基于概率模型的3D-HEVC中依赖视图早期合并模式决策优化

0 下载量 14 浏览量 更新于2024-07-14 收藏 1.07MB PDF 举报
本文主要探讨了在3D-HEVC(High Efficiency Video Coding for Three-Dimensional Videos)标准的扩展中,针对依赖视图的编码效率优化问题。3D-HEVC旨在提升多视点视频的压缩效率,它继承了HEVC中的预测模式,但在处理关联视图时,需要同时进行运动估计(ME)和深度估计(DE),这无疑增加了计算负担。为了降低这种复杂性并提高编码效率,作者提出了一种基于概率模型的早期合并模式决策方法。 首先,该方法利用先前编码块的层次结构和纹理相关性,构建了先验概率模型。通过分析已编码区域的统计特性,研究人员设计了一个模型,能够预测当前块的纹理模式和可能的预测方式,从而减少不必要的ME和DE操作。这种方法旨在利用历史数据的统计规律来指导早期决策,提前确定哪些视图或深度图之间的模式可以合并,从而节省编码过程中的计算资源。 其次,文章构建了后验概率模型,这是通过对当前编码块的Coded Block Flag (CBF)进行分析实现的。CBF是一个指示当前块是否被编码的标志,通过对CBF的观察,可以推测出该块与其他块的相似度,进一步用于判断是否适合进行早期合并。后验概率模型是在先验模型基础上结合编码结果的实时反馈,提高了决策的准确性。 最后,结合先验和后验概率模型,研究人员提出了一个联合模型,将两者的优势结合起来。这个联合模型不仅考虑了历史数据的规律,也考虑了当前编码状态的信息,从而实现了更为精确的早期合并模式决策。这种方法有望在保持编码效率的同时,显著降低3D-HEVC中依赖视图编码的计算复杂度,对于实际应用具有重要的理论和实践价值。 这篇文章深入研究了基于概率模型的3D-HEVC中从属视图的早期合并模式决策策略,通过有效地利用统计信息和编码反馈,为解决多视点视频编码中的性能与计算负载之间的平衡问题提供了一种创新解决方案。这对于推动3D视频编码技术的发展,尤其是在资源受限的设备上实现高效视频编码具有重要意义。