[发明专利]基于改进VLS的立体视频编码方法有效
申请号: | 201010182545.0 | 申请日: | 2010-05-25 |
公开(公告)号: | CN101841720A | 公开(公告)日: | 2010-09-22 |
发明(设计)人: | 王翀;赵力;邹采荣 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | H04N7/26 | 分类号: | H04N7/26;H04N13/00 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 许方 |
地址: | 215123 江苏省苏州*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 改进 vls 立体 视频 编码 方法 | ||
技术领域
本发明涉及多媒体信号处理技术领域,尤其是在视频压缩编码开发的基于VLS的立体视频编码方法的技术领域。
背景技术
众所周知,图像信号的数字化在图像处理中有一系列的优点,然而数字化后的图像数据却相当庞大。如果不经过压缩处理,要想对一帧NTSV制式的彩色视频进行数字化传输的话,则要求信道的传输能力要达到248Mbit/S。一幅超35格的高档电影图像,通过数字化成4096像素x3112线,而且每种颜色中的每个像素用10bit表示,如果每秒传输24帧图像,那么,一秒钟的彩色电影图像需要大约9Gbit的存储空间。按照这样的数据传输速率计算,在对图像不进行压缩的情况下,一张存储空间大约5Gbit的CD盘能够存储大约20s的NTSC制式的视频图像或3s的HDTV视频图像或0.5s的电影图像。因此,不进行图像压缩编码给存储器存储容量传输信道的传输率(带宽)及计算机的处理速度等方面增加极大的压力。
对立体图像编码的研究,国际上开始于20世纪80年代末,当时的方法把立体图像中的左、右图像当作独立的两幅图像,分别使用经典的二维平面图像压缩方法来压缩。这种方法比较简单,但没有利用立体图像对之间固有的联系,得到的压缩率比较小,不能满足实际的使用。步入90年代,许多学者注意到立体图像序列中的左、右图像之间存在大量的冗余信息,利用计算机视觉的方法,可以对左、右图像进行视差(Disparity)估计。
近几年来,国内外很多学者在立体视频领域做了很多工作,国内有一些公司和学术机构投入这方面的研究,如微软亚洲研究院的多媒体组,天津的三维显示技术有限公司等。
ISO/IEC的MPEG近些年正一直致力于对于多视角立体视频编码(MVC)标准(包括两个视角的情况)制定的研究。MPEG对多视角视频压缩的研究可以追溯到基于MPEG2的立体视频以及多视角视频压缩。后来,随着传感器技术、显示技术以及多视角特征认识的发展,MPEG于2001年成立了一个名为3DAV的工作组,以评估制定多视角压缩这一富有潜力的领域的标准所需要的技术和各方面需求,它主要研究和讨论互动式媒体应用、三维音频、三维视频,以及进行其中相关技术的标准化和关键技术的研究。自从2003年起,这一组织取得了多次成果,发布了多种需求和技术报告,并收到很多反馈意见。最后一次技术报告发布于2005年10月,在法国尼斯第74界MPEG会议上,这次报告的反馈意见在2006年1月泰国曼谷举行的第75界MPEG会议上得到了评估。最终,为了改善多视角编码的各个组成部分的性能,做了几个多视角编码(MVC)方面的核心实验,并生成了一个参考代码,还设计了第一个描述整个多视角编解码器的多视角认证模型。MPEG中用来标准化的多视角编码算法的核心就是众所周知的AVC算法的改进,AVC算法即MPEG-4Part10,也就是H.264算法,为了处理不同视角间的预测方法、相应的模式、光照补偿等,算法加入了适当的工具。在2006年7月奥地利的克拉根福举行的第77界MPEG会议上,MPEG决定由JVT(Joint Video Team)来负责MVC的标准化。因此最终形成的标准将不仅仅是ISO的标准,也是ITU-T的一个建议书。近些年,许多专家不仅对多视点视频的编码技术标准化做了大量的研究,也对多视点视频的表示方法做了很多探讨和研究,如video plusdepth的表示方法。JVT目前的主要工作是在H.264标准基础上的三个方面的改进与拓展,即可伸缩编码(SVC)、多视点视频编码(MVC)、附加的增强信息(SEI)。他们在MVC方面已经取得了很多进步,相信立体视频压缩标准的出现指日可待,同时这也势必将带来视频技术的新的飞跃。
发明内容
本发明的目的是提出了一种基于改进VLS的立体视频编码方法,包括了VLS算法的改进和基于改进算法的立体视频编码。
本发明为实现上述目的,采用如下技术方案:
本发明基于改进VLS的立体视频编码方法,包括以下步骤:
通过并矢滤波器来获得左右视频图像的小波参数,采用提升方法重构左右视频图像,得到左右视频图像的详细系数和和近似系数和
式(1)
式(2)
其中,I(l)表示左视频图像,表示去整数部分,是预测权重,是相应参考矢量,是提升权重,是相应参考矢量,匹配采样点(mx,my),x、y分别表示行、列。
其特征在于右视输出详细系数和近似系数如下:
式(3)
式(4)
式(5)
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