[發明專利]一種基于三維自組織映射的立體圖像編碼方法

在審

• 申請號: 201410734545.5
• 申請日: 2014-12-05
• 公開（公告）號: CN104363460A
• 公開（公告）日: 2015-02-18
• 發明（設計）人: 徐曉寧;覃遠年;朱輝
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: H04N19/597
• 分類號: H04N19/597;H04N19/154
• 代理公司: 桂林市華杰專利商標事務所有限責任公司 45112
• 代理人: 唐修豪

1.一種基于三維自組織映射的立體圖像編碼方法，其特征是，包括如下步驟：

1)采用3DSOM(Three-dimensional?Self-organizing?Map，三維自組織映射)算法對左右圖像進行分塊學習訓練，獲得最優的矢量量化碼書；

2)將左圖作為輸入矢量，進行基于3DSOM的矢量量化編碼，由左圖和矢量量化碼矢獲得矢量量化誤差，并對其進行DCT變換、量化和霍夫曼編碼；

3)對編碼后的碼流進行解碼，由解碼后的矢量量化誤差和矢量量化碼矢對左圖進行重建，即將解碼后得到的矢量量化誤差和矢量量化碼矢進行求和匹配運算，得到重建左圖；

4)將立體圖像對中的右圖進行分塊，利用重建左圖，使用固定塊視差估計補償技術獲得右圖的預測圖像及視差矢量；

5)由右圖的預測圖像和右圖進行做差運算得到視差估計誤差，對視差估計誤差圖像分塊進DCT變換、量化和霍夫曼編碼；

6)在解碼端由重建左圖、視差估計誤差和視差矢量對右圖進行重建，從而實現了對立體圖像的有效編碼。

2.根據權利要求1所述的基于三維自組織映射的立體圖像編碼方法，其特征是，步驟1中，設置自組織神經網絡大小為(N，M)，其中N為碼書大小，即輸出層輸出神經元的個數，M為輸入訓練矢量的大小，訓練矢量集為S＝{X₁，X₂...，X_M}，網絡輸入節點為k(等于矢量維數)，各輸入節點到各輸出節點的權值為W_jl，l＝1，2...，k，j＝1，2...，N，

采用頻率敏感函數對失真測度進行修正，即

d(xi,wj)=f(cj)Σl=1k[xil-wjl(t)]2,1≤j≤N---(1)]]>

降低了獲勝碼矢再次成為響應碼矢的可能，使碼書中每個碼矢都能得到充分利用，使用一個距離不等式判據準則，有效降低計算復雜度，定義一個輸入矢量的和值為i＝1，2...M，碼字W_j的和值為即輸入訓練矢量與碼書中各碼矢間的失真為d(xi,wj)=Σl=1k[xil-wjl(t)]2,]]>容易證明：

d(xi,wj)=Σl=1k[xil-wjl(t)]2≥(Sxi-Swj)2/k---(2)]]>

若引入頻域敏感因子則有d(xi,wj)=f(cj)Σl=1k[xil-wjl(t)]2,1≤j≤N,]]>由于f(c_j)≥1所以(2)式仍然滿足，

設當前的最小失真為d_min，并令MD＝kd_min，若則根據式(2)可得d(x_i，w_j)≥d_min??(4)

因此可以在每次搜索獲勝神經元前，預先計算N個碼字的和值并保存在碼書中，同時在搜索獲勝神經元的過程中預先計算MD，然后判斷碼字W_j的和值是否滿足(3)式，若滿足，則碼字W_j可以排除。