CN109561316A - 一种vr三维图像压缩方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种VR三维图像压缩方法及设备，所述方法包括如下步骤：(a)获取多帧原始三维图像；(b)区分所述原始三维图像中的关键帧图像和非关键帧图像；(c)剔除所述非关键帧图像中的冗余数据；(d)将所述关键帧图像数据划分为若干宏块；(e)根据自适应模板获得所述宏块的预测残差；(f)根据波动状态获得所述预测残差的量化残差以形成传输码流。本发明通过对VR采集的三维图像进行帧间冗余剔除进行帧间压缩，并对关键帧采用基于自适应模板和波从状态的帧内压缩编码方法，提高了VR图像的压缩率且减小压缩损失，进一步减小传输带宽。

Description

一种VR三维图像压缩方法
技术领域
本发明属于VR数据压缩技术领域，具体涉及一种VR三维图像压缩方法。
背景技术
虚拟现实(Virtual Reality，VR)技术是近年来出现的图形图像领域的高新技术，也称灵境技术。其中，基于图像素材的虚实融合场景生成技术正在成为虚拟现实和增强现实方向的技术发展趋势和典型研究热点。对置入图像中的虚拟物体进行三维重构和融合，首先要获取图像中现实物体的三维图像信息，现有的三维成像技术主要通过传感器获取物体的彩色信息和深度信息，对彩色信息和深度信息进行融合，得到三维图像。
三维图像的数据量很大，直接传送三维图像将占用大量带宽，现有技术采用压缩编码方法对采集的三维图像进行压缩后进行传输，但现有的压缩编码方法的压缩比和压缩损失还不能达到很好的性能，因此，如何研制出一种高压缩比、第压缩损失的VR三维图像压缩方法是该技术领域的重点研究方向。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种VR三维图像压缩方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
本发明实施例提供了一种VR三维图像压缩方法，包括如下步骤：
(a)获取多帧原始三维图像；
(b)区分所述原始三维图像中的关键帧图像和非关键帧图像；
(c)剔除所述非关键帧图像中的冗余数据；
(d)将所述关键帧图像数据划分为若干宏块；
(e)根据自适应模板获得所述宏块的预测残差；
(f)根据波动状态获得所述预测残差的量化残差以形成传输码流。
在本发明的一个实施例中，所述关键帧为I帧，所述非关键帧为B帧或者P帧。
在本发明的一个实施例中，步骤(b)之前还包括：将所述原始三维图像转换为灰度数据。
在本发明的一个实施例中，步骤(e)包括：
(e1)利用若干所述宏块对所述自适应模板进行初始化；
(e2)获取若干剩余所述宏块作为待压缩宏块；
(e4)获取所述待压缩宏块的若干不同方位的参考宏块；
(e5)对所述参考宏块进行一致性检验并更新所述自适应模板；
(e6)根据所述自适应模板获取所述待压缩宏块的最优预测像素阵列；
(e7)根据所述最优预测像素阵列获取所述待压缩宏块的预测残差。
在本发明的一个实施例中，所述自适应模板的表位与所述宏块的大小相同。
在本发明的一个实施例中，步骤(f)包括：
(f1)获取所述预测残差的量化残差和预估反量化残差；
(f2)根据所述预估反量化残差和所述预测残差获得残差损失；
(f3)根据所述残差损失获得波动系数；
(f4)根据所述波动系数和波动状态获得最优波动状态。
在本发明的一个实施例中，步骤(f4)包括：
(f41)根据所述波动系数、所述波动状态计算所述残差损失对应的绝对误差和；
(f42)获取所述绝对误差和最小时对应的所述波动状态作为所述最优波动状态。
在本发明的一个实施例中，所述波动系数满足：
其中，lossresi表示当前处理宏块第i位像素的残差损失，pixnumnone0为残差损失内非0的残差数量，round为四舍五入运算符。
在本发明的一个实施例中，所述波动状态CT满足如下公式：
CT＝{c0,c1,ci,…,cMBnum-1}
其中，ci为0或1或-1，MBnum为所述宏块长度，ci为所述波动状态的第i位的值。
一种VR三维图像处理设备，用于执行如上述实施例任一项实施例所述的VR三维图像压缩方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明实施例通过对VR采集的三维图像进行帧间冗余剔除进行帧间压缩，并对关键帧采用基于自适应模板和波从状态的帧内压缩编码方法，提高了VR图像的压缩率且减小压缩损失，进一步减小传输带宽。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种VR三维图像压缩方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种VR三维图像压缩方法的自适应模板的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种VR三维图像压缩方法的的波动状态表结构示意图；
图4(a)为本发明实施例提供的一种VR三维图像压缩方法的关键帧压缩编码原理图；
图4(b)为本发明实施例提供的一种VR三维图像压缩方法的非关键帧压缩编码原理图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例一
请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种VR三维图像压缩方法的流程示意图；该VR三维图像压缩方法包括如下步骤：
(a)获取多帧原始三维图像；
(b)区分所述原始三维图像中的关键帧图像和非关键帧图像；
(c)剔除所述非关键帧图像中的冗余数据；
(d)将所述关键帧图像数据划分为若干宏块；
(e)根据自适应模板获得所述宏块的预测残差；
(f)根据波动状态获得所述预测残差的量化残差以形成传输码流。
本发明实施例通过对VR采集的三维图像进行帧间冗余剔除进行帧间压缩，并对关键帧采用基于自适应模板和波从状态的帧内压缩编码方法，提高了VR图像的压缩率且减小压缩损失，进一步减小传输带宽。
实施例二
请继续参考图1，本实施例在上述实施例的基础上，重点对一种VR三维图像压缩方法进行详细描述。具体地，该三维图像的压缩方法的实施主体为VR系统中的图像压缩设备，该VR三维图像压缩方法包括：
(S01)获取多帧原始三维图像；
采用VR系统中的三维图像采集器对拍摄目标进行连续拍摄，得到拍摄目标的多帧原始三维图像。
(S02)区分所述原始三维图像中的关键帧图像和非关键帧图像；
对每帧三维图像进行线性变换，得到每帧三维图像的灰度数据，根据每帧三维图像的灰度数据确定该帧三维图像为关键帧或者为非关键帧。其中，关键帧为I帧，非关键帧为B帧或者P帧。
(S03)剔除所述非关键帧图像中的冗余数据；
对于每个非关键帧，与相邻的关键帧进行比较，将非关键帧与关键帧之间相同的数据标记为冗余数据。同时，从非关键帧数据中将冗余数据剔除。
通过步骤S03，对原始三维图像中帧间进行压缩编码，节省传输比特数。
(S04)将所述关键帧图像数据划分为若干宏块；
接下来，需要对关键帧进一步进行帧内压缩，以进一步节省传输比特数。
获得任一帧关键帧图像数据的原始像素矩阵，按照原始像素矩阵的位置关系，依次分成若干宏块MB，其中，宏块MB为包含m×n个像素的子像素矩阵，将原始像素矩阵按序分成若干大小相同的宏块。
本实施例中以宏块的大小为16×1的子像素矩阵进行说明，设原始像素矩阵共分成S个宏块，序号为第1宏块～第S宏块。
(S05)根据自适应模板获得所述宏块的预测残差；
请参考图2，图2为本发明实施例提供的一种VR三维图像压缩方法的自适应模板的结构示意图；在进行压缩编码之前即步骤S01之前，需要定义自适应模板大小，该自适应模板需要同时存储在VR系统中的图像压缩设备和图像解压缩设备中；
其中，自适应模板包含若干表位，表位的数量可以设置为4个、8个、16个或32个；本实施例中以表位数量为16进行说明，其它表位数量同理。自适应模板的表位数量为16，表位序号从0到15依次排列，序号越小，优先级越高。
其中，自适应模板的每个表位大小与一个宏块的大小相同，每个表位记录一个宏块的一组像素值。宏块的大小为16×1为例，即每个表位的大小也为16×1的矩阵。
首先，利用若干宏块对所述自适应模板进行初始化；选择若干宏块作为初始化填充宏块对自适应模板进行初始化填充，其中，填充时可以用初始化填充宏块的原始像素值，也可以先通过现有图像压缩编码方式先对初始化填充宏块进行图像压缩编码得到初始化填充宏块每个像素的重建值；其中，现有图像压缩编码方式可以为H264或者H263标准中的任何压缩编码方式，以下步骤以初始化填充宏块的重建值进行填充为例。
初始化自适应模板开始时，自适应模板的初始状态为空，按序将若干宏块中第1宏块作为当前处理宏块；将当前处理宏块的重建值填充到序号为0的表位；
继续填充自适应模板，按序将若干宏块中第N宏块作为当前处理宏块，其中2≤N≤S，将当前处理宏块填充到自适应模板的表位汇总，填充表位时需要将当前处理宏块与自适应模板中已填充的每一行表位都进行一致性判断。若当前处理宏块与所有表位都不具备一致性，那么自适应模板从序号0到序号R-1，共R个有效表位顺序向后移位，当前处理宏块的重建值放在自适应模板序号0的表位。若当前处理宏块与任一表位具备一致性，自适应模板表位位置不变，可选择将自适应模板中与当前处理宏块具备一致性的表位的填充值更新为当前处理宏块的重建值或者不更新。
以此类推，每次填充自适应模板时，将当前处理宏块与自适应模板中已填充的每一行表位都进行一致性判断后进行填充，直到自适应模板中的16个表位填充完毕。
其中，，一致性检测的公式如下所示：
其中，Cur为当前处理宏块的重建值，CurRec为当前处理宏块的重建值，ABS为求绝对值符号，Pred为自适应模板中所在表位填充的填充值，MBnum为当前处理宏块中的像素数量，a1和a2为权重系数，Thr0为阈值，Thr0的取值根据用户需求确定，a1和a2的取值可以是预先设定的固定值，进一步地，a1+a2＝1；优选地，a1可以选取为0.5，a2可以选取为0.5，a1和a2也可以灵活调整大小。
当
的值小于Thr0时，k的取值为1，1代表具备一致性，则可以判断为具备一致性；
反之，当
的值大于等于Thr0时，k的取值为0，则可以判断为不具备一致性。
然后，利用剩余若干宏块对所述自适应模板进行更新；依次获取剩余一个宏块作为待压缩宏块。获取待压缩宏块的正上参考宏块、左参考宏块、左上参考宏块、右上参考宏块；
若正上参考宏块存在，则检测正上参考宏块与自适应模板中已填充的表位的填充值的一致性，若不具备一致性，先将自适应模板中从序号为0的表位开始，将所有表位的填充值顺序向下移动一位，最后一行表位的填充值移除列表，再将正上参考宏块的重建值更新到自适应模板序号为0的表位位置；若具备一致性，将具备一致性的表位与序号为0的表位中对应的填充值进行对换。
若左参考宏块存在，则将左参考宏块与自适应模板的各表位进行一致性检测，若不具备一致性，先将自适应模板中从序号为1的表位开始，将所有表位的填充值顺序向下移动一位，最后一行表位的填充值移除列表，再将左参考宏块的重建值更新到自适应模板序号为1的表位位置；
若左上参考宏块存在，则将左上参考宏块与自适应模板的各表位进行一致性检测，若不具备一致性，先将自适应模板中从序号为2的表位开始，将所有表位的填充值顺序向下移动一位，最后一行表位的填充值移除列表，再将左上参考宏块的重建值更新到自适应模板序号为2的表位位置；
若右上参考宏块存在，则将右上参考宏块与自适应模板的各表位进行一致性检测，若不具备一致性，先将自适应模板中从序号为3的表位开始，将所有表位的填充值顺序向下移动一位，最后一行表位的填充值移除列表，再将右上参考MB的重建值更新到自适应模板序号为3的表位位置；
其中，一致性检测方法满足一致性检测的公式。
S05：根据所述自适应模板获取所述待压缩宏块的最优预测像素阵列；
将待压缩宏块与自适应模板中每个表位进行匹配，匹配公式如下：
其中，Cur为待压缩宏块的重建值，Pred为自适应模板中当前处理表位的填充值，MBnum为待压缩宏块中像素数量，c1和c2为权重系数。其中，c1和c2的取值可以是预先设定的固定值；优选地，可以直接将c1设定为1，将c2设定为0。
将每个表位对应的rdo从小到大进行排序并获得前M个表位，作为待压缩宏块的匹配表位。
分别对M个匹配表位中每个表位的填充值进行加权处理，其中，加权满足如下公式：
predwi＝(w1*Predi-1+w2*Predi+w3*Predi+1+w4)/4
其中，predwi为M个匹配表位中当前处理表位中第i位预测像素值，Predi为M个匹配表位中当前处理表位第i个像素值，其中，0≤i≤MBnum，MBnum为待压缩宏块中像素数量，计算每个表位对应的MBnum个预测像素值，MBnum个预测像素值组成预测像素矩阵。
其中，W1、W2、W3、W4为一组预测参数，预设T种W1、W2、W3、W4的不同组合，针对一个表位可以生成T种预测像素阵列，M个表位有M×T种预测像素矩阵，最终在M×T个预测像素矩阵中，根据rdo公式，计算M×T个预测像素矩阵中rdo最小的预测像素矩阵为最优预测像素矩阵，并获得该最优预测像素矩阵对应的表位和W1、W2、W3、W4的取值。
优选地，W1+W2+W3＝3；
进一步地，W1、W2、W3可以均为1；
进一步地，W1、W2、W3分别选取为0.5，2，0.5，W1、W2、W3可以根据实际情况，灵活调整大小。
优选地，W4可以选取为当前处理表位中所有填充值的平均值；
优选地，W4也可以选取为当前处理表位中第i位的填充值。
可选择点对点求差方式计算待压缩宏块的预测残差，满足如下公式：
Presi＝Curi-predwi
其中，Presi为待压缩宏块第i位的预测残差，Curi为待压缩宏块第i位的重建值，predwi为最优预测像素矩阵第i位的预测像素值。
标记初始化自适应模板填充宏块的数量、待压缩宏块对应的最优预测像素矩阵所对应的W1、W2、W3、W4的取值作为预测标识。
(S06)根据波动状态获得待压缩宏块的预测残差码流的量化残差以形成传输码流。
量化残差和预估反量化残差可理解为现有技术的中任意为对待压缩宏块的预测残差进行量化处理后获得量化残差，再对量化残差进行反量化获得的预估反量化残差；可采用现有的任意量化、反量化的方法获得，此处获得预估反量化残差的方法不做限制。
其中的一种求预估反量化残差的方法如下：获取量化参数，计算待压缩宏块的量化残差和预估反量化残差满足如下公式：
Resi＝[(PreResi+(1＜＜QP)/2)＞＞QP]
EsInvResi＝((PreResi+(1＜＜QP)/2)＞＞QP)＜＜QP
其中，Resi为待压缩宏块第i位像素的量化残差，，EsInvResi为待压缩宏块第i位像素的预估反量化残差，PreResi表示待压缩宏块第i位像素的预测残差，QP为量化参数；其中，0≤i≤MBnum-1，MBnum为待压缩宏块的像素个数。
其中，“<<”算式表示，若有表达式a<<m则表示将整型数a按二进制位向左移动m位，高位移出后，低位补0。
其中，“>>”算式表示，若有表达式a>>m则表示将整型数a按二进制位向右移动m位，低位移出后，高位补0。
计算残差损失，其中，残差损失满足：
lossresi＝EsInvResi-PreResi
其中，lossresi表示待压缩宏块第i位像素的所述残差损失。
计算波动系数，其中，根据所述残差损失计算波动系数，所述波动系数满足：
其中，lossresi表示待压缩宏块第i位像素的残差损失，pixnumnone0为残差损失内非0的残差数量，round为四舍五入运算符。
根据波动状态表获得待压缩宏块的最优波动状态；请参见图3，图3为本发明实施例提供的一种视频压缩编码方法的波动状态表结构示意图；波动状态表上每一行对应的序列c0～cMBnum-1为一个波动状态，MBnum为待压缩宏块的像素个数。
其中，波动状态表需要同时存储于压缩和解码端，所述波动状态表中每个波动状态对应一个波动状态标识即所述图2上的序号N，用来标识波动状态，这样在传输码流过程中仅传输波动状态标识可以节省带宽。
其中，波动状态表的每个波动状态CT满足如下公式：
CT＝{c0,c1,ci,…,cMBnum-1}
其中，ci为0或1或-1，MBnum为待压缩宏块长度，ci表示第i位像素对应的波动状态值。
其中，波动状态表包括N组波动状态，这N组波动状态均不相同，且N组波动状态为遍历各种0，1，-1的排列组合。
根据所述波动系数、所述波动状态表、所述残差损失计算各波动状态对应的绝对误差和；其中，所述绝对误差和满足：
其中，sad表示待压缩宏块绝对误差和，ci表示待压缩宏块第i位像素的波动状态，pixnum表示所述残差损失的长度。
根据绝对误差和公式每组波动状态计算获得一个sad值，波动状态表可以计算获得N个sad值，获得绝对误差和最小时对应的波动状态为待压缩宏块的最优波动状态。
将最优波动状态对应的序号作为待压缩宏块的量化标识。
将初始化填充自适应模板的宏块的预测像素值、待压缩宏块的量化残差、待压缩宏块的预测标识、待压缩宏块的量化标识写入传输码流进行传输。
请参考图4(a)～图4(b)，图4(a)为本发明实施例提供的一种VR三维图像压缩方法的关键帧压缩编码原理图；图4(b)为本发明实施例提供的一种VR三维图像压缩方法的非关键帧压缩编码原理图。本发明实施例一种VR三维图像压缩方法首先提出非关键帧的冗余信息，然后对关键帧进行帧内压缩编码，采用自适应模板提高预测准确度和带宽压缩率，采用波动状态补偿量化损失，进一步提高带宽压缩率，最终通过将原始图像数据经过两次压缩显著降低传输比特数，提高了VR图像的压缩率且减小压缩损失，进一步减小传输带宽。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种VR三维图像压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：
(a)获取多帧原始三维图像；
(b)区分所述原始三维图像中的关键帧图像和非关键帧图像；
(c)剔除所述非关键帧图像中的冗余数据；
(d)将所述关键帧图像数据划分为若干宏块；
(e)根据自适应模板获得所述宏块的预测残差；
(f)根据波动状态获得所述预测残差的量化残差以形成传输码流。
2.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，所述关键帧为I帧，所述非关键帧为B帧或者P帧。
3.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，步骤(b)之前还包括：将所述原始三维图像转换为灰度数据。
4.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，步骤(e)包括：
(e1)将所述若干宏块中划分为待填充宏块和待压缩宏块；
(e2)对所述待填充宏块进行一致性检验；
(e3)将所述待填充宏块填充到所述自适应模板的表位中；
(e4)获取所述待压缩宏块的若干不同方位的参考宏块；
(e5)对所述参考宏块进行一致性检验并更新所述自适应模板；
(e6)根据所述自适应模板获取所述待压缩宏块的最优预测像素阵列；
(e7)根据所述最优预测像素阵列获取所述待压缩宏块的预测残差。
5.根据权利要求4所述的图像压缩方法，其特征在于，所述自适应模板的表位与所述宏块的大小相同。
6.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，步骤(f)包括：
(f1)获取所述预测残差的量化残差和预估反量化残差；
(f2)根据所述预估反量化残差和所述预测残差获得残差损失；
(f3)根据所述残差损失获得波动系数；
(f4)根据所述波动系数和波动状态获得最优波动状态。
7.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，步骤(f4)包括：
(f41)根据所述波动系数、所述波动状态计算所述残差损失对应的绝对误差和；
(f42)获取所述绝对误差和最小时对应的所述波动状态作为所述最优波动状态。
8.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，所述波动系数满足：
其中，lossresi表示当前处理宏块第i位像素的残差损失，pixnumnone0为残差损失内非0的残差数量，round为四舍五入运算符。
9.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，所述波动状态CT满足如下公式：
CT＝{c0，c1，ci，...，CMBnum-1}
其中，ci为0或1或-1，MBnum为所述宏块长度，ci为所述波动状态的第i位的值。
10.一种VR三维图像处理设备，其特征在于，用于执行如权利要求1～9任一项权利要求所述的VR三维图像压缩方法。
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