基于边缘检测的3D-HEVC深度图运动估计算法

发布时间：2021-09-30 06:28

　　针对3D高效视频编码（3D-HEVC）帧间预测未充分体现深度图特性、算法复杂度高、效率低的问题,提出一种基于深度图边缘检测的运动估计算法。对深度图进行边缘检测预处理,分别对边缘区域和平坦区域执行全搜索算法和六边形搜索算法,通过快速搜索平坦区域以降低帧间预测中运动估计SAD的计算复杂度。在3D-HEVC/HTM16.0平台上的测试结果表明,该算法减少了6.7%的深度图编码时间,而合成视图的BD-rate指标仅为0.146%,有效提高了编码效率。 

【文章来源】：计算机工程. 2019,45(07)北大核心CSCD

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

PSNＲ值对比从图4可以看出，DS算法的平均搜索次数较高，4SS算法其次，HS算法最少;4SS算法与HS算法的值接近，算法的值较高从测

相结合，获取深度图。这些贴图提供了物体与相机之间的几何信息，与纹理帧所呈现的复杂变化相比，深度图反映出具有大面积均匀区域和尖锐边缘的特征。图1(a)为测试序列Balloon的纹理图，图1(b)为对应的深度图，其中，1～4为提取的平坦区域，提取块中颜色均无变化，5～8为提取的边缘区域，其像素值有明显的边界变化。从图1可以看出，深度图含有大面积背景以及尖锐的边缘区域。针对这些平坦区域，可以使用快速搜索算法来降低运动估计算法的复杂度，从而提高编码效率。图1Balloon序列纹理图和深度图1．2运动估计搜索算法分析类似于纹理预测，深度图运动估计的目的是为当前帧中的每个块在参考帧中搜索到最佳匹配块。表1为在3D-HEVC/HTM12．0平台上统计视频编码各部分的时间占比［10］，其中，深度图编码占到总编码时间的47．50%，帧间预测占深度图编码时间的19．74%。表1视频编码各部分的时间占比%编码帧功能时间占比纹理图(52．50%)帧间预测66．01其他33．99深度图(47．50%)帧内预测21．01DMM110．16DMM43．34帧间预测19．74其他45．753D-HEVC/HTM平台采用TZ搜索算法对纹理帧和深度图进行编码，在搜索过程中使用不同的搜索方法，包括菱形搜索和光栅搜索。它可以达到一个接近最优的搜索性能。尽管TZ搜索算法的复杂度仅为全搜索(FullSearch，FS)算法的1/23，而且几乎没有编码损失［11］，但是考虑到深度图中存在的大面积平坦区域，可以使用比TZ搜索更简单的快速搜索算法来对平坦区域进行搜索［12］，从而降低运动估计算法的复杂度并保持良好的编码效率

【参考文献】：
期刊论文
[1]图像深度估计硬件实现算法[J]. 杨媛,陈福.  中国图象图形学报. 2018(03)
[2]基于联合双边滤波的深度图像增强算法[J]. 刘金荣,李淳芃,欧阳建权,刘京.  计算机工程. 2014(03)



本文编号：3415294