CN101374242B - 一种应用于3dtv与ftv系统的深度图编码压缩方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法，通过将深度图分割成多个具有相同尺寸的宏块，并根据宏块的纹理特征，将宏块划分到边缘片层或非边缘片层，使得在对深度图进行编码时，可对边缘片层和非边缘片层中的宏块分别采用不同的量化参数进行量化，在对边缘片层中的宏块进行量化时采用了较小的量化参数，使得压缩重建后的深度图的边缘区域的精度得以保证，从而有利于提高经过虚拟视点绘制过程绘制出的虚拟视点图像的质量；而在对非边缘片层中的宏块进行量化时采用了较大的量化参数，以较小的绘制的虚拟视点图像的质量损失代价换取了较高的深度图的编码压缩率，可有效减轻传输带宽的压力。

Description

一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法
技术领域
本发明涉及一种立体与多视点视频信号的处理技术，尤其是涉及一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法。
背景技术
3DTV(three Dimensional Television，三维电视)和FTV(Free-viewpoint Television，自由视点电视)是具有先进的视觉媒体模式的三维视频系统，含有传统的二维视频系统所没有的视觉功能。3DTV能够较好地反应出场景的深度信息，而FTV可以很好地满足用户从任意角度选择和操作视听对象。联合视频专家组(JVT，Joint Video Team)组织提出了MVD(multi-view video plus depth)结构，即采用N个视点视频结合N个视点的深度信息来表达场景的三维信息以支持面向用户端虚拟视点绘制的三维视频系统。在MVD结构中，每幅视点图像都含有相对应的深度图，深度图所代表的是场景到摄像机(相机)成像平面的距离信息，它将实际深度值量化到[0，255]之间，获得代表深度信息的灰度图。深度图并不能直接用于显示，而是作为虚拟视点绘制的参数使用。在虚拟视点绘制过程中，通过深度图以及该深度图对应的视点图像就可以绘制出相邻近的虚拟视点图像。但MVD结构极大地增加了传输的数据量，从而给传输带宽带来了极大的压力。
为解决上述技术问题，相关研究人员提出了很多应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法，如静态深度图的压缩方法，这种压缩方法主要利用了深度图内部的空间相关性来进行压缩。由于这种方法只利用了深度图内部的空间相关性，而没有利用深度图的时间相关性，使得这种方法的压缩率较低，不能对深度图进行有效的压缩，也未能有效地减轻传输带宽的压力。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法，使得在保证压缩重建后的深度图边缘区域精度的同时，提高深度图的编码压缩率。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法，在虚拟视点绘制过程中输入的深度图包括边缘区域和非边缘区域，定义所述的深度图的所有边缘区域构成边缘片层，定义所述的深度图的所有非边缘区域构成非边缘片层，并按以下步骤进行处理：
a.将深度图分割成多个具有相同尺寸的宏块，并根据宏块的纹理特征，将宏块划分到边缘片层或非边缘片层；
b.对深度图进行编码，在编码过程中对边缘片层中的宏块采用小量化参数进行量化，对非边缘片层中的宏块采用大量化参数进行量化。
所述的步骤a的具体过程为：a-①对输入的深度图采用公知的边缘检测方法进行边缘检测，得到深度图的二值化边缘图像；a-②按公知的H.264编码标准方式将深度图分割成多个具有相同尺寸的宏块，每个宏块设置有宏块片层标志；a-③根据深度图中的每个宏块的纹理特征，对深度图中的每个宏块进行划分：定义当前正在处理的宏块为当前宏块，判断深度图的二值化边缘图像中的与深度图中的当前宏块对应的宏块是否包含有边缘像素，如果包含有边缘像素，则将深度图中的当前宏块划分到边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为1；否则，将深度图中的当前宏块划分到非边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为0；所述的步骤b中的大量化参数或小量化参数由QPcurrent＝QPbase+(1-S)×ΔQP决定，其中，QPcurrent为当前宏块的量化参数；QPbase为编码配置文件中设定的初始量化参数，该初始量化参数在编码前已确定；ΔQP为量化参数控制因子，用于决定边缘片层和非边缘片层的量化参数跳变值，其值为0～(51-QPbase)之间的整数；S为宏块片层标志，当S的值为1时，当前宏块的量化参数QPcurrent为小量化参数，当S的值为0时，当前宏块的量化参数QPcurrent量化参数。
所述的宏块的尺寸为m×n，所述的m×n为16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4中的任一种，令所述的深度图的尺寸为M×N，则所述的深度图包含的宏块的个数为(M/m)×(N/n)。
所述的步骤a的具体过程也可以为：a-①按公知的H.264编码标准方式将深度图分割成多个具有相同尺寸的宏块，每个宏块设置有宏块片层标志；a-②根据深度图中的每个宏块的纹理特征，对深度图中的每个宏块进行划分：定义当前正在处理的宏块为当前宏块，计算当前宏块中包含的所有像素的背离值E，判断计算得到的背离值E是否大于设定的阈值，如果背离值E大于设定的阈值，则将该当前宏块划分到边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为1；否则，将该当前宏块划分到非边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为0；所述的步骤b中的大量化参数或小量化参数由QPcurrent＝QPbase+(1-S)×ΔQP决定，其中，QPcurrent为当前宏块的量化参数；QPbase为编码配置文件中设定的初始量化参数，该初始量化参数在编码前已确定；ΔQP为量化参数控制因子，用于决定边缘片层和非边缘片层的量化参数跳变值，其值为0～(51-QPbase)之间的整数；S为宏块片层标志，当S的值为1时，当前宏块的量化参数OPcurrent为小量化参数，当S的值为0时，当前宏块的量化参数QPcurrent为大量化参数。
所述的宏块的尺寸为m×n，所述的m×n为16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4中的任一种，令所述的深度图的尺寸为M×N，则所述的深度图包含的宏块的个数为(M/m)×(N/n)。
所述的背离值E通过计算公式
Figure G2008100637419D00031
Figure G2008100637419D00032
Figure G2008100637419D00034
Figure G2008100637419D00035
中的任一个计算公式计算得到，其中，dx，y为当前宏块中坐标为(x，y)的像素的像素值，d为当前宏块中包含的所有像素的像素值的均值，其值为
Figure G2008100637419D00036
m×n为当前宏块的尺寸，m×n为16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4中的任一种。
所述的设定的阈值为E±σ，其中，E和σ分别为深度图中包含的所有宏块的背离值E构成的集合{E}的均值和标准差。
与现有技术相比，本发明的优点在于将深度图分割成多个宏块，并将宏块划分到边缘片层或非边缘片层，使得在对深度图进行编码时，可对边缘片层和非边缘片层中的宏块分别采用不同的量化参数进行量化，在对边缘片层中的宏块进行量化时采用了较小的量化参数，使得压缩重建后的深度图的边缘区域的精度得以保证，从而有利于提高经过虚拟视点绘制过程绘制出的虚拟视点图像的质量；而在对非边缘片层中的宏块进行量化时采用了较大的量化参数，以较小的绘制的虚拟视点图像的质量损失代价换取了较高的深度图的编码压缩率，可有效减轻传输带宽的压力。
附图说明
图1为测试序列“ballet”的第一时刻视点4的图像；
图2为图1所示的视点图像对应的深度图；
图3为对图2所示的深度图采用Canny算子进行边缘检测得到的二值化边缘图像；
图4a为利用现有的直接采用H.264编码标准方式对图2所示的深度图进行编码压缩后的重建深度图绘制得到的虚拟视点图像；
图4b为利用本发明方法对图2所示的深度图进行编码压缩后的重建深度图绘制得到的虚拟视点图像，初始量化参数设置为24，量化参数控制因子设置为2；
图4c为利用本发明方法对图2所示的深度图进行编码压缩后的重建深度图绘制得到的虚拟视点图像，初始量化参数设置为24，量化参数控制因子设置为6；
图4d为利用本发明方法对图2所示的深度图进行编码压缩后的重建深度图绘制得到的虚拟视点图像，初始量化参数设置为24，量化参数控制因子设置为10；
图4e为利用本发明方法对图2所示的深度图进行编码压缩后的重建深度图绘制得到的虚拟视点图像，初始量化参数设置为24，量化参数控制因子设置为16；
图5为现有的直接采用H.264编码标准方式和采用本发明方法分别对图2所示的深度图进行编码压缩的率失真性能比较图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法，在3DTV与FTV系统中，在虚拟视点绘制过程中输入的深度图包括边缘区域和非边缘区域，定义深度图的所有边缘区域构成边缘片层，定义深度图的所有非边缘区域构成非边缘片层，并按以下步骤进行处理：
1)、对输入的深度图采用公知的边缘检测方法进行边缘检测与分析，得到深度图的二值化边缘图像；按公知的H.264编码标准方式将深度图分割成多个具有相同尺寸的宏块，每个宏块设置有宏块片层标志；根据深度图中的每个宏块的纹理特征，对深度图中的每个宏块进行划分：定义当前正在处理的宏块为当前宏块，判断深度图的二值化边缘图像中的与深度图中的当前宏块对应的宏块是否包含有边缘像素，如果包含有边缘像素，则可确定深度图中的当前宏块位于边缘区域，将深度图中的当前宏块划分到边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为1；否则，可确定深度图中的当前宏块位于非边缘区域，将深度图中的当前宏块划分到非边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为0。
该步骤中的边缘检测方法可以采用任意公知的成熟的边缘检测方法，例如Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子等。图1给出了“ballet”测试序列的第一时刻视点4的图像，这个视频测试序列包括由8个摄像机捕获的100帧彩色图像序列和由立体对应计算得到的深度图。图2为图1所示的视点图像对应的深度图。图3给出了对图2所示的深度图采用Canny算子进行边缘检测得到的二值化边缘图像，图中的白色部分为检测出的边缘，边缘像素即为二值化边缘图像中的白色像素。
该步骤中宏块的尺寸可以为16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4中的任一种，在此具体实施例中，宏块的尺寸为16×16；令深度图的尺寸为M×N，则深度图包含的宏块的个数为(M/16)×(N/16)。
2)、基于H.264编码器对深度图进行编码，在编码过程中对边缘片层中的宏块采用小量化参数进行量化，对非边缘片层中的宏块采用大量化参数进行量化；大量化参数或小量化参数由QPcurrent＝QPbase+(1-S)×ΔQP决定，其中，QPcurrent为当前宏块的量化参数；QPbase为编码配置文件中设定的初始量化参数，该初始量化参数在编码前已确定；ΔQP为量化参数控制因子，用于决定边缘片层和非边缘片层的量化参数跳变值，其值为0～(51-QPbase)之间的整数；S为宏块片层标志，当S的值为1时，即当前宏块属于边缘片层时，当前宏块的量化参数QPcurrent为小量化参数，对该当前宏块采用小量化参数进行精细量化以保证压缩重建后的深度图的边缘区域的精度；当S的值为0时，即当前宏块属于非边缘片层时，当前宏块的量化参数QPcurrent为大量化参数，对该当前宏块采用大量化参数进行粗糙量化以提高深度图的编码压缩率。
该步骤中当量化参数控制因子ΔQP的值为0时，表示深度图压缩时不区分边缘片层和非边缘片层；而当量化参数控制因子ΔQP值越大时，则相对于边缘片层而言，非边缘片层信号的压缩损失越大，即在保持同样边缘片层信号质量的前提下，以较大的非边缘片层信号失真为代价换取较大的深度图编码压缩率。
在本实施例中的步骤1)也可以采用其他方法对深度图中的每个宏块进行划分，下面将给出另一种划分宏块的方法，其具体过程为：按公知的H.264编码标准方式将深度图分割成多个具有相同尺寸的宏块，每个宏块设置有宏块片层标志；根据深度图中的每个宏块的纹理特征，对深度图中的每个宏块进行划分：定义当前正在处理的宏块为当前宏块，计算当前宏块中包含的所有像素的背离值E，判断计算得到的背离值E是否大于设定的阈值，如果背离值E大于设定的阈值，则表明该当前宏块内深度值变化较大，该当前宏块位于深度图的边缘区域，将该当前宏块划分到边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为1；否则，表明该当前宏块内深度值变化较小，将该当前宏块划分到非边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为0。在该过程中每个宏块的尺寸为m×n，m×n可以为16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4中的任一种；宏块中包含的所有像素的背离值E可以采用以下五种计算方式中的一种计算得到，
Figure G2008100637419D00051
或者或者
Figure G2008100637419D00053
或者
Figure G2008100637419D00054
或者
Figure G2008100637419D00055
其中，dx，y为当前宏块中坐标为(x，y)的像素的像素值，d为当前宏块中包含的所有像素的像素值的均值，其值为
Figure G2008100637419D00056
在该过程中，设定的阈值由深度图中包含的所有宏块的背离值E构成的集合{E}的均值E和标准差σ决定，设定的阈值可以表述为E±σ。
以下就采用H.264标准校验平台JM12.2，利用本发明进行深度图编码压缩的主观及客观性能进行比较。
深度图与传统视频不同，深度图不能直接用于最终显示，而是作为虚拟视点绘制的输入参数使用。因此，一个深度图编码压缩方法的性能的好差，应该从最终绘制的虚拟视点的质量来评价。图4a给出了利用现有的直接采用H.264编码标准方式对图2所示的深度图进行编码压缩后的重建深度图绘制得到的虚拟视点图像，而图4b、图4c、图4d和图4e分别给出了在初始量化参数QPbase为24，量化参数控制因子ΔQP分别为2、6、10和16时，采用本发明方法对图2所示的深度图进行编码压缩后的重建深度图绘制得到的虚拟视点图像。图4a-图4e中的白色区域代表虚拟视点绘制后的空洞，为了更加清楚地比较本发明方法和直接采用H.264编码标准方式对深度图进行编码压缩的方法的性能，在本实施例中没有对空洞进行填补操作。从图4a-图4e中可以看出，在不同的量化参数控制因子ΔQP取值下的虚拟视点绘制质量与直接采用H.264编码标准方式对深度图进行编码压缩的效果基本相同，上述深度图的编码结构采用IPPP形式。而从图5给出的采用本发明方法和直接采用H.264编码标准方式对深度图进行编码压缩的率失真性能的比较图中可以看出，采用本发明方法对深度图进行编码压缩的率失真性能优于直接采用H.264编码标准方式对深度图进行编码压缩的率失真性能。
对采用本发明方法在不同的初始量化参数QPbase和量化参数控制因子ΔQP取值下与直接采用H.264编码标准方式(即量化参数控制因子ΔQP＝0)对测试序列“ballet”的深度图进行编码压缩在节省码率方面进行比较，采用本发明方法对深度图进行编码压缩对应的码率节省情况如表1所示：
表1采用本发明方法相对于直接采用H.264编码标准方式对测试序列“ballet”的深度图进行编码压缩对应的码率节省情况
  QP<sub>base</sub>   ΔQP＝2   ΔQP＝6   ΔQP＝10   ΔQP＝14
  18   18.77％   46.44％   64.52％   76.06％
  24   18.84％   47.32％   65.32％   78.17％
  30   17.57％   47.59％   69.64％   81.79％
  36   25.79％   57.71％   74.21％   82.41％
由此可见，本发明的应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法相对于直接采用H.264编码标准方式对深度图进行编码压缩在相同视点绘制质量下，采用本发明方法对深度图进行编码压缩能有效降低深度图的编码码率，达到在保证压缩重建后的深度图的边缘区域的精度的同时提高深度图的编码压缩率的目的，说明本发明方法是有效可行的。

Claims (4)

1.一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法，在虚拟视点绘制过程中输入的深度图包括边缘区域和非边缘区域，其特征在于定义所述的深度图的所有边缘区域构成边缘片层，定义所述的深度图的所有非边缘区域构成非边缘片层，并按以下步骤进行处理：
a.将深度图分割成多个具有相同尺寸的宏块，并根据宏块的纹理特征，将宏块划分到边缘片层或非边缘片层；具体过程为：a-①按公知的H.264编码标准方式将深度图分割成多个具有相同尺寸的宏块，每个宏块设置有宏块片层标志；a-②根据深度图中的每个宏块的纹理特征，对深度图中的每个宏块进行划分：定义当前正在处理的宏块为当前宏块，计算当前宏块中包含的所有像素的背离值E，判断计算得到的背离值E是否大于设定的阈值，如果背离值E大于设定的阈值，则将该当前宏块划分到边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为1；否则，将该当前宏块划分到非边缘片层，并设置该当前宏块的宏块片层标志的值为0；
b.对深度图进行编码，在编码过程中对边缘片层中的宏块采用小量化参数进行量化，对非边缘片层中的宏块采用大量化参数进行量化，大量化参数或小量化参数由QPcurrent＝QPbase+(1-S)×ΔQP决定，其中，QPcurrent为当前宏块的量化参数；QPbase为编码配置文件中设定的初始量化参数，该初始量化参数在编码前已确定；ΔQP为量化参数控制因子，用于决定边缘片层和非边缘片层的量化参数跳变值，其值为0～(51-QPbase)之间的整数；S为宏块片层标志，当S的值为1时，当前宏块的量化参数QPcurrent为小量化参数，当S的值为0时，当前宏块的量化参数QPcurrent为大量化参数。
2.根据权利要求1所述的一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法，其特征在于所述的宏块的尺寸为m×n，所述的m×n为16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4中的任一种，令所述的深度图的尺寸为M×N，则所述的深度图包含的宏块的个数为(M/m)×(N/n)。
3.根据权利要求2所述的一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法，其特征在于所述的背离值E通过计算公式
Figure F2008100637419C00011
Figure F2008100637419C00012
Figure F2008100637419C00013
Figure F2008100637419C00015
中的任一个计算公式计算得到，其中，dx，y为当前宏块中坐标为(x，y)的像素的像素值，d为当前宏块中包含的所有像素的像素值的均值，其值为
Figure F2008100637419C00021
4.根据权利要求1至3中任一项所述的一种应用于3DTV与FTV系统的深度图编码压缩方法，其特征在于所述的设定的阈值为E±σ，其中，E和σ分别为深度图中包含的所有宏块的背离值E构成的集合{E}的均值和标准差。
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Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010093351A1 (en) 2009-02-13 2010-08-19 Thomson Licensing Depth map coding to reduce rendered distortion
US9148673B2 (en) 2009-06-25 2015-09-29 Thomson Licensing Depth map coding
US10198792B2 (en) 2009-10-14 2019-02-05 Dolby Laboratories Licensing Corporation Method and devices for depth map processing
CN101945288B (zh) * 2010-10-19 2011-12-21 浙江理工大学 一种基于h.264压缩域图像深度图生成方法
CN101969564B (zh) * 2010-10-29 2012-01-11 清华大学 一种用于三维立体电视的深度视频压缩的上采样方法
WO2013010315A1 (en) * 2011-07-18 2013-01-24 Technicolor (China) Technology Co., Ltd. Method and device for encoding rotational data, corresponding decoding method and device and storage medium carrying encoded rotational data
TW201325200A (zh) * 2011-12-02 2013-06-16 Ind Tech Res Inst 三維視訊的景深圖的壓縮方法、裝置、電腦可讀取記錄媒體及電腦程式產品
US20130208808A1 (en) * 2012-02-08 2013-08-15 Panasonic Corporation Image coding method and image decoding method
CN102685530B (zh) * 2012-04-23 2014-05-07 北京邮电大学 基于半像素精度边缘和图像修复的深度图像帧内预测方法
WO2013159300A1 (en) * 2012-04-25 2013-10-31 Nokia Corporation An apparatus, a method and a computer program for video coding and decoding
WO2013159326A1 (en) * 2012-04-27 2013-10-31 Mediatek Singapore Pte. Ltd. Inter-view motion prediction in 3d video coding
CN102801996B (zh) * 2012-07-11 2015-07-01 上海大学 基于jndd模型的快速深度图编码模式选择方法
CN102801997B (zh) * 2012-07-11 2014-06-11 天津大学 基于感兴趣深度的立体图像压缩方法
CN104429062B (zh) * 2012-07-13 2017-02-01 华为技术有限公司 用于对表示三维视频的比特流进行编码的设备
CN105392012A (zh) * 2015-10-28 2016-03-09 清华大学深圳研究生院 一种基于区域链式编码的码率分配方法及装置
CN108174210A (zh) * 2018-02-09 2018-06-15 杭州雄迈集成电路技术有限公司 一种适用于视频压缩的自适应宏块级码率控制系统及控制方法
CN108399632B (zh) * 2018-03-02 2021-06-15 重庆邮电大学 一种联合彩色图像的rgb-d相机深度图像修复方法
CN110062230B (zh) * 2019-04-29 2022-03-25 湖南国科微电子股份有限公司 图像编码方法及装置
CN114007059A (zh) * 2020-07-28 2022-02-01 阿里巴巴集团控股有限公司 视频压缩方法、解压方法、装置、电子设备及存储介质
CN112601094A (zh) * 2021-03-01 2021-04-02 浙江智慧视频安防创新中心有限公司 一种视频编解码的方法及装置
CN114531594B (zh) * 2022-02-16 2023-05-26 北京百度网讯科技有限公司 一种数据处理方法、装置、设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1395231A (zh) * 2001-07-04 2003-02-05 松下电器产业株式会社 图像信号编码方法、图像信号编码设备和存储媒体
CN1494804A (zh) * 2001-01-24 2004-05-05 ����÷�ع�˾ 视频图像压缩方法
CN101330631A (zh) * 2008-07-18 2008-12-24 浙江大学 一种立体电视系统中深度图像的编码方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1494804A (zh) * 2001-01-24 2004-05-05 ����÷�ع�˾ 视频图像压缩方法
CN1395231A (zh) * 2001-07-04 2003-02-05 松下电器产业株式会社 图像信号编码方法、图像信号编码设备和存储媒体
CN101330631A (zh) * 2008-07-18 2008-12-24 浙江大学 一种立体电视系统中深度图像的编码方法

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