[发明专利]一种基于3D显著性信息和视点合成预测的3D-HEVC编码方法

摘要

本发明涉及一种基于3D显著性信息和视点合成预测的3D‑HEVC编码方法，具体步骤是：1）建立3D显著性模型，获取显著性信息；2）确定当前编码块的所属划分区域；3）确定不同划分区域的编码策略；4）改进原始视点合成预测算法；5）编码多视点视频序列。本方法利用人眼视觉特性，有效减小了块效应，在保证编码客观质量的同时，可节省码率，提高编码效率。

主权项

1.一种基于3D显著性信息和视点合成预测的3D‑HEVC编码方法，其具体步骤包括：1)建立3D显著性模型，获取显著性信息：在2D显著性模型的基础上，通过增加视频图像的深度信息，建立具有深度感知信息的3D显著性模型，获取编码内容的3D显著性信息；2)确定当前编码块的所属划分区域：根据编码视频的3D显著性信息，将当前编码块内容划分为显著性区域、非显著性区域或者中间区域；3)确定不同划分区域的编码策略：在对当前编码块进行区域划分后，针对不同显著度分配不同QP值，且设定不同的编码模式；4)改进原始视点合成预测VSP算法：为避免边界的块效应，将原始VSP中子PU块的四个角分别内缩一个像素点，即子PU块四个角的X、Y轴分别向内平移一个像素，再取新生成的四个角的最大深度值进行存储；5)编码多视点视频序列：利用3D显著性信息及改进的VSP算法，进行多视点视频序列的编码；在上述步骤1)中，先将原始序列的深度图D进行归一化处理得到深度权重ω，由于深度像素值为0‑255，根据对象距离越近调整其显著性越大，因此接着利用2D显著性模型获得纹理视频的显著图S_C，将纹理显著图与深度权重相乘得到3D显著图S_DC，即S_DC＝ω*S_C；S_DC在2D纹理显著图的基础上增加了深度信息，符合人眼视觉注意力机制，达到了越近的对象其显著度越高的目的；在上述步骤3)中，利用当前编码块与邻近块时间和空间上的编码相关性，对当前块进行提前终止跳过，即SKIP模式处理：a)若当前编码块处于非显著性区域时，若五个邻块中有三个或三个以上选择SKIP作为最佳模式，则认为当前块的最佳预测模式为SKIP，否则选择SKIP和Inter2N×2N作为帧间候选模式；b)当前编码块处于显著性区域时，若五个邻块全部选择SKIP模式，则认为当前块选择SKIP作为最佳预测模式，否则对当前块遍历所有的帧间模式；c)当前编码块处于中间区域时，若有四个或四个以上邻块选择SKIP，则认为当前块最佳模式为SKIP，否则遍历所有帧间预测模式；d)对不同区域块分配不同的量化参数QP以提高编码效率：基于显著信息，显著区域给较小的QP，非显著区域分配较大的QP，这里的QP₀是指平台中最初的量化参数。