CN110650335B - 基于dwt的3d-hevc快速dmm预测决策方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于DWT的3D‑HEVC快速DMM预测决策方法。快速DMM预测决策方法首先利用DWT变换获得当前预测块的DWT系数矩阵，然后对当前系数块的水平，垂直，对角线方向系数和进一步对预测块的四周方差进行判断是否具有边缘，最后通过是否具有边缘判定是否要将DMMs加入帧内预测模式候选列表。本发明在3D‑HEVC中引入了深度图实现更好的视图合成，3D视频编码扩展开发联合协作组针对深度图帧内预测编码提出了4中新的针对深度图帧内预测模式DMMs。DWT具有能量聚集的特性，故在3D‑HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明对PU进行判断，可有效的减少遍历预测候选列表的时间代价，因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。

Description

基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法
技术领域
本发明涉及视频编码领域，具体是一种基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法。
背景技术
在过去几年里，随着3D视频服务需求的增加，3D视频的展现、压缩和传输成为一个新的有挑战的研究课题。多视角加深度图(MVD)的视频格式是多种有发展前景的视频表现形式中的一种。由3D视频编码扩展开发联合协作组(JCT-3V)提出的高质量视频编码的3D扩展(3D-HEVC)是对于压缩MVD数据的一种新兴视频编码标准。
由于深度图具有尖锐的边缘和大量接近平滑的区域，故深度图编码和纹理图编码具有很大的差异性。如果使用传统的纹理图帧内预测模式对深度图进行编码，这将导致边缘的失真以及整体合成效果不好。因此，JCT提出了4种新的针对深度图帧内预测模式DMMs，分别是一个跳跃模式和三个新的预测模式Intra Single、Intra Wedge和Intra Contour模式。
帧内预测的步骤是1.遍历所有的预测模式，得到各种模式下的残差信号，再对残差信号进行Hadamard变换计算SATD值，2.利用SATD值计算每种预测模式的率失真代价，选取率失真代价最小的几种模式为预测模式集，3.将已编码相邻块的预测模式补充到预测模式集中，4.遍历模式集合中的所有模式，并对残差信号进行熵编码，计算率失真代价，5.选取最优的预测模式作为该预测块的最优模式，6.当亮度块的模式选定后，把该模式以及DC、planars、水平方向、垂直方向模式作为色度块的候选列表，选取最优模式。而对于深度图编码已经有了原来35种纹理图预测模式又加入了新的DMMs的帧内预测，这样在选择最优的几种模式中将很大程度增加编码的计算复杂度和编码时间。
离散小波变换(DWT)是与傅立叶变换相关的一种变换，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，一张图片经过DWT后，绝大部分能量集中在左上角的低频系数中；相反，如果像素块中包含较多细节纹理信息，则较多能量分散在高频区域。当一个像素块较为平缓时，它的高频信号基本为零，当其存在一定的纹理变化时，它的高频信号存在不为零的值，我们可以以此来对像素块进行判断。
参考文献：
[1]Tech G，Chen Y，Müller K，et al.Overview of the Multiview and 3DExtensions of High Efficiency Video Coding[J].IEEE Transactions on Circuits&Systems for Video Technology，2016，26(1)：35-49.
[2]Gu Z，Zheng J，Ling N，et al.Fast Depth Modeling Mode selection for3D HEVC depth intra coding[C]//IEEE International Conference on Multimediaand Expo Workshops.IEEE，2013：1-4.
[3]Zhang Q，Yang Y，Chang H，et al.Fast intra mode decision for depthcoding in 3D-HEVC[J].Multidimensional Systems&Signal Processing，2016：1-24.
发明内容
本发明的目的是鉴于图像DWT矩阵右上角和右下角的能量分布对深度图帧内预测模式选取的重要性，提出一种基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法，该方法将视频中的一帧图像进行DWT变换，对生成的DWT矩阵选点判断。该方法具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
为了实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：
基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法步骤如下：
步骤1.基于3D-HEVC，在进行预测块划分后，首先得到该预测块在35种传统帧内预测模式下的残差信号，再对残差信号进行Hadamard变换计算SATD值，并利用SATD值计算每种传统预测模式的率失真代价；
步骤2.对不同大小的PU块，利用小波变换计算当前预测块的DWT系数矩阵，保存为一个矩阵；
步骤3.对当前系数块的右下角系数进行求和，若其和的值为零则直接判断该预测块是平缓的，没有边缘，并且跳转步骤5，若其和的值不等于零，跳转步骤4；
步骤4.对当前的PU块进行求周围方差，即对其第一行，最后一行，第一列，最后一列总计4N-4(N为PU的宽度)个数字求方差。若方差大于1，则判断其存在边缘，否则不存在边缘，跳转步骤5；
步骤5.若预测块没有边缘则不计算该预测块在DMMs下所有模式的率失真代价，反之则计算该预测块在DMMs下所有模式的率失真代价，并将DMMs模式加入预测候选列表；
步骤6.从预测候选列表中选取率失真代价最小的几种模式为预测模式集，并且将当前预测块的已编码相邻块的预测模式补充到预测模式集中，得到最终的预测模式集合rd-cost；
步骤7.遍历预测模式集合rd-cost中的所有模式，并对每个预测模式的残差信号进行熵编码，并且计算每个预测模式下的率失真代价RD-Cost；从预测模式集合rd-cost中的所有模式中选取率失真代价最小的预测模式，即最优的帧内预测模式作为该预测块中亮度块选取的最优模式，并保存最优模式的所有数据；通过得到当前预测块的最优帧内预测模式对当前预测块进行变换、量化；
步骤8.当预测块中亮度块选取的最优模式式选定后，把该最优模式以及传统帧内预测模式种的DC、p1anars、水平方向、垂直方向模式作为预测块中色度块的候选列表，同样遍历预测模式候选列表，计算预测模式候选列表中每个预测模式的率失真代价，选取率失真代价最小的预测模式，即最优的帧内预测模式作为色度块的最优模式；通过得到的最优帧内预测模式对当前预测块进行变换、量化；
步骤9.继续下一个预测块的帧内预测。
步骤1所述的具体实现如下：
Hadamard矩阵：
Figure BDA0002165214880000041
SATD是指将残差信号进行Hadamard变换后再求各元素绝对值之和，设某残差信号方阵为X，则SATD为：
Figure BDA0002165214880000042
其中，M为方阵的大小，H为归一化的M*M Hadamard矩阵；
率失真代价＝SATD+λ*ModeBits
其中，λ由限定码率ModeBits预测编码单元的量化参数映射关系确定。
步骤2所述的整数DWT转换如下：
在二维的情况下，需要一个尺度函数
Figure BDA0002165214880000049
和三个二维小波ψH(x，y)，ψV(x，y)，ψD(x，y)，其中ψH(x，y)度量沿列方向的变化，ψV(x，y)度量沿行方向的变化，ψD(x，y)度量沿对角线方向的变化，我们定义一个尺度和平移基函数：
Figure BDA0002165214880000043
Figure BDA0002165214880000044
其中i∈{H，V，D}，于是大小为M*N的图像f(x，y)的离散小波变换如下：
Figure BDA0002165214880000045
Figure BDA0002165214880000046
j0是一个任意的开始尺度，
Figure BDA0002165214880000047
系数定义f(x，y)在尺度j0处的近似，
Figure BDA0002165214880000048
系数对尺度j≥j0附加了水平，垂直，对角线方向的细节，通过一些变换，我们可以求得一个二维的小波变换，可简化为如下过程：
首先定义一些变量与滤波器：
x[m，n]：输入的离散信号即预测矩阵(PU)；
g[n]：Low pass filter低通滤波器，可以将输入信号的高频部分过滤而输出低频部分
h[n]：High pass filter高通滤波器，可以将输入信号的低频部分过滤而输出高频部分
↓Q：Downsampling filter降采样滤波器，如果以x[n]为输入，则输出y[n]＝x[Qn]，二维的DWT在降采样一般是沿着某个方向进行，例如m或者n，Q一般为2
DWT变换过程：对于输入的x[m，n]，先让其通过低通滤波器g[n]，再沿着n的方向进行降采样得到v1，L[m，n]，再让其通过高通滤波器h[n]，再沿着n的方向进行降采样得到v1，H[m，n]，这是经过一次滤波后得到的系数，同样把v1，L[m，n]，v1，H[m，n]作为输入信号执行上一步同样的操作，但是在采样的时候是沿着m方向，可以得到四个部分x1，L[m，n]，x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]，其中x1，L[m，n]是低频区域，给出信号的特征，而x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]是高频区域，给出信号的细节，我们的方法主要是依据高频信号来判断是否存在边缘，给出转换的公式如下：
Figure BDA0002165214880000051
Figure BDA0002165214880000052
Figure BDA0002165214880000053
Figure BDA0002165214880000054
Figure BDA0002165214880000055
Figure BDA0002165214880000056
其中x1，L[m，n]，x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]分别与
Figure BDA0002165214880000057
ψH(x，y)，ψV(x，y)，ψD(x，y)一一对应，代表整体信息，水平方向，垂直方向，以及对角线方向的信息，我们主要是利用水平方向，垂直方向，以及对角线方向的信息来进行判断其是否存在边缘
步骤4过程如下：首先对x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]的值求和，若其值为零则判断该PU不存在边缘，若不为零则对该PU即输入矩阵x[m，n]四周的值求方差，求方差的数据为x[0，0]～x[0，n]，x[m-1，0]～x[m-1，n]，x[1，0]～x[m-2，n]，x[1，n]～x[m-2，n]得到其方差var，若var大于1，判断其存在边缘，否则不存在边缘。
本发明的有益效果如下：
本发明使用DWT应用于三维视频编码，利用DWT方法判断在深度图编码下DMMs是否要加入候选列表，并且在视频码率减少的同时有效的减少了编码时间，避免了计算冗余模式，减少计算量。DWT具有“能量集中”的特性，并且能够很好地区分图像边缘。
附图说明
图1是快速DMM预测决策方法流程图。
图2是DWT系数矩阵及其左上角和右下角选择系数点。
图3是四周方差数据取值点。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，基于DWT的3D-HEVC快速帧内预测决策方法，具体包括如下步骤：
步骤1.基于3D-HEVC，在进行预测块(PU)划分后，首先得到该预测块在35种传统帧内预测模式下的残差信号，再对残差信号进行Hadamard变换计算SATD值，并利用SATD值计算每种传统预测模式的率失真代价。
Hadamard矩阵：
Figure BDA0002165214880000061
SATD是指将残差信号进行Hadamard变换后再求各元素绝对值之和，设某残差信号方阵为X，则SATD为：
Figure BDA0002165214880000062
其中，M为方阵的大小，H为归一化的M*M Hadamard矩阵。
率失真代价＝SATD+λ*ModeBits
其中，λ由限定码率ModeBits预测编码单元的量化参数映射关系确定。
步骤2.对不同大小的PU块，利用整数DWT转换计算当前预测块的DWT系数矩阵，保存为一个矩阵。DWT变换过程如下：对于输入的x[m，n]，先让其通过低通滤波器g[n]，再沿着n的方向进行降采样得到v1，L[m，n]，再让其通过高通滤波器h[n]，再沿着n的方向进行降采样得到v1，H[m，n]，这是经过一次滤波后得到的系数，同样把v1，L[m，n]，v1，H[m，n]作为输入信号执行上一步同样的操作，但是在采样的时候是沿着m方向，可以得到四个部分x1，L[m，n]，x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]，其中x1，L[m，n]是低频区域，给出信号的特征，而x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]是高频区域，给出信号的细节，我们的方法主要是依据高频信号来判断是否存在边缘，给出转换的公式如下：
Figure BDA0002165214880000071
Figure BDA0002165214880000072
Figure BDA0002165214880000073
Figure BDA0002165214880000074
Figure BDA0002165214880000075
Figure BDA0002165214880000076
其中x1，L[m，n]，x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]分别代表整体信息，水平方向，垂直方向，以及对角线方向的信息，离散小波变换DWT对当前PU块进行DWT转换，生成一个DWT系数矩阵。
步骤3.如图2所示，对当前DWT系数矩阵的左下，右上，右下角系数(即图中灰色部分)进行求和，若其和的值为零则直接判断该预测块是平缓的，没有边缘，并且跳转步骤5，若其和的值不等于零，跳转步骤4；
步骤4.如图3所示，对当前的PU块进行求周围方差，即对其第一行，最后一行，第一列，最后一列(即图中灰色部分)总计4N-4(N为PU的宽度)个数字求方差。若方差大于1，则判断其存在边缘，否则不存在边缘，跳转步骤5步骤5。若预测块没有边缘则不计算该预测块在DMMs下所有模式的率失真代价，反之则计算该预测块在DMMs下所有模式的率失真代价，并将DMMs模式加入预测候选列表；
步骤6.从预测候选列表中选取率失真代价最小的几种模式为预测模式集，并且将当前预测块的已编码相邻块的预测模式补充到预测模式集中，得到最终的预测模式集合rd-cost。
步骤7.遍历预测模式集合rd-cost中的所有模式，并对每个预测模式的残差信号进行熵编码，并且计算每个预测模式下的率失真代价RD-Cost；从预测模式集合rd-cost中的所有模式中选取率失真代价最小的预测模式，即最优的帧内预测模式作为该预测块中亮度块选取的最优模式，并保存最优模式的所有数据；通过得到当前预测块的最优帧内预测模式对当前预测块进行变换、量化；
步骤8.当预测块中亮度块选取的最优模式式选定后，把该最优模式以及传统帧内预测模式种的DC、planars、水平方向、垂直方向模式作为预测块中色度块的候选列表，同样遍历预测模式候选列表，计算预测模式候选列表中每个预测模式的率失真代价，选取率失真代价最小的预测模式，即最优的帧内预测模式作为色度块的最优模式；通过得到的最优帧内预测模式对当前预测块进行变换、量化。
步骤9.继续下一个预测块(PU)的帧内预测。

Claims (4)

1.基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1.基于3D-HEVC，在进行预测块划分后，首先得到该预测块在35种传统帧内预测模式下的残差信号，再对残差信号进行Hadamard变换计算SATD值，并利用SATD值计算每种传统预测模式的率失真代价；
步骤2.对不同大小的PU块，利用小波变换计算当前预测块的DWT系数矩阵，保存为一个矩阵；
步骤3.对当前系数块的右下角系数进行求和，若其和的值为零则直接判断该预测块是平缓的，没有边缘，并且跳转步骤5，若其和的值不等于零，跳转步骤4；
步骤4.对当前的PU块进行求周围方差，即对其第一行，最后一行，第一列，最后一列总计4N-4个数字求方差，其中N为PU的宽度；若方差大于1，则判断其存在边缘，否则不存在边缘，跳转步骤5；
步骤5.若预测块没有边缘则不计算该预测块在DMMs下所有模式的率失真代价，反之则计算该预测块在DMMs下所有模式的率失真代价，并将DMMs模式加入预测候选列表；
步骤6.从预测候选列表中选取率失真代价最小的几种模式为预测模式集，并且将当前预测块的已编码相邻块的预测模式补充到预测模式集中，得到最终的预测模式集合；
步骤7.遍历预测模式集合中的所有模式，并对每个预测模式的残差信号进行熵编码，并且计算每个预测模式下的率失真代价RD-Cost；从预测模式集合中的所有模式中选取率失真代价最小的预测模式，即最优的帧内预测模式作为该预测块中亮度块选取的最优模式，并保存最优模式的所有数据；通过得到当前预测块的最优帧内预测模式对当前预测块进行变换、量化；
步骤8.当预测块中亮度块选取的最优模式选定后，把该最优模式以及传统帧内预测模式中的DC、planars、水平方向、垂直方向模式作为预测块中色度块的候选列表，同样遍历预测模式候选列表，计算预测模式候选列表中每个预测模式的率失真代价，选取率失真代价最小的预测模式，即最优的帧内预测模式作为色度块的最优模式；通过得到的最优帧内预测模式对当前预测块进行变换、量化；
步骤9.继续下一个预测块的帧内预测。
2.根据权利要求1所述的基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法，其特征在于步骤1具体实现如下：
Hadamard矩阵：
Figure FDA0003049274060000021
SATD是指将残差信号进行Hadamard变换后再求各元素绝对值之和，设某残差信号方阵为X，则SATD为：
Figure FDA0003049274060000022
其中，M为方阵的大小，H为归一化的M*M Hadamard矩阵；
率失真代价＝SATD+λ*ModeBits
其中，λ由限定码率ModeBits预测编码单元的量化参数映射关系确定。
3.根据权利要求2所述的基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法，其特征在于步骤2整数DWT转换如下：
首先定义一些变量与滤波器：
x[m，n]:输入的离散信号即预测矩阵；
g:Low pass filter低通滤波器，将输入信号的高频部分过滤而输出低频部分；
h:High pass filter高通滤波器，将输入信号的低频部分过滤而输出高频部分；
↓Q:Downsampling filter降采样滤波器，如果以x[n]为输入，则输出y[n]＝x[Qn]；
DWT变换过程：对于输入的x[m，n]，先让其通过低通滤波器g，再沿着n的方向进行降采样得到v1，L[m，n]，再让其通过高通滤波器h，再沿着n的方向进行降采样得到v1，H[m，n]，这是经过一次滤波后得到的系数，同样把v1，L[m，n]，v1，H[m，n]作为输入信号执行上一步同样的操作，但是在采样的时候是沿着m方向，得到四个部分x1，L[m，n]，x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]，其中x1，L[m，n]是低频区域，给出信号的特征，而x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]是高频区域，给出信号的细节，依据高频信号来判断是否存在边缘，给出转换的公式如下：
Figure FDA0003049274060000031
Figure FDA0003049274060000032
Figure FDA0003049274060000033
Figure FDA0003049274060000034
Figure FDA0003049274060000035
Figure FDA0003049274060000036
其中x1，L[m，n]，x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]分别与
Figure FDA0003049274060000037
ψH(x，y)，ψV(x，y)，ψD(x，y)一一对应，代表整体信息、水平方向信息、垂直方向信息以及对角线方向信息，利用水平方向信息、垂直方向信息以及对角线方向信息来进行判断其是否存在边缘。
4.根据权利要求3所述的基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法，其特征在于步骤4过程如下：
首先对x1，H1[m，n]，x1，H2[m，n]，x1，H3[m，n]的值求和，若其值为零则判断该PU不存在边缘，若不为零则对该PU即输入矩阵x[m，n]四周的值求方差，求方差的数据为x[0，0]～x[0，n]，x[m-1，0]～x[m-1，n]，x[1，0]～x[m-2，n]，x[1，n]～x[m-2，n]得到其方差var，若var大于1，判断其存在边缘，否则不存在边缘。
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