度）的高效压缩算法，结合深度学习自适应选择编码策略，支持多分辨率输入，大幅降低数据量并保持视觉质量。

详 情 说 明

基于深度学习和传统编码技术的三维视频高效压缩系统

项目介绍

本项目实现了一套针对RGB-D三维视频序列的智能压缩编码系统。通过深度融合卷积神经网络（CNN）的智能预测能力与传统视频编码技术的成熟框架，系统能够对包含颜色（RGB）和深度（Depth）信息的三维视频进行高效的压缩处理。系统支持多种分辨率和帧率的视频输入，并可根据用户设定的目标（如码率或视觉质量）自适应选择最优编码策略，在最大限度保持视觉质量的同时，显著减少数据存储和传输所需的体积。此外，项目还提供了完整的压缩性能评估与可视化对比功能。

功能特性

• 智能压缩引擎：结合基于CNN的深度图预测与残差编码、运动估计、三维离散余弦变换（3D-DCT）等先进技术，实现高效压缩。
• 自适应编码：根据视频内容特性和用户设定的目标码率或质量等级，动态选择最佳编码模式与参数。
• 多格式输入支持：支持标准的RGB视频文件（.avi, .mp4）搭配对应的深度图序列文件（.mat格式）。
• 高性能处理：支持高达4K分辨率、24-60fps帧率、8位或16位深度数据的处理。
• 全面质量评估：压缩后自动生成性能报告，包含压缩比、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等关键指标。
• 实时预览对比：提供原始视频与压缩后视频的并排对比演示，便于直观评估压缩效果。
• 详细日志记录：输出详细的编码参数日志，记录每一帧所采用的编码策略和比特分配情况。

使用方法

1. 准备输入数据：确保拥有配对的RGB视频文件（如color_video.mp4）和深度图序列文件（如depth_sequence.mat）。
2. 配置压缩参数：在主程序或配置文件中设置目标码率、质量等级、编码模式等参数。
3. 运行主程序：执行系统的主入口函数，启动压缩流程。
4. 获取输出结果：程序运行完毕后，将生成：

* 压缩后的三维视频文件（.3dvid格式）。 * 压缩性能报告文本文件。 * 可视化对比图或视频。 * 编码参数日志文件。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.14+)
• MATLAB：版本 R2021a 或更高版本
• 深度学习工具箱 (Deep Learning Toolbox)
• 图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)
• 推荐硬件：建议使用具有高性能GPU（支持CUDA）的计算机以加速深度学习推理过程。处理4K视频需要较大内存（建议16GB以上）。

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心调度与执行入口，主要负责以下功能的协调与实现：系统初始化与用户参数解析、RGB视频流与深度图序列数据的读取与预处理、根据配置调用深度学习模型进行深度信息预测与残差计算、统筹运动估计、三维变换、量化及熵编码等核心压缩步骤、控制压缩后数据的封装与输出文件的写入、管理压缩质量评估流程并生成报告与可视化对比结果、记录并输出详细的编码过程日志信息。