[发明专利]多视点立体视频在丢包网络中的GGoP级失真递归方法

摘要

一种多视点立体视频在丢包网络中的GGoP级失真递归方法，包括如下步骤：用H.264／MVC对多视点视频序列编码，s为视点编号，t为帧编号；仿真不同丢包率下失真的测量值D_c(s，t)，统计视点间预测、帧内编码和运动补偿时域掩盖的宏块比例V、Q、U；由第(s，t)帧第i像素在编码器和解码器处重建的像素值和得到D_TEC(s，t)和D_VEC(s,t)，用最小二乘法计算传输参数λ_a、λ_b以及μ_a、μ_b；以B为平均丢包率迭代出每个视点的平均传输失真D_c-test(s，t)；由D_c-test(s，t)计算GGoP级的平均失真D_c，GGoP；预测多视点视频传播的失真PSNR和MSE。本发明能够在保持较低运算复杂度的前提下预测整个GGoP的失真及误差传播情况，较好地模拟实际GGoP失真水平，仿真结果与实际情况相符，并与主观评价保持高度一致。

主权项

1.一种多视点立体视频在丢包网络中的GGoP级失真递归方法，其特征在于，包括如下步骤： 1)采用H.264／MVC对多视点视频序列进行编码，用s表示视点编号，t为同一视点内帧的编号； 2)首先通过仿真在不同丢包率的条件下获得对应失真的测量值D_c(s，t)；D_c(s,t)定义为仿真中实际测量到的失真，即视频传输前后同一视点同一帧的像素差值；在编码端统计出来视点间预测的宏块比例V和帧内模式编码的宏块比例Q，以及宏块中采用运动补偿时域掩盖方式的百分比U； 3)测量出第(s,t)帧第i像素的像素值F_i(s，t)分别在编码器和解码器处重建的第(s,t)帧第i像素的像素值和4)计算出视点内相邻帧的均方差D_TEC(s，t)和相邻视点的相同帧的均方差D_VEC(s，t)； 5)由以下公式采用最小二乘法计算出λ_a和λ_b的值， D_R(s,t)=(1-Q)[V·λ_b·D_c(s，t-1)+(1-V)·λ_a·D_c(s-1，t)] 其中，(s，t)为解码端接收到的帧， 特别的，第0视点的帧，不包括第一个I帧，都采用了视点内帧间预测的预测模式，此时V=1，而除了第0视点的所有视点第一帧的宏块都采用了视点间帧间预测，此时V=0； 6)由最小二乘法计算得出μ_a和μ_b的值， D_L(s，t)=U·(D_TEC(s,t)+μ_b·D_c(s，t-1)) +(1-U)·(D_VEC(s，t)+μ_a·D_c(s-1，t)) =[U·D_TEC(s,t)+(1-U)·D_VEC(s,t)] +[U·μ_b·D_c(s，t-1)+(1-U)·μ_a·D_c(s-1，t)] 其中，(s，t)为解码端丢失的帧， 对于第0视点的视频序列中任意一个丢失的P帧，令U=1；对于除了第0视点的每个视点的第一帧，如果发生丢帧，令U=0； 7)令B为平均丢包率，然后迭代出每个视点的平均传输失真值，即D_c-test(s,t)的值，D_c-test(s,t)=(1-B)·D_R(s，t)+B·D_L(s，t) =α·D_c(s-1，t)+β·D_c(s，t-1)+γ 其中 在上式中，α和β代表误差传播系数，表示在相邻帧中由信道引起的失真的相关性； 8)计算整个GGoP级，即S个视点和每个视点T帧的平均失真； 9)最后根据不同的帧的V、Q、U值预测多视点视频传播的失真，即峰值信噪比PSNR和MSE的值。