三維視頻深度圖像的幀內編碼算法.pdf

1、三維視頻以其獨特的身臨其境的視覺效果引起了消費類電子產業(yè)和廣大消費者的興趣，也激發(fā)了學術界的研究熱情。多視角視頻是一種三維視頻表達形式，可以讓用戶在一定范圍內自由選擇觀看視頻場景的位置和角度，近年來得到了迅猛發(fā)展。但是多視角視頻的數據量隨著視角數目成比例增加，給三維視頻的制作、存儲和傳輸帶來極大的負擔。多視角加深度(Multi-view Video plus Depth, MVD)形式的三維視頻通過附加的深度圖像以及視角合成技術，可將有

2、限視角的視頻擴展到任意視角，成為目前最具潛力的三維視頻表達形式之一。
　　 深度圖像的壓縮編碼是新一代三維視頻編碼標準的重要組成部分。深度圖像具有明顯的結構特征，將面向自然視頻的視頻編碼國際標準H.264/AVC、HEVC中的幀內預測方法直接應用于深度圖像并不能獲得理想效果，尤其在任意形狀的深度邊緣處，較大幅值的預測誤差不但會增加變換域系數而耗費較多的比特進行編碼，而且會在重建的邊緣形成明顯的振鈴效應，嚴重破壞了合成視角視頻的主

3、客觀質量。本文在傳統(tǒng)的幀內編碼框架下，根據深度圖像的特點，對深度圖像的幀內編碼算法進行研究和改進。本文的主要工作以及創(chuàng)新之處在于:
　　 1.在H.264/AVC框架下實現了一種基于邊緣自適應的幀內編碼算法。該算法首先沿著深度邊緣在16×16宏塊或8×8塊中提取一系列4×4子塊，形成一種靈活的塊分割方式，然后以碼表的形式高效地傳輸子塊內部的深度邊緣形狀信息，大大提高了邊緣的預測精度。重建的邊緣區(qū)域可以聯合已編碼的相鄰塊一起預測剩

4、余的平坦區(qū)域，提高了幀內編碼的整體效率。
　　 2.將基于邊緣自適應的幀內編碼算法擴展到HEVC框架下，并結合HEVC的特點進行適當改進。新算法首先沿著深度邊緣從64×64至8×8的編碼塊中提取一系列子塊，再對這些子塊內部的邊緣形狀進行建模。子塊的尺寸是可變的，能對深度邊緣形狀形成不同精度的描述，從而更好地適應不同碼率的要求。
　　 實驗表明，本文所提算法在H.264/AVC和HEVC框架下均顯著地提高了深度圖像的幀內編