新一代的三维视频编码标准——3D-HEVC (3D High Efficient Video Coding)为了显著减少视点个数,增加了包含视频场景几何信息的深度图像,但深度图像编码的计算复杂度非常高,其编码时间是彩色图像的4倍左右。为了降低深度图像编码的计算...新一代的三维视频编码标准——3D-HEVC (3D High Efficient Video Coding)为了显著减少视点个数,增加了包含视频场景几何信息的深度图像,但深度图像编码的计算复杂度非常高,其编码时间是彩色图像的4倍左右。为了降低深度图像编码的计算复杂度,文中提出了一种基于纹理特征分析的深度图像帧内编码单元(CU)快速划分算法。首先,对深度图像的编码树单元(CTU)进行初级纹理特征分析,根据深度图像的纹理变化特征,在大津法的基础上对全局灰度进行分级,再通过判断CTU内采样点的纹理复杂度以及纹理方向标识来确定当前CTU的划分趋势。然后,对纹理复杂度高的CTU进行CU级别的精细纹理特征分析,利用CU内部像素分布的统计特征,自底向上计算不同尺寸的CU的纹理划分标识。最后,根据CTU的纹理复杂度、纹理方向标识以及CU的纹理划分标识预测当前CTU的划分深度范围,并判断是否提前终止CU划分。实验结果表明,与3D-HEVC参考模型中的原始算法相比,所提算法在平均增加0.8%左右码率的同时,能够降低45%左右的编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与现有的3种快速算法相比,所提算法在整体序列上分别降低了约12%,3%,4%的编码时间,而在大分辨率序列上则分别降低了14%,11%,10%的编码时间,并具有相近的编码率失真性能。展开更多
文摘新一代的三维视频编码标准——3D-HEVC (3D High Efficient Video Coding)为了显著减少视点个数,增加了包含视频场景几何信息的深度图像,但深度图像编码的计算复杂度非常高,其编码时间是彩色图像的4倍左右。为了降低深度图像编码的计算复杂度,文中提出了一种基于纹理特征分析的深度图像帧内编码单元(CU)快速划分算法。首先,对深度图像的编码树单元(CTU)进行初级纹理特征分析,根据深度图像的纹理变化特征,在大津法的基础上对全局灰度进行分级,再通过判断CTU内采样点的纹理复杂度以及纹理方向标识来确定当前CTU的划分趋势。然后,对纹理复杂度高的CTU进行CU级别的精细纹理特征分析,利用CU内部像素分布的统计特征,自底向上计算不同尺寸的CU的纹理划分标识。最后,根据CTU的纹理复杂度、纹理方向标识以及CU的纹理划分标识预测当前CTU的划分深度范围,并判断是否提前终止CU划分。实验结果表明,与3D-HEVC参考模型中的原始算法相比,所提算法在平均增加0.8%左右码率的同时,能够降低45%左右的编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与现有的3种快速算法相比,所提算法在整体序列上分别降低了约12%,3%,4%的编码时间,而在大分辨率序列上则分别降低了14%,11%,10%的编码时间,并具有相近的编码率失真性能。
