CN103907346B - 运动矢量预测子及视差矢量导出方法及其装置 - Google Patents

运动矢量预测子及视差矢量导出方法及其装置 Download PDF

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Abstract

本发明揭露一种用于三维视频编码或多视点视频编码的为区块导出MVP（运动矢量预测子）的方法及其装置。根据本发明的实施例使用从对应当前区块或一个相邻区块的子集深度区块的深度数据中导出的视差矢量替换相邻区块的不可用视点间MV。本发明揭露一种为区块生成关联合并模式或AMVP（帧间）模式的运动矢量预测附加候选的方法及其装置。如果MVP列表尺寸小于给出的列表尺寸，则根据本发明的实施例生成一个或多个附加MVP候选以增加至MVP列表中。可通过降低MVP列表中可用MVP的精度或通过对MVP列表中可用MVP增加偏移量以生成附加MVP候选。

Description

运动矢量预测子及视差矢量导出方法及其装置
交叉引用
本发明要求如下优先权：编号为61/545,743，申请日为2011年10月11日，名称为“Method for generating additional candidates using truncation or offset”的美国临时专利申请；编号为61/563,341，申请日为2011年11月23日，名称为“Method forGenerating Additional Candidates Using Adaptive Offset”的美国临时专利申请；编号为61/668,424，申请日为2012年7月5日，名称为“Disparity vector derivation forinter-view predictor in ATM”的美国临时专利申请。上述美国临时专利申请在此一并作为参考。
技术领域
本发明有关于视频编码。特别地，本发明有关于三维（3D）视频编码与高效率视频编码（High Efficiency Video Coding，HEVC）的运动矢量/视差矢量（motion/disparityvector）的导出。
背景技术
为了给观众带来更好的视觉体验，目前三维（3D）电视已经成为技术趋势。多视点视频（multi-view video）是一项用于捕获并生成3D视频的技术。典型地，通过同时使用多台摄像机获取场景以生成多视点视频，其中可适当地安置多台摄像机从而使得每台摄像机可从一个视点（viewpoint）获取场景。具有关于视点的大量视频序列的多视点视频可表现为大量的数据。相应地，多视点视频需要用于存储的较大存储空间及/或用于传输的较高带宽。因此，在本领域已经发展出了减少所需存储空间以及传输带宽的多视点视频编码技术。直接的方法可简单地将传统视频编码技术应用于每个单一视点视频序列并且忽略不同视点之间的所有相关性。上述直接的方法将导致较差的编码效果。为了提高多视点视频编码效果，多视点视频编码总采用视点间冗余（inter-view redundancy）。两个独立摄像机的位置与角度将引起两个视点之间的视差（disparity）。可使用例如仿射模型（affine model）的视差模型指示两个视点帧中物体的位移。此外，可从一个视点中各自帧的运动矢量导出在另一个视点中的帧的运动矢量。
对于3D视频，除了与多重视点相关联的传统纹理数据（texture data），也经常捕获或取得深度数据（depth data）。可捕获上述深度数据用于与一个或多个视点相关联的视频。深度信息也可从不同视点的图像中取得。通常地，深度数据表现为比纹理数据更低的空间分辨率。可将深度信息应用于视点视图合成与视点间预测。
国际电信联盟SG16WP3与ISO/IEC JTC1/SC29/WG11的3D视频编码扩展开发的联合工作组已经开展了关于3D视频编码的某些标准开发活动。此外，已经推出了软件平台作为测试台用于上述标准开发。在用于AVC的3D视频编码的软件测试模型版本0.4（3DV-ATMv.4，可参照http://mpeg3dv.research.nokia.com/svn/mpeg3dv/trunk）中，使用方向分割（direction-separated）运动矢量预测用于帧间模式中时域与视点间运动矢量预测。可基于运动矢量预测以预测当前区块的运动矢量，与相邻区块关联的候选运动矢量可用于运动矢量预测。图1A是基于相邻区块导出运动矢量预测子（motion vector predictor，MVP）的示例，其中区块Cb对应当前区块并且区块A、B以及C对应三个空间相邻区块。如果目标参考图像为时域预测图像，则提供空间相邻区块（即区块A、B、C）的运动矢量并且基于各自区块的纹理数据导出上述运动矢量。如果相邻区块的时域运动矢量不可用，则使用零矢量作为运动矢量候选。接着，基于相邻区块A、B以及C的运动矢量的中值导出时域运动矢量预测。
另一方面，如果目标参考图像是视点间预测图像，则使用相邻区块的视点间运动矢量导出视点间运动矢量预测子。图1B描述用于帧间模式的方向分割运动矢量预测示例，其中使用视差矢量替换不可用的视点间运动矢量并且基于当前区块的所有深度采样确定该视差矢量。在图1B的方块110中，基于各自区块的纹理数据导出空间相邻区块的视点间运动矢量。在方块160中也提供与当前区块Cb相关联的深度图（depth map）。在方块120检查区块A、B与C的视点间运动矢量的可用性。如果视点间运动矢量不可用，则如方块130所示，使用当前区块的视差矢量替换不可用的视点间运动矢量。如方块170所示，从相关深度区块的最大深度值导出视差矢量。使用区块A、B与C的视点间运动矢量的中值作为视点间运动矢量预测子。方块140所示为传统的MVP进程，其中基于视点间MVP或时域MVP的运动矢量中值导出最终MVP。如方块150所示，基于运动矢量预测子执行运动矢量编码。
图2是根据3DV-ATM v.4基于与当前区块Cb相关联的深度图导出视差矢量的示例。使用阴影采样导出视差矢量。如图2所示，与当前区块相关的深度区块中的所有深度采样皆用于导出视差矢量。根据3DV-ATMv.4，基于深度区块的最大深度值导出视差矢量。虽然与区块关联的深度图一般具有比纹理数据低的空间分辨率，但是深度数据的区块大小仍然是相当大的。例如，图2所示的深度图具有8×8采样的分辨率，其中必须从64个深度值中确定最大深度值。因此，急需发展一种方案以在尽量保持性能的情况下降低从深度数据中导出视差矢量的复杂度。
在基于HEVC的3D视频编码的MVP推导中，视点间运动矢量进一步结合空域/时域运动矢量作为导出运动矢量预测的附加候选。高效率视频编码（HEVC）系统已经使用通过与相邻区块相关联的空域与时域运动矢量的运动矢量预测作为候选以提高运动矢量编码的编码效率。在HEVC测试模型版本3.0（HM-3.0）中存在三种帧间预测模式，包含帧间模式（Intermode）、跳过模式（Merge mode）、合并模式（Merge mode）。帧间模式执行运动补偿预测并且发送可与MVP一起用于导出运动矢量的运动矢量差值（motion vector difference，MVD）。另一方面，跳过模式与合并模式使用运动推理方法（MV=MVP+MVD，其中MVD等于0）以获取运动信息。运动矢量候选包含对应空间相邻区块（空域候选）的运动矢量与对应位于同位图像中时域区块（时域候选）的运动矢量。同位图像可为列表0或列表1中的第一参考图像，其由条带头中的信号告知。
在HEVC中，将图像分割为预测单元（prediction unit，PU）并且根据预测模式处理每个PU。当在跳过模式或合并模式中编码PU时，除了已选择MVP的指标（index）以外不发送任何运动信息。对于跳过模式，也省略残差信号。对于HM-3.0的帧间模式，使用增强型运动矢量预测（AMVP）方案在一个MVP列表中选择一个MVP，其中上述MVP列表包含两个空域MVP与一个时域MVP。对于HM-3.0中的跳过模式与合并模式，使用合并方案在包含四个空域MVP与一个时域MVP的MVP列表中选择一个MVP。
对于帧间模式，当存在多个参考图像时，直接将参考指标发送至解码器。接着，对于给出的参考指标，从MVP列表中选择MVP。图3描述用于HM-3.0中帧间模式的运动矢量预测子候选集合示例。如图3所示，HM-3.0中的帧间模式的MVP列表包含两个空域MVP与一个时域MVP：
左预测子（来自A0与A1的第一可用预测子），
上预测子（来自B0、B1、Bn+1的第一可用预测子），以及
时域预测子（来自TBR与TCTR的第一可用预测子）。
从位于同位图像中的区块（TBR或TCTR）导出时域预测子，其中上述同位图像是列表0或列表1中的第一参考图像。与时域MVP相关联的区块可具有两个MV：来自列表0的MV与来自列表1的MV。根据下列规则从列表0或列表1的MV中导出时域MVP：
首先选择贯穿当前图像的MV。
如果存在两个贯穿当前图像的MV或者不存在贯穿当前图像的MV，则选择具有与当前列表相同的参考列表的MV。
在HM-3.0中，如果依照跳过模式或合并模式编码区块，则将MVP指标以信号形式发送从而指示为待合并的区块使用MVP列表中的哪个MVP。相应地，每个合并PU重用MV、预测方向以及MVP指标指示的已选择MVP的参考指标。值得注意的是，如果已选择MVP是时域MVP，则总将参考指标设定为相邻PU参考最多的参考图像。图4描述用于HM-3.0中合并模式的运动矢量预测子候选集合示例。如图4所示，MVP列表包含四个空域MVP与一个时域MVP：
左预测子(Am)，
上预测子(Bn)，
时域预测子(来自TBR与TCTR的第一可用预测子)，
右上预测子(B0)，以及
左下预测子(A0)
在HM-3.0中，在帧间模式、跳过模式与合并模式中应用进程以避免空的MVP列表。根据上述进程，当在帧间模式、跳过模式与合并模式中可推测出不存在MVP时，将零MVP增加至MVP列表。
基于率失真优化（rate-distortion optimization，RDO）决策，在移除列表中冗余MVP后，编码器从给出的MVP列表中为帧间模式、跳过模式与合并模式选择一个最终MVP并且将已选择MVP的指标发送至解码器。然而，因为时域MVP包含在MVP列表中，所以任何传输错误将引起解码器侧的解析错误（parsing error）并且上述错误可传播下去。当错误地解码先前图像的MV时，会发生编码器侧的MVP列表与解码器侧的MVP列表之间的失配。因此，也可影响后续的MV解码并且上述情况可在多幅后续图像中持续。
在HM-4.0中，为了解决HM-3.0中合并/AMVP相关的解析问题，使用固定的MVP列表大小以解耦MVP列表结构以及MVP指标解析。此外，为了补偿由于固定MVP列表大小引起的编码效能损失，在MVP列表中的空闲位置安排附加的MVP。在上述进程中，使用固定长度等于5或小于5的缩短一元代码编码合并指标，以及使用等于2或小于2的固定长度编码AMVP指标。在HM-4.0中的另一改变是统一MVP位置。合并模式与跳过模式皆使用图5所示的相同位置。其中，图5描述用于HM-4.0中帧间模式与合并模式的联合运动矢量预测子候选集合示例。
使用原始合并候选得出附加双预测合并候选。将附加候选分割为三种候选类型：
联合双预测合并候选（候选类型1）
按比例增减双预测合并候选（候选类型2）
零矢量合并/AMVP候选（候选类型3）
对于HM-4.0中的合并模式，如图5所示，从A0、A1、B0、B1导出多于4个的空域MVP，以及从TBR或TCTR获取一个时域MVP（首先使用TBR，然后如果TBR不可用，则替换使用TCTR。）如果4个空域MVP皆不可用，接着使用位置B2导出MVP作为替换者。用于合并模式的候选列表的顺序是A1、B1、B0、A0、（B2）以及时域MVP。在4个空域MVP与一个时域MVP导出进程后，使用移除冗余方法来移除冗余MVP。如果在移除冗余后，可用MVP的数量小于5，则导出上述所列的三种类型附加候选并且将其增加至候选列表。
在合并模式中，为了避免仿造，对于2N×N或N×2N合并模式的第二PU，通过比较MV的数值可移除使得2N×N或N×2N PU合并作为一个2N×2N PU的那些MVP。对于N×N合并模式中的第四PU，通过比较MV的数值也可移除引起N×N合并作为一个2N×2N、2N×N或N×2NPU的那些MVP。
虽然在HM-4.0已经揭露了生成附加MV候选的方法，但是亟需发展其他有效方法以生成附加MV候选用于MVP导出。
发明内容
本发明揭露一种用于三维视频编码或多视点视频编码的方法及其装置。根据本发明的实施例从深度区块的深度数据中导出视差矢量，其中该深度数据对应该深度区块的子集并且该子集包含一个深度采样或少于整个深度区块的多个深度采样并且该子集排除包含对应该深度区块的中心深度采样的单一深度采样的情况。在一实施例中，该子集对应该深度区块的四个角采样、两个底角采样或最底行的一个中间采样。基于该子集的最大、最小、平均、中值、频率最高或线性结合的深度值导出该视差矢量。也可使用空域子采样或裁剪从该深度区块中导出该子集。
本发明揭露一种用于三维视频编码或多视点视频编码的为图像区块导出MVP（运动矢量预测子）的方法及其装置。根据本发明的实施例使用从对应该当前区块或该一个相邻区块的深度区块的子集的深度数据中导出的视差矢量替换该一个相邻区块的不可用视点间MV。该子集包含一个深度采样或少于整个深度区块的多个深度采样。在某些实施例中，该子集对应该深度区块的四个角采样、两个底角采样或最底行的一个中间采样，或者对应该深度区块的中心深度采样的单一深度采样。可基于该子集的最大、最小、平均、中值、频率最高或线性结合的深度值导出该视差矢量。在一实施例中，该子集对应该深度区块的四个角采样并且基于该子集的最大深度值导出该视差矢量。可使用空域子采样或裁剪从该深度区块中导出该子集。
本发明揭露一种为当前图像的区块生成关联合并模式或帧间模式的运动矢量预测的附加候选的方法及其装置。如果MVP列表尺寸小于给出的列表尺寸，根据本发明实施例生成一个或多个附加MVP候选以添加至该MVP列表，其中通过在该MVP列表中降低可用MVP的精度或通过在该MVP列表中将偏移量增加至该一可用MVP生成该一个或多个附加MVP候选。将该降低精度应用于该可用MVP的x成分、y成分或x成分与y成分两者。通过裁截或凑整取得该降低精度。通过将选择用于生成一个或多个附加MVP候选的该可用MVP按比例增减确定该偏移量。从选择用于生成一个或多个附加MVP候选的一个可用MVP与相同参考图像列表中另一可用MVP之间的差值导出该偏移量。
附图说明
图1A描述使用相邻区块导出当前区块运动矢量预测子的示例。
图1B描述用于帧间模式的方向分割运动矢量预测示例，其中使用视差矢量替换不可用的视点间运动矢量并且基于当前区块的所有深度采样确定该视差矢量。
图2描述基于8×8深度区块的所有深度采样导出视差矢量的示例。
图3描述用于HM-3.0中帧间模式的运动矢量预测子候选集合示例。
图4描述用于HM-3.0中合并模式的运动矢量预测子候选集合示例。
图5描述用于HM-4.0中帧间模式与合并模式的联合运动矢量预测子候选集合示例。
图6根据本发明实施例描述基于四个角深度采样导出视差矢量的示例。
图7A根据本发明实施例描述基于深度区块最底行的中间深度采样导出视差矢量的示例。
图7B根据本发明实施例描述基于深度区块最底行的两个角深度采样导出视差矢量的示例。
图8根据本发明实施例描述通过向可用MVP增加偏移量生成四个附加MVP候选的示例。
图9描述生成类似图8的四个附加MVP的另一示例，其中使用与四个候选相关联的不同顺序。
图10根据本发明实施例描述通过向可用MVP增加偏移量生成四个附加MVP候选的示例，其中一个附加MVP候选包含x成分与y成分偏移量。
具体实施方式
在本发明中提供一种从区块的深度数据中为区块导出视差矢量的有效方法。如图2所示，根据3DV-ATM v.4的方法基于对应当前区块的深度区块中的所有深度采样的最大视差值导出视差矢量。在3DV-ATM v.4中，最大分割尺寸为16×16，因此关联的深度区块的大小也可为16×16。为了找出最大深度值，需要在关联深度区块中存取256个深度采样并执行255次比较。
根据本发明的实施例揭示导出视差矢量的有效方法。图6根据本发明实施例描述基于四个角深度采样导出视差矢量的示例。如图6所示，替代从当前区块关联的深度区块中的所有深度采样，而从四个角深度采样的最大深度值导出视差矢量。基于上述方法，仅需要存取4个深度采样并且执行3次比较，这要比使用关联区块的所有深度采样的传统方法更加有效。
与3DV-ATM v.4相比，在16×16宏块分割情况下，将需要存取的深度采样的数量从256个减少到4个并且将所需比较的数量从255次减少到3次。虽然根据本发明的视差矢量导出方法实质上减少所需的数据存取以及比较，但是该方法维持与传统系统相同的性能。如列表1所示的性能比较，其中使用基于3DV-ATM v.4的系统作为参考。数值“dBR”对应使用百分比（%）表示的比特率差值，其中负数值表示与参考系统相比降低的比特率。数值“dPSNR”对应使用分贝（dB）表示的峰值信噪比（PSNR）的差值，其中正值表示提高的PSNR。上述比较以不同的测试视频集合（S01-S08）为基础。如列表1所示，根据本发明的方法为纹理编码、纹理与深度编码以及合成视频在稍低平均比特率情况下取得相同的PSNR。
列表1.
虽然根据本发明的示例使用图6所示的四角深度采样导出视差矢量，但本发明也可使用深度区块的任意子集（subset）进行实施。例如，图7A描述上述子集仅包含最底行中间的一个深度采样。图7B描述另一示例，其中上述子集包含最底行的两个首尾采样。上述子集可包含一个深度采样或少于整个深度区块的多个深度采样。可使用空域子采样（sub-sampling）或裁剪（cropping）以形成子集。例如，上述子集可包含深度区块的每个第四水平采样与每个第四垂直采样（即16：1子采样）。此外，虽然使用对应当前区块的深度图以导出视差图，但也可使用具有不可用视点间预测矢量的对应相邻区块的深度图以导出视差图。
虽然选择子集的最大深度值作为视差矢量，但也可使用其他方式导出视差矢量。例如，也可使用子集中采样的最小、平均、中值、频率最高或线性结合的深度值作为视差矢量。
虽然描述了使用深度区块子集导出视差矢量的示例用于特定应用以替换不可用的视点间预测矢量，但也可将方法应用于从深度数据导出视差矢量的各种应用。根据本发明的实施例从深度数据中导出视差矢量，首先接收与图像的深度区块相关联的深度数据，然后从深度数据中导出视差矢量，其中深度数据对应深度区块的子集并且上述子集包含一个深度采样或少于整个深度区块的多个深度采样，以及上述子集排除包含对应深度区块中心深度采样的单一深度采样的情况。可将导出的视差矢量应用于图像纹理数据的视点间处理。上述子集可对应深度区块的四个角采样、两个底角采样或最底行的一个中间采样。当子集包含两个或多个深度采样时，可基于子集的最大、最小、平均、中值、频率最高或线性结合的深度值导出视差矢量。可使用空域子采样或裁剪以从深度区块中导出上述子集。
综上所述，本发明提供一种导出运动矢量预测子的方法及其装置，其中该方法包含：首先确定当前区块的相邻区块；接着确定目标参考图像的预测类型；如果预测类型是时域预测，则基于与相邻区块相关联的时域MV导出时域MVP；如果预测类型是视点间预测，则基于与相邻区块相关联的视点间MV确定视点间MVP，其中如果一个相邻区块的一个视点间MV不可用，则使用从对应当前区块或一个相邻区块的深度区块的子集的深度数据中导出的视差矢量替换一个视点间MV，并且其中子集包含一个深度采样或少于整个深度区块的多个深度采样；以及如果预测类型是时域预测，则为MV编码提供时域MVP，并且如果预测类型是视点间预测，则为MV编码提供视点间MVP。上述装置可包含第一确定模块、第二确定模块、导出模块以及提供模块。其中第一确定模块用于确定当前区块的相邻区块；第二确定模块用于确定目标参考图像的预测类型；导出模块用于导出时域MVP或视点间MVP以及提供模块用于为MV编码提供时域MVP或视点间MVP。
对于AMVP（帧间）模式或合并模式，本发明的实施例也提供导出附加候选作为冗余候选或候选列表中空闲位置的替换内容的方法，其中上述方法通过修改MVP列表中对应一个或多个可用MVP的运动矢量的x成分、y成分或x成分与y成分两者来实现。在一实施例中，通过降低MVP列表中对应一个或多个可用MVP的一个或多个运动矢量的精度生成一个或多个附加MVP候选。可将精度降低应用于为生成一个或多个MV候选而选择的运动矢量的x成分、y成分或x成分与y成分两者。在例如H.264/AVC或新兴的HEVC的较新编码系统中，通常在亚像素分辨率中体现运动矢量，例如1/4像素或1/8像素。本发明实施例降低精度从而使得改进的MV仅支持整数精度。上述的精度降低的特定示例仅是用于说明的目的，并不是对本发明的限制。例如，如果使用1/8像素分辨率，则具有降低精度的改进的MV可支持1/2像素分辨率以实施本发明。存在多种方式降低数字数据的精度。例如，可使用数据裁截（truncation）降低精度。可替换地，可使用数据凑整（rounding）降低精度。在一示例中，可使用裁截或凑整将具有分数像素分辨率的MV转化为具有整数像素分辨率的MV。
在另一实施例中，可通过对MVP列表中对应一个或多个可用MVP的一个或多个运动矢量增加偏移量（offset）以生成一个或多个附加MV候选。可将偏移量增加至选择用于生成一个或多个MV候选的运动矢量的x成分、y成分或x成分与y成分两者。在本发明一实施例中，从MVP列表中两个运动矢量候选（MVP A与MVP B）的x成分差值中导出x成分的偏移矢量Vx，其中运动矢量候选MVP A是选择以生成附加MV候选的MV候选以及MVP B是相同参考列表（即列表0或列表1）中另一MV候选。相似地，从MVP A与MVP B的y成分差值中导出y成分的偏移矢量Vy。在MVP B不存在的情况下，可使用预定义偏移矢量Vx或Vy（例如1、4或8个四等分像素）。平均化进程可使用裁截或凑整以导致计算偏移量从而具有如所选MV候选（即MVP A）相同的精度。
在本发明另一实施例中，从在列表0或列表1中所选MVP候选中导出偏移矢量Vx与Vy以生成附加MVP候选。分别基于所选MVP候选的x成分与y成分大小导出偏移矢量Vx与Vy。例如，可选择按比例增减因子1/4并且将分别将偏移矢量Vx与Vy变为1/4×（MVx，0）与1/4×（0，MVy），其中MVx是所选MVP候选的x成分，MVy是所选MVP候选的y成分。按比例增减进程可使用裁截或凑整以导致计算偏移量从而具有如所选MVP候选相同的精度。
在一实施例中，可通过对称地对选择用于生成一个或多个MVP候选的运动矢量增加偏移量以生成附加MVP。例如，可将x成分偏移量Vx与y成分MV偏移量Vy加入所选的MV0中以生成四个附加MV候选，顺序如下所示：
1.第一附加候选=MV0+Vx，
2.第二附加候选=MV0-Vx，
3.第三附加候选=MV0+Vy，以及
4.第四附加候选=MV0-Vy
图8所示为根据上述顺序导出的附加MV候选。图8中的MV候选MV1表示与MV0共同使用生成偏移量的相同参考列表中的其他MV候选。可使用导出附加MVP候选的其他顺序。例如，可将上述相同的四个导出附加MVP候选不同排列如下：
1.第一附加候选=MV0+Vx，
2.第二附加候选=MV0+Vy，
3.第三附加候选=MV0-Vx，以及
4.第四附加候选=MV0-Vy
图9所示为根据上述顺序导出的附加MVP候选。虽然图8与图9描述了将偏移量仅应用于x成分或仅应用于y成分的示例，但也可将上述偏移量应用于x成分与y成分两者。例如，另一实施例生成四个附加MVP候选可排列如下：
1.第一附加候选=MV0+Vx+Vy，
2.第二附加候选=MV0+Vx，
3.第三附加候选=MV0+Vy，以及
4.第四附加候选=MV0–Vx
图10所示为根据上述顺序导出的附加MVP候选。
呈现上述描述以允许本领域技术人员根据特定应用以及其需要的内容实施本发明。所述实施例的各种修改对于本领域技术人员来说是显而易见的，并且可将上述定义的基本原则应用于其他实施例。因此，本发明不局限于所述的特定实施例，而是符合与揭露的原则及新颖特征相一致的最宽范围。在上述细节描述中，为了提供对本发明的彻底理解，描述了各种特定细节。然而，本领域技术人员可以理解本发明是可实施的。
上述的本发明实施例可在各种硬件、软件编码或两者组合中进行实施。例如，本发明实施例可为集成入视频压缩芯片的电路或集成入视频压缩软件以执行上述过程的程序代码。本发明的实施例也可为在数据信号处理器（Digital Signal Processor,DSP）中执行的执行上述程序的程序代码。本发明也可涉及计算机处理器、数字信号处理器、微处理器或现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）执行的多种功能。可根据本发明配置上述处理器执行特定任务，其通过执行定义了本发明揭示的特定方法的机器可读软件代码或固件代码来完成。可将软件代码或固件代码发展为不同的程序语言与不同的格式或形式。也可为了不同的目标平台编译软件代码。然而，根据本发明执行任务的软件代码与其他类型配置代码的不同代码样式、类型与语言不脱离本发明的精神与范围。
在不脱离本发明精神或本质特征的情况下，可以其他特定形式实施本发明。描述示例被认为说明的所有方面并且无限制。因此，本发明的范围由权利要求书指示，而非前面描述。所有在权利要求等同的方法与范围中的变化皆属于本发明的涵盖范围。

Claims (8)

1.一种导出视差矢量的方法，用于三维视频编码或多视点视频编码，该导出视差矢量的方法包含：
接收与图像的深度区块相关联的深度数据，其中该深度数据对应该深度区块的子集；
从该深度数据中导出视差矢量，其中该子集包含少于整个深度区块的多个深度采样，其中，该子集对应该深度区块的四个角采样；以及
为该图像的纹理数据的视点间处理提供该视差矢量。
2.如权利要求1所述的导出视差矢量的方法，其特征在于，该子集包含两个或多个深度采样并且基于该子集的最大、最小、平均、中值、频率最高或线性结合的深度值导出该视差矢量。
3.如权利要求1所述的导出视差矢量的方法，其特征在于，使用空域子采样或裁剪从该深度区块中导出该子集。
4.一种导出视差矢量的装置，用于三维视频编码或多视点视频编码，该导出视差矢量的装置包含：
用于接收与图像的深度区块相关联的深度数据的装置，其中该深度数据对应该深度区块的子集；
用于从该深度数据中导出视差矢量的装置，其中该子集包含少于整个深度区块的多个深度采样，其中，该子集对应该深度区块的四个角采样；以及
用于为该图像的纹理数据的视点间处理提供该视差矢量的装置。
5.一种导出运动矢量预测子的方法，用于三维视频编码或多视点视频编码的图像区块，该导出运动矢量预测子的方法包含：
确定当前区块的相邻区块；
确定目标参考图像的预测类型；
如果该预测类型是时域预测，则基于与该相邻区块相关联的时域运动矢量导出时域运动矢量预测子；
如果该预测类型是视点间预测，则基于与该相邻区块相关联的视点间运动矢量确定视点间运动矢量预测子，其中如果一个相邻区块的一个视点间运动矢量是不可用的，则使用从对应该当前区块或该一个相邻区块的深度区块的子集的深度数据中导出的视差矢量替换该一个视点间运动矢量，并且其中该子集包含少于整个深度区块的多个深度采样，其中，该子集对应该深度区块的四个角采样；以及
如果该预测类型是该时域预测，则为运动矢量编码提供该时域运动矢量预测子，并且如果该预测类型是该视点间预测，则为该运动矢量编码提供该视点间运动矢量预测子。
6.如权利要求5所述的导出运动矢量预测子的方法，其特征在于，该子集包含两个或多个深度采样并且基于该子集的最大、最小、平均、中值、频率最高或线性结合的深度值导出该视差矢量。
7.一种导出运动矢量预测子的装置，用于三维视频编码或多视点视频编码的图像区块，该导出运动矢量预测子的装置包含：
第一确定模块，用于确定当前区块的相邻区块；
第二确定模块，用于确定目标参考图像的预测类型；
导出模块，如果该预测类型是时域预测，则使用该导出模块基于与该相邻区块相关联的时域运动矢量导出时域运动矢量预测子；如果该预测类型是视点间预测，则使用该导出模块基于与该相邻区块相关联的视点间运动矢量确定视点间运动矢量预测子，其中如果一个相邻区块的一个视点间MV(运动矢量)是不可用的，则使用从对应该当前区块或该一个相邻区块的深度区块的子集的深度数据中导出的视差矢量替换该一个视点间运动矢量，并且其中该子集包含少于整个深度区块的多个深度采样，其中，该子集对应该深度区块的四个角采样；以及
提供模块，如果该预测类型是该时域预测，则使用该提供模块为运动矢量编码提供该时域运动矢量预测子，并且如果该预测类型是该视点间预测，则使用该提供模块为该运动矢量编码提供该视点间运动矢量预测子。
8.如权利要求7所述的导出运动矢量预测子的装置，其特征在于，该子集包含两个或多个深度采样并且基于该子集的最大、最小、平均、中值、频率最高或线性结合的深度值导出该视差矢量。
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