深度视频编码的比特分配及码率控制研究

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近年来,随着多媒体技术的发展以及用户体验需求的不断提升,3D视频因具有沉浸式视觉效果而获得了广泛的关注。然而,3D视频的大数据量对传输和存储提出了更高要求。多视点视频加深度(Multi-view Video Plus Depth,MVD)是最常用的3D视频格式之一。MVD视频在彩色视频的基础上,增加了反映场景深度信息的深度视频,需要研究高效的深度视频编码方法。比特分配和码率控制技术是视频编码的重要组成部分,根据不同编码标准和实际应用,研究者们提出了许多针对彩色视频的码率控制方法。由于深度视频与彩色视频的差异性,直接将彩色视频码率控制方法应用于深度视频无法满足高效编码的需求。因此,本文从深度视频特性出发,对深度视频编码的比特分配及码率控制进行了深入研究。论文工作主要包括以下两个方面:1)提出一种基于自适应R-λ模型的码率控制方法。首先,为了获得更加准确的深度视频比特分配方案,提出一种基于深度视频比特分布统计特性的比特分配算法。其次,考虑到深度图中不同的区域具有不同的特性,将深度图基于8×8的块分为对于绘制虚拟视点影响较大的区域(Interested Blocks for Virtual view rending,IBV)和对绘制虚拟视点影响较小的区域(Not Interested Blocks for Virtual view rending,NIBV)两种区域,并分别为两种区域构建不同的码率控制模型。然后,通过最优化问题求解,确定了IBV和NIBV的最优比特分配方案。最后,为了避免块效应、平滑深度视频的质量,通过自适应地调整拉格朗日乘子实现LCU(Largest Coding Unit)级的码率控制。实验结果表明,所提出的方法能有效提升绘制虚拟视点的质量。2)提出一种基于MV-HEVC的多视点深度视频比特分配算法。MV-HEVC引入了视点间预测的编码工具,非独立视点的编码参考独立视点的信息,因此独立视点的失真会传播到非独立视点,即存在视点间依赖性。为了提高编码效率,本文在构建非独立视点的RD(Rate-Distortion)模型时考虑视点间依赖性,对多视点深度视频进行更加合理的比特分配。首先,详细分析了深度视频视点间依赖性关系,并以此为基础提出了非独立视点的RD模型。然后,结合独立视点和非独立视点的RD模型,通过最优化问题求解,确定了独立视点和非独立视点的最优比特分配方案。实验结果表明,所提出算法能有效提高多视点深度视频的编码效率。
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