[發明專利]一種基于DOF的恰可察覺誤差模型的感知立體視頻編碼方法

在審

• 申請號: 201410775784.5
• 申請日: 2014-12-15
• 公開（公告）號: CN104469386A
• 公開（公告）日: 2015-03-25
• 發明（設計）人: 鄭喆坤;薛飛;劉紅民;崔玉;金重圭;尹仁龍;權炳賢
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: H04N19/597
• 分類號: H04N19/597;H04N19/117;H04N19/147;H04N19/124
• 代理公司: 西安吉盛專利代理有限責任公司 61108
• 代理人: 張恒陽

1.一種基于DOF的恰可察覺誤差模型的感知立體視頻編碼方法，其特征在于：包括如下步驟：

(1)計算基于DOF和視差的亮度JND模型：

1a)計算原始亮度JND模型LJND(x,y)；

1b)根據視差信息求得高斯低通濾波強度ε(x,y)；

1c)對每個塊進行高斯低通濾波，得到濾波的JND模型FLJND(x,y)：

FLJND(x,y)=1G·{Σn∈Be[(-||l-n||22·ϵ(x,y)2)·LJND(x,y)]},]]>

G=Σn∈Be-||l-n||22·ϵ(x,y)2,]]>

其中,B是以像素l為中心的5*5的塊，||·||是歐氏距離，ε(x,y)是濾波強度；

1d)將塊平均深度值融合到濾波后的亮度JND模型FLJND(x,y)，得到基于DOF和視差的亮度JND模型DLJND(x,y)：

DLJMD=e-2·Dep(x,y)‾·FLJND(x,y)+∂]]>

其中，

(2)計算基于視差的紋理JND模型：

2a)計算原始紋理JND模型TJND(x,y)；

2b)利用塊平均深度值處理紋理JND模型TJND(x,y)來區分前景和背景，得到基于視差的紋理JND模型；

DTJND=e-2·Dep(x,y)‾·TJND(x,y),]]>

3)根據非線性加和模型取得基于DOF的JND模型DJND(x,y)：

DJND＝DLJND+DTJND-φ·min{DLJND,DTJND}，

其中，DLJND是基于視差和DOF的亮度JND模型，DTJND是基于視差的紋理JND模型，φ＝0.3；

(4)將基于DOF的JND模型通過重置量化參數用于立體編碼：

4a)根據所提出的基于DOF的JND閾值DJND(x,y)得到用于調整量化參數的調節參數ν：

v=α+β·(1+e-μ·DJNDi-DJND‾DJND‾)-1,]]>

其中，DJND_i是第i個宏塊的平均JND閾值，是每一幀的平均JNG閾值，α＝0.2，β＝1.8，μ＝4；

4b)用調節參數ν調整每個宏塊的量化參數：

QP_i＝ν·QP_o，

4c)根據率失真最優化原理和重置后的量化參數QP_i，計算出優化參數λ，它用于平衡碼率和失真之間的關系：

min(J)＝min(D+λ·R)，

∂J∂R=∂D∂R+λ=0,]]>

λ=0.85·2(QPi-12)/3.]]>

其中，D表示失真信息，R表示碼率，λ是拉格朗日乘子，J是編碼損耗。