3D-HEVC深度圖編碼的率失真優(yōu)化方法研究.pdf

1、三維視頻因其提供生動的視頻體驗受到人們大量關注。為了迎合市場需求，視頻標準化組織運動圖像專家組(Moving Picture Experts Group, MPEG)于2011年著手制定支持三維視頻應用的新一代視頻編碼標準的擴展標準(High Efficient Video Coding based3D video coding standard,3D-HEVC)。多視點視頻加深度格式因具有良好的兼容性和優(yōu)秀的靈活性被選為3D-HEVC

2、的通用數(shù)據(jù)格式。該數(shù)據(jù)格式支持解碼端合成一定范圍內(nèi)的虛擬視頻，同時也對編碼器的編碼性能提出更高的要求。
　　視頻編碼系統(tǒng)的率失真優(yōu)化指的是基于率失真優(yōu)化理論選擇最優(yōu)的編碼參數(shù)。3D-HEVC重建深度圖用于合成虛擬視圖而非直接觀看，因此深度編碼時采用基于虛擬視圖失真的率失真優(yōu)化技術(shù)選取最優(yōu)編碼參數(shù)。合成視圖失真變化量是一種典型的虛擬視圖失真計算準則，其具有失真計算準確和高計算復雜度的特點。為了降低深度圖編碼復雜度，本文探索并提出兩個

3、解決方法。
　　論文提出一種基于模型的虛擬視圖失真預測方法。此方法首先使用原始紋理圖和原始深度圖合成虛擬視圖，將像素點分為非第一被遮擋點、第一被遮擋點、空洞點和插值點共四種類別；然后在編碼深度圖時根據(jù)記錄的像素點類別采用不同的虛擬視圖失真計算模型；最后疊加所有像素點的失真作為當前虛擬視圖的失真。在3D-HEVC參考軟件HTM11.0中實現(xiàn)所提方法，相比于編碼復雜度相近的虛擬視圖失真預測方法，所提方法編碼效率有所提升。
　　論

4、文針對基于合成的虛擬視圖失真計算方法提出一種漸進式的率失真優(yōu)化方法。本文將深度圖率失真代價計算分為比特數(shù)代價、深度圖自身失真代價和虛擬視圖失真代價三個階段。每個階段的累計率失真代價都與臨時最小率失真代價比較，若小于，則計算后續(xù)階段的率失真代價；若大于或等于，則立刻淘汰此模式。在虛擬視圖失真代價計算階段，需計算多個位置的虛擬視圖失真，每得到一個虛擬視圖失真便與臨時最小率失真代價進行比較。所提方法與3D-HEVC參考軟件HTM11.0相比，