3D-HEVC深度图编码：高效深度建模模式决策算法

本文主要探讨了一种针对3D-HEVC（High Efficiency Video Coding for 3D Video）深度图编码的高效深度建模模式决策算法。3D-HEVC是针对3D视频编码标准的扩展，旨在提升沉浸式观看体验，通过采用多视点视频加深度(Multiview Video plus Depth, MVD)格式，允许通过相邻深度图渲染即时虚拟视图纹理，从而节省带宽和编码运行时间。在多视点视频中，深度图的高质量保存至关重要，因为它直接影响到虚拟视图纹理视频的生成质量。 传统的深度图编码通常涉及到复杂的模式决策过程，如深度地图像分割、深度精度预测和编码模式选择等。该研究提出的新算法旨在优化这个过程，提高编码效率并减少冗余数据。算法可能采用了先进的深度估计技术，如基于像素级的深度信息融合，或者是深度自适应的编码策略，以适应不同场景下的深度细节变化。 文中可能详细介绍了深度模型的选择策略，例如基于统计分析的模式决策，或者是深度图的局部和全局特征利用。为了保证编码效率，算法可能会考虑到不同分辨率、深度范围和视角之间的关系，以及与视频帧率和编码参数的协同工作。此外，可能还讨论了算法的性能评估，包括压缩比、视觉质量指标以及对编码速度的影响。 作者团队——郑州轻工业大学计算机与通信工程学院的研究人员，通过对3D-HEVC标准的深入理解，设计并实现了一种创新的深度建模方法，旨在推动3D视频编码技术的发展，以满足日益增长的高清3D内容的需求。该研究成果于2016年8月接收，并在同年10月得到接受，表明其具有较高的学术价值和实际应用潜力。 这篇文章的关键知识点在于3D-HEVC深度图编码中的深度建模优化，以及如何通过高效的模式决策算法来降低码率、缩短编码时间，同时保证虚拟视图纹理的高质量。这对于3D视频技术的未来发展方向，如虚拟现实和增强现实等领域具有重要意义。