數(shù)字視頻技術論文-多視點視頻編解碼(編輯修改稿)
2025-07-09 14:08 本頁面
【文章內容簡介】 參考進行運動補償預測，遍歷所有模式，記錄最優(yōu)預測塊的運動矢量 MV 殘差 D開銷 COST1。然后以第一視點同一時間的圖像為參考進行視差補償預測，遍歷所有模式，記錄最優(yōu)塊的視差矢量 DV殘差 D2及開銷 COST2。選擇開銷最小的模式為最佳編碼模式，記錄矢量和殘差。 借鑒單視點視頻編碼的運動補償技術來實現(xiàn)視差補償，消除視點間的冗余信息。具體實現(xiàn)方法如下 :首先將視點 間的參考圖像和同一視點編碼的參考圖像統(tǒng)一放入?yún)⒖紙D像列表進行管理，然 2 后利用匹配算法搜索得到最佳匹配塊，接著將當前編碼塊和預測塊做差值，得到殘差和矢量(MV/DV)，最后對殘差進行壓縮編碼。這也是 JVT推薦的測試模型 JMVC中使用的處理方法。 JMVC測試模型在立體視頻壓縮方面有著高效的壓縮效率及優(yōu)良的參考幀管理機制。我們選擇使用 JMVC測試模型進行立體視頻壓縮，但是其編碼速度極其緩慢，我們就必須進行 JMVC編碼速率優(yōu)化。本 文主要從運動估計搜索算法和快速模式選擇算法兩個方面著手， 實現(xiàn)編碼 速率的提高。 幾種常見的搜索算法有 :全局搜索算法、三步搜索法、菱形搜索法、以及復合搜索算法等。由于物體的運動千變萬化，很難用一種簡單的模型去描述，所以實際上大多采用多種搜索算法的組合方式，即復合搜索算法。采用符合搜索算法可以很大程度上提高預測的編碼效率和性能。 在立體視頻編碼過程中，由于視差估計的存在，使得模式 8x8, 8x4, 4x8,4x4 所占比例減少，但是這些小預測塊消耗的時間最長。因此我們?yōu)榱舜蠓瓤s短編碼時間，必須進行幀間模式 的快速選擇，盡可能的減少小預測塊的遍歷。 視頻圖像的內容可以粗略分為 3種 :平坦背景區(qū)域、復雜背景區(qū)域、運動區(qū)域。背景區(qū)域在視頻中占有較大的比例，我們選用較大的預測塊 (如 16x16,16x8,8x16)，這也意味著用于表示運動矢量和分割區(qū)域類型的比特會比較少。而對于運動區(qū)域，它所占的比例小，同時我們必須選用較小的預測塊或者 intra 預測，這也意味著用于表示運動矢量和分割區(qū)域類型的比特會比較多，并且搜索過程耗時比較長，視差補償預測的引用運動區(qū)域的“轉變”，使得小模塊預測比例更小。如果能夠較早的判斷當前宏塊是較大 預測塊還是較小預測塊，就能夠大幅度縮短編碼時間。 (1)利用率失真損耗 模塊越小，搜索時間越長，我們應當盡可能少的遍歷小模塊模式。 16x16 模塊進行運動估計，并判斷是否為 SKIP 模式。若為是，則不進行其他模式的預測 。 16x8, 8x16模塊的率失真損耗，若 16x16模塊的率失真損耗小于這兩種模式，則認為采用大模塊預測，不進行 8x8, 8x4, 4x8模塊預測 。 8x8, 8x4, 4x8子塊的率失真損耗，若 8x8的率失真損耗小于 8x4,4x8模塊，則不進行 4x4模塊預測 。 。 (2)利用細節(jié)塊能量 通過計算細節(jié)塊能量，提前判斷宏塊是采用大尺寸還是小尺寸模式進行編碼，能夠降低計算復雜度，縮短編碼時間。 16X16 模塊進行運動估計，并判斷是否為 SKIP 模式。若為是，則不進行其他模式的預測 。 3 16x
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