基于3D-HEVC的纹理视频和深度图码率分配方法组成比例

本发明专利技术提供一种基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法，其包括以下步骤：步骤一，预编码一个图像组，获得纹理相关参数；步骤二，预编码另一个图像组，得到深度图的Lambda-R曲线模型参数和R-D曲线模型参数；步骤三，得到纹理的纹理视频的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R曲线参数、纹理视频的R-D曲线参数；步骤四，求解出最优的纹理和深度比特率；步骤五，利用提案JCTVC-K0103方法计算出编码纹理视频跟深度图的量化参数QP对序列进行编码。本发明专利技术能有效提高编码质量。

【技术实现步骤摘要】

[OOOU 本专利技术属于多媒体通信
，设及一种基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编 码的码率分配的方法。
技术介绍
[000引S维（3D)视频的普及带来了数据传输越来越大，3D-HEVC(3D化曲Efficiency VideoCoding,高效视频编码）作为3D视频的压缩标准对压缩3D视频数据有很大的帮助， 目前3D视频的表示方法分为多视点视频编码（Multi-viewVideoCoding,MVC)和多视点 视频加深度（Multi-ViewVideoandDepth,MVD)，而MVD格式具有复杂度低，传输数据量 少，绘制方法相对简单并能向下兼容2D视频设备等特点，因此MVD被广泛应用到3D视频编 码中。在MVD的码率控制算法中，纹理视频和深度图的码率直接影响绘制视点的编码质量， 因此在带宽一定的前提下对纹理视频和深度图码率的合理分配是目前研究的热点和难点。 邵峰等人于2013年发表在国际电气电子工程师协会杂志IE邸Transactionson Multimedia的文章JointBitAllocationandRateControlforCodingMulti-View VideoPlusD巧thBased3DVideo中提出的虚拟视点模型，具体如下关系式（1);【主权项】1. 一种基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法，其特征在于，其包 括以下步骤： 步骤一，预编码一个图像组，获得纹理相关参数，纹理相关参数包括纹理的Lambda-R曲线模型参数、R-D曲线模型参数、纹理视频的编码失真Dt、纹理视频的目标码率Rt以及每 个量化参数对应下的纹理视频的Lambda值入t; 步骤二，预编码另一个图像组，得到深度图的Lambda-R曲线模型参数和R-D曲线模型 参数； 步骤三，将步骤一和步骤二得到的纹理的Lambda-R曲线模型参数、R-D曲线模型参数 和深度图的的Lambda-R曲线模型参数、R-D曲线模型参数代入到Lambda-R和R-D计算式 中，得到纹理视频的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R 曲线参数、纹理视频的R-D曲线参数； 步骤四，将步骤三得到的四个曲线参数分别代入基于拉格朗日的率失真优化式子中， 求解出最优的纹理和深度码率； 步骤五，利用提案JCTVC-K0103方法计算出编码纹理视频跟深度图的量化参数QP对序 列进行编码。2. 根据权利要求1所述的基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法， 其特征在于，所述步骤四的基于拉格朗日的率失真优化式子如下式：s.tRt+Rd=Rc 其中码率控制当中没有编码模式的选择，J表示的率失真优化的一个代价函数，D和R表示的是编码后的失真度和编码所用的目标码率。3. 根据权利要求1所述的基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法， 其特征在于，所述步骤四还包括以下步骤： 步骤四十一，定义步骤四中的纹理视频的编码失真和纹理视频的目标码率之间的码率 失真模型，其表达式如下式： A= 其中，Dt为纹理视频的编码失真值，Rt为纹理视频的目标码率，yt，vt为预编码得到 的纹理视频的码率失真模型的常系数； 步骤四十二，定义步骤四中的深度图的编码失真和深度图的码率之间的码率失真模 型，其表达式如下式： 其中，Dd为深度图的编码失真值，Rd为深度图的目标码率，yd，Vd为预编码得到的深 度图的码率失真模型的常系数； 步骤四十三，定义步骤四中的纹理视频的编码失真和纹理视频的码率之间的码率失真 模型，其表达式如下式： A,=",x" 其中，At为纹理视频的Lambda值，Rt为纹理视频的目标码率，at，bt为预编码得到的 纹理视频的Lambda-R模型的常系数； 步骤四十四，定义步骤四中的深度图的编码失真和深度图的码率之间的码率失真模 型，其表达式如下式：其中，Ad为深度图的Lambda值，Rd为深度图的目标码率，ad，bd为预编码得到的深度 图的码率失真模型的常系数。【专利摘要】本专利技术提供一种基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法，其包括以下步骤：步骤一，预编码一个图像组，获得纹理相关参数；步骤二，预编码另一个图像组，得到深度图的Lambda-R曲线模型参数和R-D曲线模型参数；步骤三，得到纹理的纹理视频的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R曲线参数、纹理视频的R-D曲线参数；步骤四，求解出最优的纹理和深度比特率；步骤五，利用提案JCTVC-K0103方法计算出编码纹理视频跟深度图的量化参数QP对序列进行编码。本专利技术能有效提高编码质量。【IPC分类】H04N19-597, H04N19-147, H04N19-19【公开号】CN104717515【申请号】CN201510130753【专利技术人】沈礼权, 赵振军, 胡乾乾, 李飞飞, 张兆扬 【申请人】上海大学【公开日】2015年6月17日【申请日】2015年3月24日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于3D‑HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤一，预编码一个图像组，获得纹理相关参数，纹理相关参数包括纹理的Lambda‑R曲线模型参数、R‑D曲线模型参数、纹理视频的编码失真Dt、纹理视频的目标码率Rt以及每个量化参数对应下的纹理视频的Lambda值λt；步骤二，预编码另一个图像组，得到深度图的Lambda‑R曲线模型参数和R‑D曲线模型参数；步骤三，将步骤一和步骤二得到的纹理的Lambda‑R曲线模型参数、R‑D曲线模型参数和深度图的的Lambda‑R曲线模型参数、R‑D曲线模型参数代入到Lambda‑R和R‑D计算式中，得到纹理视频的Lambda‑R曲线参数、深度图的Lambda‑R曲线参数、深度图的Lambda‑R曲线参数、纹理视频的R‑D曲线参数；步骤四，将步骤三得到的四个曲线参数分别代入基于拉格朗日的率失真优化式子中，求解出最优的纹理和深度码率；步骤五，利用提案JCTVC‑K0103方法计算出编码纹理视频跟深度图的量化参数QP对序列进行编码。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：沈礼权，赵振军，胡乾乾，李飞飞，张兆扬，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海;31