结合预处理的深度视频帧内快速编码算法

摘要：

多视点彩色加深度(MVD)视频是三维(3D)视频的主流格式.在3D高效视频编码中,深度视频帧内编码具有较高的编码复杂度;深度估计软件获取的深度视频由于不够准确会使深度图平坦区域纹理增加,从而进一步增加帧内编码复杂度.针对以上问题,本文提出了一种联合深度处理的深度视频帧内低复杂度编码算法.首先,在编码前对深度视频进行预处理,减少由于深度图不准确而出现的纹理信息;其次,运用反向传播神经网络(BPNN,backpropagation neural network)预测最大编码单元(LCU,largest coding unit)的最大划分深度;最后联合深度视频的边缘信息及对应的彩色LCU最大划分深度进行CU提前终止划分和快速模式选取.实验结果表明,本文算法在保证虚拟视点质量的前提下,BDBR下降0.33％,深度视频编码时间平均节省50.63％.

关键词：深度视频、3D高效视频编码(3D-HEVC)、帧内编码、反向传播神经网络(BPNN)

所属期刊栏目：28

分类号：TN919.81

资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省自然科学基金;浙江省自然科学基金;宁波大学科研项目

在线出版日期：2017-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1131-1138