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正文內(nèi)容

數(shù)字視頻技術(shù)論文-多視點(diǎn)視頻編解碼(編輯修改稿)

2025-07-09 14:08 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 參考進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償預(yù)測,遍歷所有模式,記錄最優(yōu)預(yù)測塊的運(yùn)動矢量 MV 殘差 D開銷 COST1。然后以第一視點(diǎn)同一時間的圖像為參考進(jìn)行視差補(bǔ)償預(yù)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(diǎn)視頻編碼的運(yùn)動補(bǔ)償技術(shù)來實(shí)現(xiàn)視差補(bǔ)償,消除視點(diǎn)間的冗余信息。具體實(shí)現(xiàn)方法如下 :首先將視點(diǎn) 間的參考圖像和同一視點(diǎn)編碼的參考圖像統(tǒng)一放入?yún)⒖紙D像列表進(jìn)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(dāng)前編碼塊和預(yù)測塊做差值,得到殘差和矢量(MV/DV),最后對殘差進(jìn)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(jī)制。我們選擇使用 JMVC測試模型進(jìn)行立體視頻壓縮,但是其編碼速度極其緩慢,我們就必須進(jìn)行 JMVC編碼速率優(yōu)化。本 文主要從運(yùn)動估計搜索算法和快速模式選擇算法兩個方面著手, 實(shí)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(fù)合搜索算法等。由于物體的運(yùn)動千變?nèi)f化,很難用一種簡單的模型去描述,所以實(shí)際上大多采用多種搜索算法的組合方式,即復(fù)合搜索算法。采用符合搜索算法可以很大程度上提高預(yù)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(yù)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(jìn)行幀間模式 的快速選擇,盡可能的減少小預(yù)測塊的遍歷。 視頻圖像的內(nèi)容可以粗略分為 3種 :平坦背景區(qū)域、復(fù)雜背景區(qū)域、運(yùn)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(yù)測塊 (如 16x16,16x8,8x16),這也意味著用于表示運(yùn)動矢量和分割區(qū)域類型的比特會比較少。而對于運(yùn)動區(qū)域,它所占的比例小,同時我們必須選用較小的預(yù)測塊或者 intra 預(yù)測,這也意味著用于表示運(yùn)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(bǔ)償預(yù)測的引用運(yùn)動區(qū)域的“轉(zhuǎn)變”,使得小模塊預(yù)測比例更小。如果能夠較早的判斷當(dāng)前宏塊是較大 預(yù)測塊還是較小預(yù)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(yīng)當(dāng)盡可能少的遍歷小模塊模式。 16x16 模塊進(jìn)行運(yùn)動估計,并判斷是否為 SKIP 模式。若為是,則不進(jìn)行其他模式的預(yù)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(rèn)為采用大模塊預(yù)測,不進(jìn)行 8x8, 8x4, 4x8模塊預(yù)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(jìn)行 4x4模塊預(yù)測 。 。 (2)利用細(xì)節(jié)塊能量 通過計算細(xì)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(jìn)行編碼,能夠降低計算復(fù)雜度,縮短編碼時間。 16X16 模塊進(jìn)行運(yùn)動估計,并判斷是否為 SKIP 模式。若為是,則不進(jìn)行其他模式的預(yù)測 。 3 16x
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