[发明专利]彩色与深度视频联合编码的比特分配及码率控制算法

权利要求书

1.一种彩色与深度视频联合编码的比特分配及码率控制方法，其特征是，包括如下步骤：

1)建立虚拟视点失真模型：

在不同的给定目标比特R_T下预编码彩色视频及与之对应的深度视频，并采用虚拟视点绘制方法绘制虚拟视点；统计虚拟视点失真D_v、深度视频失真D_d与彩色视频失真D_t，建立模型，拟合模型参数，具体虚拟视点失真模型表示为：

D_v＝A·D_t+B·D_d+C₀

其中，A、B分别代表D_t和D_d对虚拟视点失真D_v的影响因子，C₀是一个常数；

2)建立彩色及深度视频的失真模型D_t-R_t和D_d-R_d：

统计彩色视频和深度视频编码失真，输出比特率及对应的目标比特率，建立模型；

3)建立D_v-R_t-R_t模型：

统计虚拟视点失真D_v、深度视频目标比特R_d与彩色视频目标比特R_t，并建立模型；由步骤1和2可以推导出D_v-R_t-R_t，具体表示为：

其中，μ，ν分别代表R_t和R_d在虚拟视点的失真D_v的影响因子，C是一个常数；

4)计算当前编码视频的目标比特：

比特分配方案为：在总比特率R_C的约束下，最小化的虚拟视点的失真，表示为

arg min D_v

s.t.R_t+R_d≤R_C

基于D_v-R_t-R_d模型，最优比特分配如下：

$\underset{(R_t,R_d)\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{argmin}}(\mathrm{\μ}\·\exp (-{\mathrm{\β}}_t\·R_t)+v\·\exp (-{\mathrm{\β}}_d\·R_d)+C)$

s.t.R_t+R_d≤R_C

s.t.表示使满足，采用拉格朗日乘数法来解决在限制条件下求比特分配的最优解、将限制条件下求极值映射到等价的无约束条件的求极值，公式如下：

$\underset{(R_t,R_d)}{min}J=\{\mathrm{\μ}\·\exp (-{\mathrm{\β}}_t\·R_t)+v\·\exp (-{\mathrm{\β}}_d\·R_d)+C+\mathrm{\λ}(R_d+R_t-R_C)\}$

其中，λ是拉格朗日乘子，最优的彩色及深度视频的目标比特率R_t和R_d通过求解以下解方程组得到

$\left\{\begin{array}{c}\frac{\∂J}{\∂R_t}=-\mathrm{\μ}\·{\mathrm{\β}}_t\·\exp (-{\mathrm{\β}}_t\·R_t)+\mathrm{\λ}=0\\ \frac{\∂J}{\∂R_d}=-v\·{\mathrm{\β}}_d\·\exp (-{\mathrm{\β}}_d\·R_d)+\mathrm{\λ}=0\\ \frac{\∂J}{\∂\mathrm{\λ}}=R_d+R_t-R_C=0\end{array}\right.$

从而，最优目标比特率R_t和R_d的计算如下：

$\left\{\begin{array}{c}{R}_t=\frac{{\mathrm{\β}}_d\·R_C+ln\left(\frac{\mathrm{\μ}\·{\mathrm{\β}}_t}{v\·{\mathrm{\β}}_d}\right)}{{\mathrm{\β}}_t+{\mathrm{\β}}_d}\\ R_d=\frac{{\mathrm{\β}}_t\·R_C-ln\left(\frac{\mathrm{\μ}\·{\mathrm{\β}}_t}{v\·{\mathrm{\β}}_d}\right)}{{\mathrm{\β}}_t+{\mathrm{\β}}_d}\end{array}\right.$

5)基于计算的最优目标比特率进行编码。

2.如权利要求1所述的彩色与深度视频联合编码的比特分配及码率控制方法，其特征是，步骤2)进一步具体为：考虑较为理想的情况，输出比特率R_O和目标比特率R_T之间的关系表示为

$R_O\≅R_T$

H.264/AVC的变换和量化采用整数DCT技术，基于DCT系数服从拉普拉斯分布的假设，香农率失真函数表示为

$\begin{array}{cc}{R}_O=ln\left(\frac{1}{\mathrm{\γ}D}\right)& (0\<D\<\frac{1}{\mathrm{\γ}})\end{array}$

其中，γ是一个常数，D是输出失真，根据率失真函数及码率控制的准确性判定，输出失真D和目标比特率R_T之间的关系建立一个指数模型，模型表示如下：

D＝α·exp(-β·R_T)+c

其中，α、β和c是模型参数，相应的彩色和深度视频的失真模型D_t-R_t和D_d-R_d描述为：

D_t＝α_t·exp(-β_t·R_t)+c_t

D_d＝α_d·exp(-β_d·R_d)+c_d

其中，α_t、β_t、c_t和α_d、β_d、c_d分别是对应于彩色视频与深度视频的模型参数，D_t、R_t和D_d、R_d对应为彩色及深度视频的失真及目标码率。