[发明专利]基于3D-HEVC的纹理视频和深度图码率分配方法

说明书

技术领域

本发明属于多媒体通信技术领域，涉及一种基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法。

背景技术

三维(3D)视频的普及带来了数据传输越来越大，3D-HEVC(3D High Efficiency Video Coding，高效视频编码)作为3D视频的压缩标准对压缩3D视频数据有很大的帮助，目前3D视频的表示方法分为多视点视频编码(Multi-view Video Coding，MVC)和多视点视频加深度(Multi-View Video and Depth，MVD)，而MVD格式具有复杂度低，传输数据量少，绘制方法相对简单并能向下兼容2D视频设备等特点，因此MVD被广泛应用到3D视频编码中。在MVD的码率控制算法中，纹理视频和深度图的码率直接影响绘制视点的编码质量，因此在带宽一定的前提下对纹理视频和深度图码率的合理分配是目前研究的热点和难点。

邵峰等人于2013年发表在国际电气电子工程师协会杂志IEEE Transactions on Multimedia的文章Joint Bit Allocation and Rate Control for Coding Multi-View Video Plus Depth Based 3D Video中提出的虚拟视点模型，具体如下关系式(1)：

其中D_v是虚拟绘制视点的失真，S_v表示的是未经过压缩的纹理和深度共同绘制的虚拟视点，表示的是未经压缩的纹理和经压缩的深度图共同绘制出的虚拟视点，表示的是经压缩的纹理和未经过压缩的深度图共同绘制出的虚拟视点。表示的就是由深度引起虚拟视点的失真，表示的是由纹理虚拟视点的失真。等式右边第一个部分表示的是深度图编码的失真，第二个部分表示的是纹理视频编码的失真，该式表达的意思是将虚拟视点的失真由纹理视频的失真与深度图的失真等权值相加得到。

在MVD格式中，因为深度图是由0到255的灰度值组成，所携带的数据量小，深度图的主要是用于利用基本视点的纹理视频绘制中间的虚拟视点，深度图并不呈现出来。而上式可以很明显的看出上式是将纹理失真和深度图失真看成了相同的作用，即在公式中是1：1的权重形式出现，然而单纯用这种1：1的权值求得两者失真和最小并不能使编码效率最大化。

针对以上存在的不足需要找到一种合适的模型，在码率一定情况下使得基本视点和虚拟视点的质量最大化。

发明内容

本发明的目的是克服当前技术在分配纹理视频和深度图码率分配上的不足，提供一种基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法，该方法能有效提高编码质量。

为了达到上述目的，本发明提出了一种基于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。

优选地，所述步骤四的基于拉格朗日的率失真优化式子如下式：

(R_t^opt,R_d^opt)＝min(J_t(R_t)+J_d(R_d))