深度視頻快速高效編碼算法研究.pdf

1、隨著三維(Three Dimensional,3D)顯示技術及交互式多媒體系統(tǒng)的發(fā)展，3D視頻的應用，比如三維電視(3DTV)和自由視點電視(FTV)，在近些年都得到了很大的發(fā)展。多視點彩色加深度(Multiview Video plus Depth, MVD)是主流的3D視頻格式。多視點深度視頻作為MVD的重要組成部分，主要是用于在顯示端合成新的虛擬視點。多視點視頻與單視點視頻相比，包含了更多的視頻信息，數據量極大。在現有網絡環(huán)境的情

2、況下，首要解決的問題是如何對龐大的數據量進行高效編碼。此外，深度視頻和彩色視頻采用相同的編碼標準，為了提高壓縮性能，獲得較高的虛擬視點繪制質量，遍歷多個模式和多個參考幀，然而這些改進的技術使得編碼復雜度成倍增長。本文針對深度視頻編碼過程中低壓縮效率和高復雜度的問題，提出了三個有效可行的算法，主要包括：
　　(1)深度視頻中大部分區(qū)域都比較平坦，紋理也比較少，這些區(qū)域中的模式種類相對較少，個別模式占的比例很高。而深度視頻中的運動區(qū)域

3、以及邊界區(qū)域內的深度值變化比較大，模式比較復雜，對虛擬視點質量的影響也比較大?？紤]以上因素將深度視頻分為四個不同的區(qū)域，對不同的區(qū)域采用不同的編碼模式。實驗結果表明，提出算法節(jié)約了85.73％～91.06%的編碼時間，同時保證碼率和虛擬視點質量基本不變。
　　(2)首先，根據彩色視頻中宏塊像素值在時域范圍內的差別，將深度視頻劃分為兩個不同的區(qū)域：運動區(qū)域和靜止區(qū)域。靜止區(qū)域內的宏塊不編碼，在重建時從前向參考幀相對應的位置拷貝像素值

4、。實驗結果表明，提出算法的BDBR最高可以節(jié)約56.83%，BDPSNR提高1.93dB，與此同時還在一定程度上節(jié)約了編碼的時間。
　　(3)結合深度視頻內當前宏塊和參考幀中對應位置宏塊、幀內相鄰的宏塊之間的關聯程度以及邊界區(qū)域對虛擬視點質量影響較大等因素，深度視頻被分為五個不同的區(qū)域，分析了各個區(qū)域內的候選模式和主要候選模式的率失真代價值，提出了提前終止部分區(qū)域模式選擇過程的方法。實驗結果表明，提出算法在編碼碼率和繪制質量差異很