[发明专利]使用深度图估计和更新的高效多视点编码

权利要求书

1.一种用于重构被编码到多视点数据流中的多视点信号的装置，包括从属视点重构器(26)，所述从属视点重构器(26)被配置为：

针对所述多视点信号的从属视点(22)中的当前图片的至少一个区块，通过以下各项来推导运动矢量预测因子候选者的列表：

经由与所述多视点信号的先前解码部分相关联的运动和视差矢量来确定用于所述至少一个区块的视差矢量，所述视差矢量表示所述从属视点(22)的所述当前图片与在所述从属视点(22)的所述当前图片的所述至少一个区块上的所述多视点信号的参考视点的当前图片之间的视差；

使用所确定的视差矢量来确定所述参考视点的所述当前图片内的区块；

将运动矢量添加到取决于与所确定的所述参考视点的图片的区块相关联的运动矢量的运动矢量预测因子候选者列表中，以及

针对所述从属视点(22)的所述当前图片的所述至少一个区块，从所述多视点数据流提取指定所述运动矢量预测因子候选者列表的一个运动矢量预测因子候选者的索引信息；以及

通过使用取决于所指定的运动矢量预测因子候选者的运动矢量执行所述从属视点(22)的所述当前图片的所述至少一个区块的运动补偿预测来重构所述从属视点(22)的所述当前图片的所述至少一个区块。

2.根据权利要求1所述的装置，进一步包括：

参考视点重构器(24)，被配置为基于在用于所述参考视点(20)的所述多视点数据流(14)内传输的运动数据(42)使用运动补偿预测来重构所述多视点信号(12)的所述参考视点(20)的所述当前图片(32t1)；以及

深度估计器(28)，被配置为通过以下各项来估计所述从属视点(22)的所述当前图片(32t2)的深度图：

通过将用于所述参考视点(20)的所述运动数据(42)应用到所述参考视点(20)的先前图片的深度图估计(74)上来生成(71)所述参考视点(20)的所述当前图片(32t1)的深度图估计(64)；以及

将所述参考视点(20)的所述当前图片(32t1)的所述深度图估计(74)变形(76)到所述从属视点(22)中以获得所述从属视点(22)的所述当前图片(32t2)的所述深度图估计(64)，

其中，所述从属视点重构器(26)被配置为在确定用于所述至少一个区块的所述视差矢量时，在所述至少一个区块上的深度数据估计经受深度至视差的转换以获得所确定的视差矢量。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述从属视点重构器(26)被配置为针对所述从属视点(22)的所述当前图片的所述至少一个区块提取关于所指定的运动矢量预测因子候选者的另外的运动矢量差并且执行所述当前图片的所述至少一个区块的所述重构，使得所使用的运动矢量进一步取决于所述运动矢量差和所指定的运动矢量候选者的和。

4.根据前述权利要求1所述的装置，其中，所述从属视点重构器被配置为针对所述从属视点(22)的所述当前图片的所述至少一个区块提取指定包括所述参考视点的当前图片和所述从属视点(22)的已解码的图片的参考图片列表的参考图片的另外的参考图片索引，其中，所述从属视点重构器被配置为如果所述参考图片是所述从属视点(22)的已解码的图片中的一个，则使用所述从属视点(22)的一个已解码的图片作为参考来执行所述运动补偿预测，并且如果所述参考图片是所述参考视点的所述当前图片，则将所确定的视差矢量或从所确定的视差矢量推导出的修改的视差矢量添加到视差矢量预测候选者列表中，从所述多视点数据流提取指定所述视差矢量预测因子候选者列表的一个视差矢量预测因子候选者的索引信息并且通过使用取决于使用所述参考视点的所述当前图片作为参考的所指定的视差矢量预测因子候选者的视差矢量对所述从属视点(22)的所述当前图片的所述至少一个区块执行视差补偿预测来重构所述从属视点(22)的所述当前图片的所述至少一个区块。

5.根据前述权利要求1所述的装置，其中，所述从属视点重构器进一步被配置为在推导所述运动矢量预测因子候选者列表时，从所述从属视点(22)的空间上和/或时间上相邻区块在空间上和/或时间上预测另外的运动矢量并将所述另外的运动矢量或从所述另外的运动矢量推导出的版本添加到运动矢量可预测候选者列表中。