專利名稱：基于直方圖匹配和sad判決的dmvc邊信息融合方法
技術領域：
本發(fā)明涉及視頻壓縮技術領域，特別是一種基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊
信息融合方法。
背景技術：
分布式視頻編碼是一種全新的視頻編碼模式，它基于Slepian-Wolf和Wyner-Ziv 多信源信息編碼理論，采用幀內(nèi)編碼、幀間解碼的方式，將計算復雜度從編碼端轉移到解碼端，具有編碼器復雜度低、耗電量低、容錯性好等特點。分布式多視點視頻編碼 (Distributed Multi-view Video Coding, DMVC)是分布式視頻編碼與多視點視頻編碼的結合，該編碼系統(tǒng)既具有分布式視頻編碼的編碼簡單特性，同時也能充分利用多視點視頻中時間和空間方向上的相關性，使其特別適合于一些計算能力、內(nèi)存容量、耗電量等受限的無線視頻終端(如無線視頻監(jiān)控系統(tǒng)、視頻傳感器網(wǎng)絡等)，并隨著這些新視頻應用的發(fā)展快速成熟起來。通常認為邊信息(Side information, SI)是當前WZ (Wyner-Ziv)巾貞通過一個虛擬信道傳輸所得到的，是原始WZ幀的估計值。邊信息SI是由當前待譯碼WZ幀的相鄰關鍵幀通過內(nèi)插或者外插以及一些改進方法生成的，它聯(lián)合信道傳輸?shù)男ｒ炐畔⑽贿M行信道譯碼，并與譯碼后的量化值一起對當前幀進行重構，得到最終的WZ幀。SI和WZ幀之間的相關性越高，譯碼時出現(xiàn)錯誤的概率就越少，譯碼成功需要的校驗信息位就越少，譯碼WZ幀質量越高，能夠達到更好的系統(tǒng)性能。但由于解碼端無法獲得原始WZ幀的信息，并且不同序列的不同幀的邊信息質量是不斷變化的，因此獲取質量較好的邊信息是分布式多視點視頻編碼系統(tǒng)的一項重要工作。好的邊信息不僅能夠提高DVC系統(tǒng)的編碼效率而且能夠降低譯碼端的復雜度，并能夠適用在一些低時延的視頻應用中。在分布式多視點視頻編碼系統(tǒng)中，不僅可以在同一視點中利用時間相關性獲得時間邊信息，也可以在不同視點中利用空間相關性獲得空間邊信息。研究人員對上述兩種邊信息的獲取方法進行研究，通?？梢酝ㄟ^運動補償時間內(nèi)插法或者外插法以及在此基礎上的改進方法來獲取時間邊信息，而采用基于單應性變換或者虛擬視點合成等方法獲取空間邊信息。如何有效地融合這兩種邊信息得到最終的高質量的邊信息，是譯碼端一項重要工作。為了有效融合可用的邊信息，研究人員提出了一種構造掩碼信息的方法，以此判斷某處應該采用哪種邊信息進行譯碼。Guo等人提出在DMVC中對WZ幀的前后關鍵幀的像素差值進行閾值判斷，同時對運動矢量進行閾值限定。對像素差值小于設定閾值Thl，且運動矢量的幅度小于設定閾值Th2的位置標記為1，采用時間邊信息作為此處的最終邊信息； 反之，標記為0，采用空間邊信息。M. Ouaret等人提出一種由譯碼端決定的時間邊信息和空間邊信息的融合方法，分別計算兩個關鍵幀與時間邊信息的差值以及二者與空間邊信息的差值，構造掩碼信息。然而，目前的掩碼方法只考慮時間邊信息的準確性，并優(yōu)先選擇時間邊信息，對運動快速和復雜的場景適應性不好。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種能夠有效提高最終邊信息質量和DMVC系統(tǒng)性能的基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法。本發(fā)明解決其技術問題是采取以下技術方案實現(xiàn)的一種基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法，包括以下步驟(I)使用運動補償時間內(nèi)插法生成時間邊信息Y1，同時采用最小絕對誤差和作為判斷準則尋找最佳匹配塊并構造基于SAD閾值判斷的flag標記；(2)使用虛擬視點合成方法生成空間邊信息Y2 ；(3)采用基于灰度直方圖匹配和SAD判決的邊信息融合算法對時間邊信息Yl和空間邊信息Y2進行融合得到最終的邊信息。而且，所述步驟(I)中運動補償時間內(nèi)插法采用如下計算公式
權利要求
1.一種基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法，其特征在于包括以下步驟(1)使用運動補償時間內(nèi)插法生成時間邊信息Y1，同時采用最小絕對誤差和作為判斷準則尋找最佳匹配塊并構造基于SAD閾值判斷的flag標記；(2)使用虛擬視點合成方法生成空間邊信息Y2；(3)采用基于灰度直方圖匹配和SAD判決的邊信息融合算法對時間邊信息Yl和空間邊信息Y2進行融合得到最終的邊信息。
2.根據(jù)權利要求I所述的基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法，其特征在于所述步驟(I)中運動補償時間內(nèi)插法采用如下計算公式Y^x 少)=Xi-Ax+iB^y+Jb)+Xi+\ix+iF,y+Jf)式中，Xi表示當前的WZ幀，Yi表示Xi的邊信息，Xg和Xi+1表示與當前幀相鄰的前后關鍵幀，(x，y)表示當前幀Xi中像素的位置，(iB，jB)和(iF，iF)分別表示Xp1和Xi+1運動向量。
3.根據(jù)權利要求I所述的基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法，其特征在于所述步驟(I)中最小絕對誤差和采用如下計算公式SAD(i, j) = X Z l7 -1 (x，y) - 7 +1 (x + i^ + ))1X=I y=l式中，(i，j)是運動矢量，Ilri(X，y)和In+1(x+i，y+j)分別是前、后關鍵幀位于(X，y) 和(x+i, y+j)處的像素值,M = N = 8是圖像塊的大小。
4.根據(jù)權利要求I所述的基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法，其特征在于所述步驟(I)中基于SAD閾值判斷的flag標記的構造方法為Aa8(B)-I1 lf SAD^<^\
T = R(C1)A-1 (C1) [X1, y1； l]TD(t, X1, y)+T(C1)(2)將三維空間坐標(u,v, w)再映射成合成視點C2的坐標(X' , y' , z')[X' , y' , z' ]T = A(C2)IT1(C2) {[u, v, w]t_T(C2)}(3)將上述得到的坐標轉化為圖像坐標，得到合成視點C2中點Q(x2，y2)f X2 = [X'/ z']{y2=ly'/z']其中，A(C)代表攝像機C的內(nèi)在固有矩陣參數(shù)；R(C)代表攝像機C的旋轉矩陣參數(shù);T(c)代表攝像機c的一個線性偏移矢量；而D(t，x, y)代表參考圖像的深度圖在t時刻點 (x，y)處的深度值；[ ]表示取整運算。
6.根據(jù)權利要求I所述的基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法，其特征在于所述步驟(3)中采用基于灰度直方圖匹配和SAD判決的邊信息融合算法包括以下處理過程(1)計算時間邊信息Yl中的塊BI和空間邊信息Y2中相同位置處的塊B2之間的x2(B1， B2)，若x2(B1，B2)的值小于閾值Th2，則該位置處的最終邊信息Y = (YjY2)/2 ;若X2(BI， B2)的值大于閾值Th2，進行步驟(2);(2)檢查時間邊信息Yl的基于SAD閾值判斷的flag標記信息，若flag(B1)為1，則該位置處的最終邊信息為Y = Yl ;若Hag(B1)為0，進行步驟(3)；(3)若x2(B1，B2)的值大于閾值Th2，并且Hag(B1)為0，則該位置處的最終邊信息為 Y = Y2 ；(4)逐塊進行上述步驟，直至Y中的每塊都計算出最終的邊信息。
7.根據(jù)權利要求6所述的基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法，其特征在于所述X2 (BI，B2)是通過對時間邊信息Yl和空間邊信息Y2進行以塊為單位的灰度直方圖匹配計算得到，其采用的數(shù)學模型為
8.根據(jù)權利要求6所述的基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法，其特征在于所述的閾值Th2是通過實驗統(tǒng)計方法分析得出。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于直方圖匹配和SAD判決的DMVC邊信息融合方法，其技術特點是(1)使用運動補償時間內(nèi)插法生成時間邊信息Y1，同時采用最小絕對誤差和作為判斷準則尋找最佳匹配塊并構造基于SAD閾值判斷的flag標記；(2)使用虛擬視點合成方法生成空間邊信息Y2；(3)采用基于灰度直方圖匹配和SAD判決的邊信息融合算法對時間邊信息Y1和空間邊信息Y2進行融合得到最終的邊信息。本發(fā)明設計合理，其采用基于塊的灰度直方圖匹配和對時間邊信息中匹配塊的最小絕對誤差和進行閾值判斷的方法，有效地融合了時間邊信息和空間邊信息得到最終邊信息，提高最終邊信息的質量和分布式多視點視頻編碼系統(tǒng)性能，擴大了應用場合。
文檔編號H04N7/32GK102611893SQ20121006161
公開日2012年7月25日 申請日期2012年3月9日 優(yōu)先權日2012年3月9日
發(fā)明者葉鋒, 張鑫明, 楊波, 林立翔, 肖賀, 范曼曼, 邸金紅, 鄭翊, 門愛東 申請人:北京郵電大學