CN109756719A - 基于cu划分贝叶斯决策的3d-hevc帧间快速方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于CU划分贝叶斯决策的3D‑HEVC帧间快速方法，属于视频编码领域；本方法首先对纹理图视频和深度图视频的编码单元(CU)划分的率失真代价(RDcost)和不划分的率失真代价(RDcost)进行高斯建模；然后通过离线训练计算先验概率；最后采用贝叶斯决策对当前编码单元(CU)划分与不划分计算后验概率，判断当前编码单元是否为最佳单元。本发明一种基于CU划分贝叶斯决策的3D‑HEVC帧间快速方法能够减少编码器计算开销，在保持编码性能基本不变的情况下，减少编码时间。

Description

基于CU划分贝叶斯决策的3D-HEVC帧间快速方法
技术领域
本发明涉及视频编解码领域，尤其涉及一种适用于3D视频编码的基于CU划分贝叶斯决策的3D-HEVC帧间快速方法。
背景技术
为了满足人们对三维空间的视觉体验，3D视频逐渐为人们所欢迎。然而，随着视频逐渐地超高清化，对视频的传输和存储提出了巨大的挑战。于是，基于HEVC(HighEfficiency Video Coding)的针对3D视频编码的编码标准3D-HEVC于2012由JCT-3V(JointCollaborative Team on 3D Video Coding Extension Development)提出。3D-HEVC在上一代编码格式MVC(Multiview Video Coding)的基础上引入了对深度图的编码，增强了显示效果。3D-HEVC虽然采用时域帧间和视点间的相关性去除冗余信息，但由于视点的增加和深度图的引入，导致了编码复杂程度大大提高，这严重影响了3D-HEVC的实用性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有3D-HEVC编码技术时间代价高的不足，提出一种基于CU划分贝叶斯决策的3D-HEVC帧间快速方法，本发明方法针对3D-HEVC的编码复杂程度高、时间代价高的问题，在保持编码性能基本不变的情况下，降低编码复杂度和时间开销。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于CU划分贝叶斯决策的3D-HEVC帧间快速方法，包括：
选取四个不同运动类型、不同纹理特点及不同分辨率的多视点视频加深度(Multi-view Video plus Depth,MVD)格式的测试序列前25帧作为训练集，分别计算其独立视点、非独立视点、不同量化参数、不同帧类型下所有可能的不同尺寸编码单元(CU)的率失真代价函数(RDcost)，以率失真代价函数(RDcost)作为特征；
对于每个3D-HEVC的编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)，编码过程采用四叉树编码结构逐级划分遍历；若当前编码单元(CU)在当前划分深度等级的率失真代价大于下一个划分深度等级四个编码单元(CU)的总率失真代价时，则当前编码单元(CU)要进一步划分；否则，不划分；分别记录当前尺寸编码单元(CU)划分的概率P(S)与不划分的概率P(NS)作为先验概率；
对于纹理图视频，在遍历所有预测模式后，将不同尺寸编码单元(CU)划分与不划分的率失真代价分布进行对数高斯建模；对于深度图视频，在Skip、Merge和深度帧内跳跃模式(Depth Intra Skip,DIS)后，将不同尺寸编码单元(CU)划分与不划分的率失真代价分布进行一维高斯建模，得到划分的似然函数P(J|S)与不划分的似然函数P(J|NS)；
结合先验概率和似然函数，利用贝叶斯决策公式计算当前编码块不划分的后验概率P(NS|J)，贝叶斯公式如下：
在对多视点视频加深度MVD格式视频进行编码时，当纹理图视频中当前编码单元(CU)的P(NS|J)大于0.95时，判断当前编码块尺寸为最佳尺寸，并终止编码单元(CU)继续划分；当深度图视频中当前编码单元(CU)的P(NS|J)大于0.95时，跳过DIS模式后的所有模式(包括对称预测模式、非对称预测模式和帧内模式)的遍历，并终止编码单元(CU)继续划分。
本发明具有如下有益效果：
1、本发明针对不同类型序列独立视点和非独立视点、不同帧类型、不同量化参数和不同尺寸编码块做模型训练，能有效区分原始编码器编码对不同场景下的编码结果；
2、本发明考虑了纹理图视频与深度图视频率失真代价函数分布的不同，分别用了两种不同的高斯模型建模，可以区分两种类型的图像特点。
以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明，但本发明的一种基于CU划分贝叶斯决策的3D-HEVC帧间快速方法不局限于实施例。
附图说明
图1为本发明方法的训练过程的流程示意图；
图2为本发明方法的测试过程的流程示意图。
具体实施方式
参见图1和图2所示，本发明为了解决现有3D-HEVC标准计算复杂度高、时间代价高的问题，提供一种基于CU划分贝叶斯决策的3D-HEVC帧间快速方法，具体步骤如下：
步骤1，选取四个不同运动类型、不同纹理特点及不同分辨率的多视点视频加深度(Multi-view Video plus Depth,MVD)格式的测试序列前25帧作为训练集，分别计算其独立视点、非独立视点、不同量化参数、不同帧类型下所有可能的不同尺寸编码单元(CU)的率失真代价函数(RDcost)，以RDcost作为特征。
步骤2，对于每个3D-HEVC的编码树单元(Coding Tree Unit，CTU)，编码过程采用四叉树编码结构逐级划分遍历。若当前编码单元(CU)在当前划分深度等级的率失真代价大于下一个划分深度等级四个编码单元(CU)的总率失真代价时，则当前编码单元(CU)要进一步划分；否则，不划分。分别记录当前尺寸编码单元(CU)划分的概率P(S)与不划分的概率P(NS)作为先验概率。
步骤3，对于纹理图视频，在遍历所有预测模式后，将不同尺寸编码单元(CU)划分与不划分的率失真代价分布进行对数高斯建模；对于深度图视频，是在Skip、Merge和深度帧内跳跃模式(Depth Intra Skip,DIS)后，将不同尺寸编码单元(CU)划分与不划分的率失真代价分布进行一维高斯建模，得到划分的似然函数P(J|S)与不划分的似然函数P(J|NS)。
步骤4，结合先验概率和似然函数，利用贝叶斯决策公式计算当前编码块不划分的后验概率P(NS|J)，贝叶斯公式如下：
步骤5，在对多视点视频加深度(MVD)格式视频进行编码时，当纹理图视频中当前编码单元(CU)的P(NS|J)大于0.95时，判断当前编码块尺寸为最佳尺寸，并终止编码单元(CU)继续划分；当深度图视频中当前编码单元(CU)的P(NS|J)大于0.95时，跳过DIS模式后的所有模式(包括对称预测模式、非对称预测模式、帧内模式)的遍历，并终止编码单元(CU)继续划分。
上述实施例仅是用来说明本发明，而并非用作对本发明的限定，只要是依据本发明的技术实质，对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。

Claims (1)

1.一种基于CU划分贝叶斯决策的3D-HEVC帧间快速方法，其特征在于，包括：
选取四个不同运动类型、不同纹理特点及不同分辨率的多视点视频加深度MVD格式的测试序列前25帧作为训练集，分别计算其独立视点、非独立视点、不同量化参数、不同帧类型下所有的不同尺寸编码单元CU的率失真代价函数RDcost，以所述率失真代价函数作为特征；
对于每个3D-HEVC的编码树单元CTU，编码过程采用四叉树编码结构逐级划分遍历；若当前编码单元CU在当前划分深度等级的率失真代价大于下一个划分深度等级四个编码单元CU的总率失真代价时，则当前编码单元CU要进一步划分；否则，不划分；分别记录当前尺寸编码单元CU划分的概率P(S)与不划分的概率P(NS)作为先验概率；
对于纹理图视频，在遍历所有预测模式后，将不同尺寸编码单元CU划分与不划分的率失真代价分布进行对数高斯建模；对于深度图视频，在Skip、Merge和深度帧内跳跃模式DIS后，将不同尺寸编码单元CU划分与不划分的率失真代价分布进行一维高斯建模，得到划分的似然函数P(J|S)与不划分的似然函数P(J|NS)；
结合先验概率和似然函数，利用贝叶斯决策公式计算当前编码块不划分的后验概率P(NS|J)，计算方法如下：
在对多视点视频加深度格式视频进行编码时，当纹理图视频中当前编码单元CU的后验概率P(NS|J)大于0.95时，判断当前编码块尺寸为最佳尺寸，并终止CU继续划分；当深度图视频中当前编码单元CU的后验概率P(NS|J)大于0.95时，跳过深度帧内跳跃模式DIS后的所有模式的遍历，并终止CU继续划分；深度帧内跳跃模式DIS后的所有模式包括对称预测模式、非对称预测模式和帧内模式。
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