[发明专利]基于线性模型的深度图帧内预测方法

权利要求书

1.一种基于线性模型的深度图帧内预测方法，依据当前编码块的邻近像素灰度值及其像素坐标，计算出线性模型参数；进而依据模型参数以及当前编码块的像素坐标，计算出当前编码块的像素灰度预测值；具体步骤如下：

①获得当前编码块的左侧相邻一列以及上面相邻一行的像素的坐标(x_i，y_i)及其亮度值L_i；

②依据步骤①获得的像素的坐标及其灰度值，建立以下方程组：

并采用线性回归计算出参数a，b，c，其中n表示邻近像素的数量；

所述的采用线性回归计算参数a，b，c的过程是通过解以下方程组来进行的，

Σi=0nLi=n·c+a·Σi=0nxi+b·Σi=0nyiΣi=0n(xi·Li)=cΣi=0nxi+a·Σi=0nxi2+b·Σi=0n(xi·yi)Σi=0n(yi·Li)=cΣi=0nyi+a·Σi=0n(xi·yi)+b·Σi=0nyi2.]]>

③依据步骤②求得的参数a，b，c，以及当前编码块中的像素的坐标(x_i′，y_i′)计算出当前块每个像素的灰度预测值L_i′，

其中m表示当前编码块中的像素的数量；

④用当前编码块中的像素灰度值减去步骤③计算出的灰度预测值，得到当前编码块的差值；

⑤对步骤④所得的差值信号进行离散余弦变换、量化和熵编码，计算码率R_D；

⑥对步骤(5)中产生的熵编码数据进行解码，并进行反量化和反离散余弦变换，重建当前块的像素灰度值；

⑦将步骤(6)的重建的像素灰度值减去当前编码块的原始像素灰度值，计算失真D_D；

⑧依据步骤⑤和⑦所得的码率R_D和失真DD，计算当前编码块的率失真代价J，J＝D_D+λ·R_D，其中，λ为拉格朗日乘子；

⑨将步骤⑧中计算出的当前编码块的率失真代价与H.264视频编码标准中定义的其他预测方法的率失真代价进行比较，选择率失真代价最小的预测方法作为最终的预测方法，并在码流中标记最终选择的预测方法。