3D-HEVC深度视频编码优化：多类支持向量机快速算法

"该文提出了一种基于多类支持向量机(MSVM)的3D-HEVC深度视频帧内编码快速算法，旨在解决深度视频编码中的高计算复杂度问题。通过离线模型训练和快速编码两个阶段，该算法能有效预测编码单元的最优划分深度，从而减少编码时间和复杂度。在实验中，算法在保持虚拟视点质量的同时，平均节省了35.91%的总体编码时间和40.04%的深度编码时间。" 深度视频编码是3D视频技术的关键组成部分，它涉及到对深度信息的高效编码，以便生成虚拟视点。3D-HEVC（High Efficiency Video Coding - 3D）是针对3D视频的一种高级编码标准，其目标是提高编码效率，降低带宽需求。然而，其中的帧内编码过程，特别是最大编码单元（LCU）的最优深度划分和模式选择，计算量巨大，成为编码速度的瓶颈。 为了解决这一问题，该研究引入了多类支持向量机（MSVM）。MSVM是一种机器学习模型，擅长处理多分类问题。在离线模型训练阶段，研究者使用深度视频LCU的最优划分深度作为类别标签，将当前LCU的空域复杂度、空域相邻LCU的最优划分深度以及与之对应的彩色视频LCU的最优划分深度作为特征输入，构建MSVM模型。这个模型能够学习到深度视频编码的规律，并且能够预测新的LCU的最优划分深度。 在编码过程中，当需要对LCU进行编码时，提取相应的特征并利用训练好的MSVM模型进行预测，得到划分深度的预估值。根据这个预估值，可以提前终止编码单元的递归划分和模式选择，显著减少了计算步骤和时间。 实验结果显示，采用这种基于MSVM的快速算法，能够在几乎不牺牲虚拟视点质量的前提下，大幅度降低编码时间。总体编码时间平均减少了35.91%，深度编码时间更是减少了40.04%。这样的优化对于实时或高效率的3D视频处理应用来说具有重要意义，因为它能够提高系统性能，降低硬件资源的需求。 关键词：深度视频编码 - 3D-HEVC - 帧内编码 - 最大编码单元 - 多类支持向量机 该研究工作为3D视频编码提供了一个有效的解决方案，通过利用机器学习技术，降低了编码过程的复杂性，提高了编码效率，对于推动3D视频技术的发展具有积极的贡献。