[发明专利]基于3D-HEVC的纹理视频和深度图码率分配方法

权利要求书

1.一种基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤一，预编码一个图像组，获得纹理相关参数，纹理相关参数包括纹理的Lambda-R曲线模型参数、R-D曲线模型参数、纹理视频的编码失真D_t、纹理视频的目标码率R_t以及每个量化参数对应下的纹理视频的Lambda值λ_t；

步骤二，预编码另一个图像组，得到深度图的Lambda-R曲线模型参数和R-D曲线模型参数；

步骤三，将步骤一和步骤二得到的纹理的Lambda-R曲线模型参数、R-D曲线模型参数和深度图的的Lambda-R曲线模型参数、R-D曲线模型参数代入到Lambda-R和R-D计算式中，得到纹理视频的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R曲线参数、纹理视频的R-D曲线参数；

步骤四，将步骤三得到的四个曲线参数分别代入基于拉格朗日的率失真优化式子中，求解出最优的纹理和深度码率；

步骤五，利用提案JCTVC-K0103方法计算出编码纹理视频跟深度图的量化参数QP对序列进行编码。

2.根据权利要求1所述的基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法，其特征在于，所述步骤四的基于拉格朗日的率失真优化式子如下式：

(Rtopt,Rdopt)=min(Jt(Rt)+Jd(Rd))=min[D(Rt)+λ(Rt)×Rt+D(Rd)+λ(Rd)×Rd]]]>

s.t R_t+R_d＝R_c

其中码率控制当中没有编码模式的选择，J表示的率失真优化的一个代价函数，D和R表示的是编码后的失真度和编码所用的目标码率。

3.根据权利要求1所述的基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法，其特征在于，所述步骤四还包括以下步骤：

步骤四十一，定义步骤四中的纹理视频的编码失真和纹理视频的目标码率之间的码率失真模型，其表达式如下式：

Dt=μtRtvt]]>

其中，D_t为纹理视频的编码失真值，R_t为纹理视频的目标码率，μ_t，ν_t为预编码得到的纹理视频的码率失真模型的常系数；

步骤四十二，定义步骤四中的深度图的编码失真和深度图的码率之间的码率失真模型，其表达式如下式：

Dd=μdRdvd]]>

其中，D_d为深度图的编码失真值，R_d为深度图的目标码率，μ_d，ν_d为预编码得到的深度图的码率失真模型的常系数；

步骤四十三，定义步骤四中的纹理视频的编码失真和纹理视频的码率之间的码率失真模型，其表达式如下式：

λt=at×Rt-bt]]>

其中，λ_t为纹理视频的Lambda值，R_t为纹理视频的目标码率，a_t，b_t为预编码得到的纹理视频的Lambda-R模型的常系数；

步骤四十四，定义步骤四中的深度图的编码失真和深度图的码率之间的码率失真模型，其表达式如下式：

λd=ad×Rd-bd]]>

其中，λ_d为深度图的Lambda值，R_d为深度图的目标码率，a_d，b_d为预编码得到的深度图的码率失真模型的常系数。