針對3D高效視頻編碼（3D-HEVC）幀間預測未充分體現(xiàn)深度圖特性、算法復雜度高、效率低的問題,提出一種基于深度圖邊緣檢測的運動估計算法。對深度圖進行邊緣檢測預處理,分別對邊緣區(qū)域和平坦區(qū)域執(zhí)行全搜索算法和六邊形搜索算法,通過快速搜索平坦區(qū)域以降低幀間預測中運動估計SAD的計算復雜度。在3D-HEVC/HTM16.0平臺上的測試結果表明,該算法減少了6.7%的深度圖編碼時間,而合成視圖的BD-rate指標僅為0.146%,有效提高了編碼效率。 

【文章來源】：計算機工程. 2019,45(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

PSNＲ值對比從圖4可以看出，DS算法的平均搜索次數(shù)較高，4SS算法其次，HS算法最少;4SS算法與HS算法的值接近，算法的值較高從測

相結合，獲取深度圖。這些貼圖提供了物體與相機之間的幾何信息，與紋理幀所呈現(xiàn)的復雜變化相比，深度圖反映出具有大面積均勻區(qū)域和尖銳邊緣的特征。圖1(a)為測試序列Balloon的紋理圖，圖1(b)為對應的深度圖，其中，1～4為提取的平坦區(qū)域，提取塊中顏色均無變化，5～8為提取的邊緣區(qū)域，其像素值有明顯的邊界變化。從圖1可以看出，深度圖含有大面積背景以及尖銳的邊緣區(qū)域。針對這些平坦區(qū)域，可以使用快速搜索算法來降低運動估計算法的復雜度，從而提高編碼效率。圖1Balloon序列紋理圖和深度圖1．2運動估計搜索算法分析類似于紋理預測，深度圖運動估計的目的是為當前幀中的每個塊在參考幀中搜索到最佳匹配塊。表1為在3D-HEVC/HTM12．0平臺上統(tǒng)計視頻編碼各部分的時間占比［10］，其中，深度圖編碼占到總編碼時間的47．50%，幀間預測占深度圖編碼時間的19．74%。表1視頻編碼各部分的時間占比%編碼幀功能時間占比紋理圖(52．50%)幀間預測66．01其他33．99深度圖(47．50%)幀內預測21．01DMM110．16DMM43．34幀間預測19．74其他45．753D-HEVC/HTM平臺采用TZ搜索算法對紋理幀和深度圖進行編碼，在搜索過程中使用不同的搜索方法，包括菱形搜索和光柵搜索。它可以達到一個接近最優(yōu)的搜索性能。盡管TZ搜索算法的復雜度僅為全搜索(FullSearch，F(xiàn)S)算法的1/23，而且?guī)缀鯖]有編碼損失［11］，但是考慮到深度圖中存在的大面積平坦區(qū)域，可以使用比TZ搜索更簡單的快速搜索算法來對平坦區(qū)域進行搜索［12］，從而降低運動估計算法的復雜度并保持良好的編碼效率

【參考文獻】：
期刊論文
[1]圖像深度估計硬件實現(xiàn)算法[J]. 楊媛,陳福.  中國圖象圖形學報. 2018(03)
[2]基于聯(lián)合雙邊濾波的深度圖像增強算法[J]. 劉金榮,李淳芃,歐陽建權,劉京.  計算機工程. 2014(03)



本文編號：3415294