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一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法技术

技术编号:15077161 阅读:149 留言:0更新日期:2017-04-07 10:23
本发明专利技术公开了一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法,包括以下步骤:基于纹理区域和平滑区域分别建立深度视频失真和码率之间的模型关系、以及量化参数和码率之间的模型关系;通过深度视频失真和码率之间的模型关系建立虚拟视点失真模型;根据所述虚拟视点失真模型计算深度视频纹理区域和平滑区域的最佳目标比特率;将最佳目标比特率带入到所述量化参数和码率之间的模型关系中,获取平滑区域最优的量化参数、以及纹理区域最优的量化参数。本发明专利技术通过将深度视频的区域特性结合到码率控制算法中,提高了深度视频编码的比特分配的准确性,同时提高了深度视频纹理区的编码质量,进而提升了绘制的虚拟视图的质量,满足了3D视频系统的应用要求。

Bit allocation and rate control method for depth video coding

The invention discloses a video encoding depth bit allocation and rate control method, which comprises the following steps: texture region and smooth region are created based on the relationship between the depth of the video distortion model and rate model and quantify the relationship between parameters and rate; model of relationship between depth and rate distortion through the establishment of virtual viewpoint video distortion model according to the target bit; the optimal virtual view distortion model calculation of depth video texture region and smooth region of the optimal rate; the target bit rate into the model of relationship between the quantitative parameters and the rate of obtaining smooth region optimal quantization parameters, and the optimal quantization parameters of texture region. The regional characteristics of depth video with rate control algorithm, improves the accuracy of bit allocation depth video encoding, while increasing the depth of video texture area encoding quality, thereby enhancing the quality of virtual view rendering, meet the application requirements of 3D video system.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及3D视频编码领域,尤其涉及一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法
技术介绍
随着3D显示技术和基于深度的虚拟视点绘制技术的发展,深度视频在3D视频中的重要作用逐渐被人们发掘。在3D视频中,深度视频是对象在3D场景中的几何表示。不同于彩色图像,深度图由大量的平滑区域和尖锐的边界构成。将传统的彩色视频编码算法直接用于深视频编码通常无法获得最优的编码结果。基于深度图的独特性质,深度视频编码可以获得比彩色视频编码更高压缩效率。为了更好地保留深度边缘、获得更高的压缩效率,许多深度视频压缩技术被相继提出,包括:边界重建滤波器、加权模式滤波器、稀疏二元模式以及深度边缘自适应锐化算法等。这些方法充分利用了深度图的特点,能显著地提高重建深度图的质量。在实际应用中,深度视频不直接用于显示,它的失真会间接影响绘制的虚拟视图的质量。从提升虚拟视点质量的角度着手,研究者们提出了各种深度视频编码的方案。Oh等提出了一种利用对应位置的彩色信息来提升虚拟视点质量的深度编码方法[1]。Yuan等提出了一种以提升虚拟视点质量为目标的深度视频编码方案,该方案采用拉格朗日乘数法设计了一个有效的率失真准则,达到的提升虚拟视点质量的要求[2]。同样的,基于对虚拟视点失真的分析,Shao等提出了一种深度视频的编码方法来提高绘制虚拟视点的质量[3]。在3D视频编码中,研究者们也提出了许多用于码率控制的模型。这些模型多被用于多视点彩色加深度视频联合编码的算法中,以实现3D视频编码中的比特分配和码率控制。为了更为精确地控制输出码率以达到3D视频系统的要求,Liu等提出了一种联合比特分配和码率控制算法,该算法分为三层,即视点层、彩色/深度视频层及帧层[4]。在彩色/深度视频层,彩色与深度视频编码分别采用线性的码率(Rate,R)和量化参数(QuantizationParameter,QP)之间的模型关系(记为R-Q模型)来计算初始QP;在帧层,彩色与深度视频编码分别采用二次R-Q模型计算每帧的编码QP。Yuan等也提出了一种联合比特分配和码率控制算法,该算法中彩色与深度视频分别采用线性的失真(distortion,D)和QP的模型关系(记为D-Q模型)和分数R-Q模型来计算最优编码QP[5]。为了提高3D视频的编码效率,Zhang等提出了一种基于区域的比特分配及率失真算法,该算法将深度划分为不同的区域,并针对不同的区域进行码率建模[6]。Shao等推导并建立了虚拟视点失真与比特率之间的指数关系模型,通过这个模型动态地分配彩色与深度视频之间的目标比特[7]。此外,为了获得更好的率失真性能及更准确的比特分配,功率R-Q模型也被用于深度视频编码。现有的比特分配和码率控制方法能够得到较为准确的编码效果,然而这些方法都没有将深度视频的区域特性应用到码率控制算法中,并且将传统的标准视频编码算法直接应用于深视频编码不是足够有效的。参考文献[1]OhBT,LeeJ,ParkD.DepthMapCodingBasedonSynthesizedViewDistortionFunction.IEEEJSelTopicSignalProcess,2011,5(7):1344-1352.[2]YuanH,KwongS,LiuJ,etal.ANovelDistortionModelandLagrangianMultiplierforDepthMapsCoding.IEEETransCircuitsSystVideoTechnol,2014,24(3):443-451.[3]ShaoF,LinW,JiangG,etal.DepthMapCodingforViewSynthesisBasedonDistortionAnalyses.IEEEJEmergSelectTopicsCircuitsSyst,2014,4(1):106-117.[4]LiuY,HuangQ,MaS,etal.Anovelratecontroltechniqueformultiviewvideoplusdepthbased3Dvideocoding.IEEETransBroadcast,2011,57(2):562-571.[5]YuanH,ChangY,HuoJ,etal.Model-basedjointbitallocationbetweentexturevideosanddepthmapsfor3-Dvideocoding.IEEETransCircuitsSystVideoTechnol,2011,21(4):485-497.[6]ZhangY,KwongS,XuL,etal.RegionalBitAllocationandRateDistortionOptimizationforMultiviewDepthVideoCodingWithViewSynthesisDistortionModel.IEEETransImageProcess,2013,22(9):3497-3512.[7]ShaoF,JiangG,LinW,etal.JointBitAllocationandRateControlforCodingMulti-ViewVideoPlusDepthBased3DVideo.IEEETransMultimedia,2013,15(8):1843-1854.
技术实现思路
本专利技术提供了一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法,本专利技术针对现有方法没有将深度视频的区域特性结合到码率控制的问题,研究基于区域的深度视频编码的比特分配和码率控制方法,提高深度视频编码目标码率的准确性和绘制虚拟视点的质量,详见下文描述:一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法,所述控制方法包括以下步骤:基于纹理区域和平滑区域分别建立深度视频失真和码率之间的模型关系、以及量化参数和码率之间的模型关系;通过深度视频失真和码率之间的模型关系建立虚拟视点失真模型;根据所述虚拟视点失真模型计算深度视频纹理区域和平滑区域的最佳目标比特率;将最佳目标比特率带入到所述量化参数和码率之间的模型关系中,获取平滑区域最优的量化参数、以及纹理区域最优的量化参数。所述纹理区域为:对深度视频进行区域划分,由深度边界和最小编码单元组成的区域;所述平滑区域为:深度视频中所述纹理区域以外的区域。所述深度视频纹理区域和平滑区域的最佳目标比特率具体为:RTA=bSA·RC+NSA·lnNTA·B·bSANSA·A·bTAbSA·NTA+bTA·NSARSA=bTA·RC-NTA·lnNTA·B·bSANSA·A·bTAbSA·NTA+bTA·NSA]]>其中,RTA和RSA分别为深度视频纹理区域和平滑区域的最佳目标比特率;NTA和NSA为TA和SA中的像素的数目;A、B为迭代后的参数;bSA、bTA为表征纹理区域和平滑区域本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法,其特征在于,所述控制方法包括以下步骤:基于纹理区域和平滑区域分别建立深度视频失真和码率之间的模型关系、以及量化参数和码率之间的模型关系;通过深度视频失真和码率之间的模型关系建立虚拟视点失真模型;根据所述虚拟视点失真模型计算深度视频纹理区域和平滑区域的最佳目标比特率;将最佳目标比特率带入到所述量化参数和码率之间的模型关系中,获取平滑区域最优的量化参数、以及纹理区域最优的量化参数。

【技术特征摘要】
1.一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法,其特征在于,所述控制方法包括以下步骤:基于纹理区域和平滑区域分别建立深度视频失真和码率之间的模型关系、以及量化参数和码率之间的模型关系;通过深度视频失真和码率之间的模型关系建立虚拟视点失真模型;根据所述虚拟视点失真模型计算深度视频纹理区域和平滑区域的最佳目标比特率;将最佳目标比特率带入到所述量化参数和码率之间的模型关系中,获取平滑区域最优的量化参数、以及纹理区域最优的量化参数。2.根据权利要求1所述的一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法,其特征在于,所述纹理区域为:对深度视频进行区域划分,由深度边界和最小编码单元组成的区域;所述平滑区域为:深度视频中所述纹理区域以外的区域。3.根据权利要求1所述的一种深度视频编码的比特分配和码率控制方法,其特征在于,所述深度视频纹理区域和平滑区域的最佳目...

【专利技术属性】
技术研发人员:雷建军贺小旭侯春萍李贞贞李东阳
申请(专利权)人:天津大学
类型:发明
国别省市:天津;12

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