[發(fā)明專利]一種視差估計(jì)快速算法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110359517.6
• 申請(qǐng)日: 2011-11-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102378009A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-03-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王好謙;杜成立;戴瓊海
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)深圳研究生院
• 主分類號(hào): H04N7/26
• 分類號(hào): H04N7/26;H04N7/32
• 代理公司: 深圳新創(chuàng)友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻編碼領(lǐng)域的多視點(diǎn)視頻編碼技術(shù)，尤其是涉及一種視差估計(jì)快速算法。

背景技術(shù)

多視點(diǎn)視頻編碼是立體視頻應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，相比傳統(tǒng)的雙目立體視頻，它提供了多個(gè)視點(diǎn)，為觀察者在不同角度欣賞立體視頻成為可能，也增強(qiáng)了立體視頻的真實(shí)性。

多視點(diǎn)視頻序列包括多個(gè)攝像機(jī)在同一時(shí)間拍攝的多路視頻，因此，多視點(diǎn)視頻序列包含極大地?cái)?shù)據(jù)量，這就給多視點(diǎn)視頻序列的應(yīng)用帶來(lái)了諸多不便，高效的多視點(diǎn)視頻壓縮技術(shù)成為亟待解決的問(wèn)題。

目前，多視點(diǎn)視頻編碼技術(shù)已經(jīng)有一定的研究成果，在相關(guān)的編碼標(biāo)準(zhǔn)中也有一定程度的應(yīng)用。最直接的編碼方案是將各路視頻單獨(dú)編碼，這種方案雖然簡(jiǎn)單，但是沒(méi)有充分利用多視點(diǎn)序列視點(diǎn)間的相關(guān)性，即不能降低視點(diǎn)間冗余，壓縮效率并不理想。為了充分利用視點(diǎn)間相關(guān)性，基于視差估計(jì)的視差補(bǔ)償是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。鑒于此，對(duì)于多視點(diǎn)視頻序列的壓縮，一方面類似普通2D視頻，通過(guò)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償（MCP）的方式降低時(shí)域冗余以減少多視點(diǎn)視頻序列的數(shù)據(jù)量，另一方面，通過(guò)視差補(bǔ)償（DCP）的方法降低視點(diǎn)間冗余。為了提高估計(jì)的精度，運(yùn)動(dòng)向量和視差向量的精度都提高到了分?jǐn)?shù)精度，同時(shí)運(yùn)算量也進(jìn)一步增加，并且很大程度上限制了編碼效率的提升。

為了降低運(yùn)算量，現(xiàn)有的解決方法主要集中在快速塊匹配搜索算法，例如，優(yōu)化的搜索路徑（三步搜索等），分層搜索，根據(jù)運(yùn)動(dòng)特性自適應(yīng)調(diào)整搜索中心和范圍等。這些方法基本思想都是減少搜索點(diǎn)來(lái)降低運(yùn)算量，雖然簡(jiǎn)便易行，但同樣存在一些不足之處，例如，環(huán)境條件假設(shè)不盡合理，忽略了環(huán)境噪聲的存在和影響，快速搜索算法僅能得到局部最優(yōu)結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種利用Kalman濾波優(yōu)化的視差估計(jì)方法，充分利用多視點(diǎn)視頻序列視點(diǎn)間的相關(guān)性，保證運(yùn)算量在可接受的范圍內(nèi)，且盡可能的提高視差估計(jì)的精度。

本發(fā)明的技術(shù)問(wèn)題通過(guò)以下技術(shù)手段予以解決：

一種利用Kalman濾波優(yōu)化的視差估計(jì)方法，包括以下步驟：

A）以待估計(jì)的第一視點(diǎn)視頻序列各幀作為錨定幀，第二視點(diǎn)視頻序列各幀作為預(yù)測(cè)幀，其中第一視點(diǎn)視頻序列的第n幀記為Pln、第二視點(diǎn)視頻序列的第n幀記為Prn；并將第一視點(diǎn)視頻序列和第二視點(diǎn)視頻序列的各幀分成預(yù)定大小的多個(gè)宏塊；?

B）對(duì)于首幀Pl1和Pr1，采用全搜索塊匹配算法確定Pr1各個(gè)宏塊在Pl1中的最佳匹配塊，進(jìn)而得到各個(gè)宏塊的視差向量Xr1（r，s），其中，r、s分別用于標(biāo)識(shí)該宏塊位于該幀的第r列，第s行；

C）對(duì)于首幀圖像以外的第n（n＞1）幀，分別進(jìn)行如下處理：

C-1）計(jì)算預(yù)測(cè)幀各個(gè)宏塊與錨定幀對(duì)應(yīng)宏塊之間灰度值的平均絕對(duì)誤差值，通過(guò)排序算法將各宏塊的平均絕對(duì)誤差值由大到小進(jìn)行排序，將排在預(yù)定位置的宏塊的平均絕對(duì)誤差值設(shè)為閾值T；

C-2）對(duì)預(yù)測(cè)幀Prn的每一宏塊，采用快速塊匹配算法依次在錨定幀Pln的預(yù)定搜索區(qū)域確定其最佳匹配塊，進(jìn)而得到相應(yīng)的視差向量Yrn（r，s）；

C-3）計(jì)算預(yù)測(cè)幀Prn的每一宏塊與其最佳匹配塊之間灰度值的平均絕對(duì)誤差Tn，若Tn＜T則將步驟C-2）計(jì)算得到的視差向量Yrn（r，s）作為最終的視差向量；否則執(zhí)行步驟D）；

D）將預(yù)測(cè)幀Prn每一宏塊的視差向量Xrn（r，s）視為與前一幀對(duì)應(yīng)塊的視差向量Xrn-1（r，s）僅相差一個(gè)噪聲信號(hào)Wrn（r，s），從而構(gòu)建Kalman濾波的系統(tǒng)狀態(tài)方程；將Yrn（r，s）視為被噪聲V?rn(r,s)污染的觀測(cè)結(jié)果從而構(gòu)建Kalman濾波的觀測(cè)方程；設(shè)定噪聲信號(hào)Wrn（r，s）和V?rn(r,s)的值進(jìn)行Kalman濾波從而得到最終的分?jǐn)?shù)級(jí)視差向量Xrn（r，s）。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的上述方案，僅僅對(duì)待估計(jì)序列的第一幀采用全搜索的方法得到較精確的視差向量，為其他各幀的Kalman濾波提供準(zhǔn)確的參考，由于僅是第一幀采用全搜索方法，所以對(duì)視差估計(jì)的整體運(yùn)算量而言，其影響可以忽略不計(jì)；對(duì)于第一幀以外的其他各幀，采用快速匹配算法確定匹配塊，并計(jì)算出相應(yīng)的視差向量，通過(guò)錨定幀與預(yù)測(cè)幀對(duì)應(yīng)宏塊灰度值的MAD(Mean?Absolute?Deviation平均絕對(duì)誤差)判斷圖像的復(fù)雜程度，對(duì)于簡(jiǎn)單的宏塊，由于快速搜索算法計(jì)算得到的視差向量已經(jīng)接近全局最優(yōu)，則不進(jìn)行濾波處理，從而降低了濾波帶來(lái)的計(jì)算量；對(duì)于復(fù)雜的宏塊（即：MAD大于閾值的宏塊），利用其與前一時(shí)刻對(duì)應(yīng)塊的相關(guān)性進(jìn)行Kalman濾波處理得到分?jǐn)?shù)級(jí)的視差向量，而避免了傳統(tǒng)的分?jǐn)?shù)精度搜索所帶來(lái)的插值運(yùn)算及搜索次數(shù)增加。