[發明專利]一種降低立體視頻深度圖編碼復雜度的方法有效
| 申請號： | 201710794281.6 | 申請日： | 2017-09-06 |
| 公開（公告）號： | CN107592538B | 公開（公告）日： | 2019-07-23 |
| 發明（設計）人： | 喻莉;黎天送;王晟偉;王鴻奎 | 申請（專利權）人： | 華中科技大學 |
| 主分類號： | H04N19/147 | 分類號： | H04N19/147;H04N19/176;H04N19/597 |
| 代理公司： | 華中科技大學專利中心 42201 | 代理人： | 廖盈春;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 降低 立體 視頻 深度 編碼 復雜度 方法 | ||
1.一種降低立體視頻深度圖編碼復雜度的方法，其特征在于，包括：
(1)從輸入的深度圖像中讀取出需要編碼的預測單元PU；
(2)用K均值的方法將預測單元PU的像素聚為兩類，生成K均值聚類模板；
(3)依次遍歷wedgelet模板列表中的所有wedgelet模板，計算每一個wedgelet模板與K均值聚類模板的相似匹配度，記錄最大相似匹配度和最大相似匹配度對應的wedgelet模板；
(4)根據得到的最大相似匹配度來確定尋找最佳wedgelet模板過程的搜索半徑，計算搜索半徑內所有wedgelet模板的率失真，找到率失真最小的wedgelet模板為最佳wedgelet模板；
(5)將包含最佳wedgelet模板信息的DMM1模式加入候選模式。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟(2)中生成的K均值聚類模板上每一個位置的值是PU對應位置上像素的類標。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，在步驟(3)中，相似匹配度的計算方式為：
相似匹配度MS＝S/Size×100％，其中，S表示K均值聚類模板與wedgelet分割模板在相同位置上相同像素的總數，Size表示預測單元PU塊像素的大小。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟(4)具體包括：
(4.1)若最大相似匹配度MMS等于預設值，則將最大相似匹配度對應的wedgelet模板選為最佳wedgelet模板；
(4.2)若最大相似匹配度小于預設值，則根據最大相似匹配度MMS來確定搜索半徑r；
(4.3)依次遍歷wedgelet模板列表中的每一個wedgelet模板與K均值聚類模板的相似匹配度MS，計算出所有滿足|MMS-MS|≤r的wedgelet模板的率失真，將率失真最小時對應的wedgelet模板作為最佳wedgelet模板。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，搜索半徑r的確定方式為：
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