[发明专利]深度图像的编解码方法和编解码装置有效
申请号: | 201310138110.X | 申请日: | 2013-04-19 |
公开(公告)号: | CN103237216B | 公开(公告)日: | 2017-09-12 |
发明(设计)人: | 郑萧桢 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | H04N19/11 | 分类号: | H04N19/11;H04N19/122;H04N19/176;H04N19/59 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 深度 图像 解码 方法 装置 | ||
技术领域
本发明实施例涉及无线通信技术领域,并且更具体地,涉及深度图像的编解码方法和编解码装置。
背景技术
三维视频图像分为视图像和深度图像两种类型。视图像包含图像本身的信息,例如彩色信息。深度图像包含视图像的深度信息,例如轮廓信息。在三维视频图像的传输过程中,为了减少视频传输所占用的带宽,需要对视图像和深度图像进行编码处理,以减少三维视频图像数据的大小。
简化深度编码(Simplified Depth Coding)是一种对深度图像进行编码的方法。在确定了需要进行SDC的深度图像的图像块的情况下,编码端需要选择帧内预测模式并根据该帧内预测模式确定该图像块的的预测数据。编码端可以选择的预测模式可以是以下任一种模式:直流模式、平面(Planar)模式和深度建模模式(Depth Modeling Mode,DMM),其中DMM包括显示楔波(Wedgelet)模式、基于帧内预测模式的楔波模式、基于视间预测的模式和基于视间的轮廓标识模式。编码端在根据帧内预测模式确定图像块的预测数据时,需要确定图像块的大小。在对图像块进行SDC时,该图像块的尺寸需要该图像块的尺寸一致。但是,在现有技术中,最大预测尺寸(即进行SDC的图像块的最大尺寸)是有限制的,而图像块的尺寸可能会大于最大预测尺寸,例如图像块的尺寸是64*64,而最大预测尺寸是32*32。此时,在对图像块进行SDC时,编解码系统需要引入大于该最大预测尺寸的图像块,这样会增加编解码系统的设计开销。此外,DMM不支持大于最大预测尺寸图像块。因此,在图像块的尺寸大于该最大预测尺寸的情况下,不能选择DMM对该图像块进行SDC,从而导致编码效率的下降。
发明内容
本发明实施例提供深度图像的编解码方法和装置,可以提高解码端重建进行了SDC编码的深度图像的图像块的处理效率。
第一方面,本发明实施例提供一种深度图像的解码方法,所述方法包括:
获得简化深度编码SDC的标志位,确定进行SDC解码;
确定图像块的尺寸和最大预测尺寸;
确定所述图像块的帧内预测模式;
当所述图像块的尺寸大于所述最大预测尺寸时,对所述图像块进行划分得到N个划分后的图像块,其中所述N个划分后的图像块的尺寸与所述最大预测尺寸相同;
使用所述帧内预测模式对所述N个划分后的图像块进行所述SDC解码。
结合第一方面,在第一种可能的实现方式中,所述图像块在进行所述SDC时使用的帧内预测模式为深度建模模式DMM或平面模式或直流模式。
结合第一方面互第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式,所述根据所述图像块的尺寸和所述最大预测尺寸,对所述图像块进行划分得到N个划分后的图像块,其中所述N个划分后的图像块中的每一个图像块的尺寸与所述最大预测尺寸相同,包括:
根据所述图像块的尺寸和所述最大预测尺寸,对所述图像块进行划分得到划分后的图像块;
如果所述划分后的图像块的尺寸与所述最大预测尺寸相同,则得到所述N个划分后的图像块;
如果所述划分后的图像块尺寸大于所述最大预测尺寸,则继续对所述划分后的图像块进行划分,直到划分后的图像块的尺寸与所述最大预测尺寸相同,得到所述N个划分后的图像块。
结合第一方面或上述任一种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,所述使用所述帧内预测模式对所述N个划分后的图像块进行所述SDC解码,包括:
在对所述N个划分后的图像块进行所述SDC解码时,解码得到N个残差。
结合第三种可能的实现方式,在第四种可能的实现方式中,所述使用所述帧内预测模式对所述N个划分后的图像块进行所述SDC解码,包括:
使用所述图像块在进行所述SDC时使用的帧内预测模式,确定所述N个图像块的预测数据的均值;
根据所述N个图像块的预测数据的均值和所述N个残差,确定所述N个图像块的重建值,从而完成所述对所述N个图像块进行所述SDC解码。
结合第四种可能的实现方式,在第五种可能的实现方式中,所述使用所述图像块在进行所述SDC时使用的帧内预测模式,确定所所述N个图像块的预测数据的均值,包括:
使用所述图像块在进行所述SDC时使用的帧内预测模式获得预测数据;
使用以下公式确定所述N个图像块的预测数据的均值,
PVi=∑PPixi[x,y]/sumOfPPix,
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