多阵列摄像图像调节的MVC颜色补偿方法

多视点视频是由一组摄像机拍摄得到的视频序列。通常情况下,各个摄像机的性能参数很难做到完全一致,从而引起不同视点的视频图像之间产生颜色差异。提出了在多视点视频编码中使用一种新的颜色补偿模式,这种模式能够有效利用相互独立编码的帧间视频的信息,从而减少由多阵列摄像而带来的颜色误匹配。该方法在RGB颜色空间上建立颜色补偿模型,并进一步将颜色补偿模型扩展到YCbCr颜色空间以适用现有视频编码标准。与原始视点间参考图像相比,经过补偿后的视点间参考图像与当前编码图像更为相似,从而提高了MVC的编码效率。此外,颜色补偿模型参数可以分别从编码端和解码端推导得出,不需要将其写入码流。实验结果也表明提出的方法能够提高编码的效率和得到更好的视频质量。

基于二项式R-D模型的多视点视频码率控制算法

针对目前尚未深入研究多视点视频编码(MVC)码率控制的状况,在分析现有视频码率控制中率失真模型的不足和多视点视频编码的特点的基础上,提出了一种基于二次率失真(R-D)模型的多视点视频编码码率控制算法。该算法的核心是先根据视差预测和运动预测的结构关系,将所有图像分成6种类型的编码帧,并改进二项式率失真模型,然后根据已编码信息进行视点间、帧层、基本单元层比特分配与码率控制。实验仿真结果表明,与目前采用固定量化参数的JVT的MVC相比,该算法能够有效地控制多视点视频编码的码率,同时保持高效的编码效率。

3D电视节目监测

本文针对国内3D节目的播出情况提出了监测的需求和解决方案。

低复杂度的多视点视频编码宏块模式决策算法

为了降低多视点视频编码(MVC)的计算复杂度,提出了一种基于全局-局部率失真代价的低复杂度宏块模式决策算法。首先根据宏块候选模式的块尺寸和率失真代价特点,将所有候选模式分为大尺寸模式(Skip/Direct、Inter16×16和Intra16×16)和小尺寸模式(Inter16×8、Inter8×16、Inter8×8、Intra8×8和Intra4×4);接着统计已编码帧中这两类宏块模式的平均率失真代价,并利用这些平均率失真代价计算当前帧宏块模式决策的全局率失真代价;最后利用得到的全局率失真代价,并结合当前宏块已估计模式的局部率失真代价和空间邻近宏块的模式信息提前终止模式决策,具体包括对大尺寸宏块模式进行提前判定以及对小尺寸候选模式进行逐级选择。实验结果表明:与MVC参考代码中的全搜索模式决策算法相比,本文算法在时域预测视点和视点域预测视点上分别节省了74%和82%的平均编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与现有模式决策快速算法相比,本文算法降低了更多的编码时间,并具有更好的编码率失真性能。

基于感知的多视点视频编码宏块模式选择快速算法

多视点视频编码(MVC)采取可变块模式选择技术和多参考帧技术显著提高了编码的压缩效率,但同时带来了巨大的编码计算复杂度。为了降低MVC的计算复杂度,提出基于感知的快速MVC宏块模式选择算法。基于人眼视觉感知的特点,利用视觉恰可察觉失真(JND)的概念建立MVC宏块的最优模式和JND的联系,并利用该联系确定早期结束最优宏块模式选择过程的阈值,根据当前编码宏块的JND与阈值的关系自适应地减少每个编码宏块的模式搜索次数,进而减少MVC的方向搜索和参考帧搜索的次数,以降低编码的复杂度,提高MVC速度。实验结果显示,对于不同运动特性、内容、纹理信息、相机间距和图像尺寸的测试序列,提出的快速算法在率失真性能几乎不变的情况下平均节约76.00%编码时间。

结合深度信息的多视点视频编码快速模式选择算法

多视点视频加深度(MVD,multi-view video plus depth)的编码格式包含多个纹理视频序列及其对应的深度图,深度图与对应的纹理视频具有相似的边缘信息。传统的编码模式不考虑两者的联系,单独编码导致复杂度高、编码时间过长。因此,合理利用深度图与纹理图的相似性进行编码,可以有效降低编码复杂度,同时应该确保编码质量不受影响。本文利用深度图的这一特点辅助纹理视频的编码,提出一种帧间快速模式选择算法,充分利用深度图与纹理图之间的相似性,建立一种联合复杂度模型,根据模型得到每个宏块的复杂度。对于复杂度低的宏块,在计算率失真代价之前跳过编码中一些不必要的模式,从而降低编码复杂度。实验表明,本文提出的快速模式选择算法,在保证率失真性能基本不变的情况下,能减少60.57%的编码复杂度,并最高能减少80.64%的编码时间。

基于转移概率的多视点视频快速模式选择算法

针对多视点视频编码(MVC)中部分大宏块模式(SKIP/DIRECT模式,帧间16×16模式)相对于其它模式的计算复杂度低,并且在编码所确定的最优模式中占有相当高比重的特点,本文提出一种基于转移概率的多视点视频快速模式选择算法。首先根据多视点视频当前编码宏块对应时间和视点间宏块及周围宏块的位置几何关系,建立宏块模式参考模型;其次比较参考模型中模式的时间相似度和视点间相似度;最后计算模式之间的转移概率,确定提前结束大宏块模式选择过程的阈值。实验结果表明,本文所提出的快速算法平均节约MVC时间80.93%,编码质量平均下降0.04dB,码率平均增加0.27%。

Local curve fitting based Lagrange multiplier selection for Id-slice in multi-view video coding

The rate and distortion of Id-slice do not fit the globally linear relationship on a logarithmic scale. Lagrange multiplier selection methods based on the globally linear approximate relationship are neither efficient nor optimal for multi-view video coding (MVC). To improve the coding efficiency of MVC, a local curve fitting based Lagrange multiplier selection method is proposed in this paper, where Lagrange multipliers are selected according to the local slopes of the approximate curves. Experi-mental results showed that the proposed method improves the coding efficiency. Up to 2.5 dB gain was achieved at low bitrates.