[发明专利]一种使用纹理平滑信息的3D视频残差编码模式选择方法

说明书

本发明提出了一种使用纹理平滑信息的3D视频残差编码模式选择方法。该方法使用纹理图像信息对预测单元即PU分类，不同类别PU的残差编码模式的选择方式不同，步骤如下：在残差编码部分引入分类器对PU进行分类，收集统计数据，计算分类器阈值T；判断当前PU水平方向像素梯度和是否小于分类器阈值T：如果小于，则计算模式列表里所有模式采用SDC残差编码时的率失真代价，采用SDC残差编码对当前PU编码；否则，分别计算模式列表里所有模式采用non‑SDC以及SDC残差编码时的率失真代价，比较该两种率失真代价，选出最优的残差编码方式对当前PU块编码。本发明在保证合成视频质量不下降的同时，有效地降低了深度图像残差编码复杂度，减少了帧内预测所需的编码时间。

技术领域

本发明属于视频编解码技术领域，具体涉及一种3D视频深度图像残差编码模式选择方法。

背景技术

随着3D电影和电视的发展，3D视频技术成为近年研究的热点。H.265是联合视频开发组在2013年发布的新一代的国际视频编码标准。其主体架构与H.264相似，但H.265能在有限带宽下传输更高质量的视频，即H.265只需H.264的一半的带宽就可以传输相同质量的视频。同时H.265使用多种方式降低码率。H.265相较于H.264最重要的发展就是扩展了3D-HEVC标准。

3D视频采用多视点加深度图格式(MVD)，这种格式对捕获的视点图像和与其相关联的深度图进行编码，并将得到的比特流一起作为3D视频的比特流。在视频和深度图解码后，通过使用渲染技术(DIBR)加入适合3D内容显示的中间视点实现自动立体的显示效果的合成。多视点加深度图像的编码的一个重要的组成部分就是深度图像的压缩编码。深度图像以锐利的物体边界和大部分的平坦区域为特征，其像素值代表物体与摄像镜头的距离。深度图像不是用来直接观看的，而是用来合成虚拟视点。传统意义上的多视点图像是用紧密排列的摄像机同时录像，通过将所有摄像机录制的视频合成产生3D效果。采用这种方式得到的3D视频基线固定，长时间观看会令人产生眩晕感。H.265使用多视点加深度图像得到的3D视频是纹理图像和深度图像合成的虚拟视点，其基线可调，在保证3D视频质量的同时，节省设备开支。

但深度图像的引入增加了编解码的复杂度，在帧内编码阶段不仅要对纹理图像编码还要对深度图像进行压缩编码。和纹理图像的编码不同，深度图像需要保留高频率的物体边界，而对于平坦区域可进行压缩。深度图像帧内模式选择由四个步骤组成：1)roughmod选择；2)DMM模式选择；3)残差编码模式选择SDC(segment-wise DC coding)或non-SDC；4)实际编码。粗糙模式选择根据低复杂度的率失真代价计算为当前PU选出几个常用的HEVC帧内模式(CHIMs)并加入候选模式列表。然后，在大量候选模式中选出最优的楔形分割模式并加入候选模式列表。在步骤3)中，通过基于VSO的率失真函数为每个由粗糙模式选择选出的候选模式选择残差编码模式。在这个过程中，步骤2)DMM模式选择和步骤3)残差模式选择因为有大量的模式候选项因此会消耗大部分的时间。

发明内容

本发明的目的在于提供一种使用纹理平滑信息的3D视频残差编码模式选择方法，在保证合成视角中视频质量的前提下，通过使用纹理图像平坦信息加快对深度图像帧内编码残差模式的选择，并降低深度图像帧内残差模式选择的计算复杂度。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种使用纹理平滑信息的3D视频残差编码模式选择方法，使用纹理图像信息对预测单元即PU分类，不同类别PU的残差编码模式的选择方式不同，包括如下步骤：

步骤1：在残差编码部分引入分类器对PU进行分类，收集统计数据，计算分类器阈值T；

步骤2：判断当前PU水平方向像素梯度和是否小于分类器阈值T，如果小于阈值T直接跳到步骤4，否则继续步骤3；

步骤3：计算模式列表里所有模式采用non-SDC残差编码时的率失真代价；

步骤4：计算模式列表里所有模式采用SDC残差编码时的率失真代价；