戴 萬(wàn) 長(zhǎng)(浙江東方職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息傳媒與自動(dòng)化學(xué)院 浙江 溫州 325011)

0 引 言

多視點(diǎn)視頻是用不同位置的多個(gè)攝像機(jī)對(duì)同一場(chǎng)景進(jìn)行拍攝而獲得的數(shù)據(jù)，多視點(diǎn)視頻編碼[1]是3DTV(立體電視)[2]、FTV(自由視點(diǎn)電視)[3]、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。多視點(diǎn)視頻編碼中的視差估計(jì)占用了整個(gè)編碼過(guò)程大量的時(shí)間，因此研究一種高效的視差估計(jì)方法對(duì)提高編碼效率至關(guān)重要[4-5]。李躍等[6]分析了相鄰宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性及最優(yōu)率失真之間的關(guān)系，采用一種提早終止策略，有效地節(jié)省了編碼時(shí)間，但是該文沒(méi)有分析宏塊視差矢量的相關(guān)性，算法有待進(jìn)一步優(yōu)化。Kim等[7]分析了視差矢量和運(yùn)動(dòng)矢量的空間特性關(guān)系，通過(guò)預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量來(lái)節(jié)約編碼時(shí)間，但其需要通過(guò)增加視點(diǎn)數(shù)量來(lái)完成矢量預(yù)測(cè)，影響編碼效率進(jìn)一步提高。Boonthep等[8]通過(guò)調(diào)整宏塊類(lèi)型來(lái)自適應(yīng)確定搜索范圍，從而減少編碼時(shí)間，但是該方法的視差匹配算法不夠優(yōu)越。宋曉煒等[9]分析了視差矢量的特點(diǎn)，通過(guò)三步搜索法確定最佳匹配塊，避免極限校正存在的問(wèn)題，提高了編碼效率，但是該算法率失真性能下降較多。胡波等[10]采用一種均值偏移算法對(duì)宏塊進(jìn)行匹配，取得了較好的視差估計(jì)效果。本文在時(shí)空域上分析了視差矢量和運(yùn)動(dòng)矢量的空間特性，通過(guò)建立Kalman濾波器[11]預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量，在當(dāng)前幀中用Mean Shift算法[12]實(shí)現(xiàn)宏塊的視差匹配，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

1 多視點(diǎn)視頻編碼結(jié)構(gòu)

多視點(diǎn)視頻編碼結(jié)構(gòu)一般分為以下幾種：GoGOP預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)[13]、聯(lián)播方案(Simulcast)[14]、基于分層 B 幀的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)HBP(Hierarchical B Pictures)[15]。研究表明HBP預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)性能優(yōu)越，是目前多視點(diǎn)視頻編碼采用的主流結(jié)構(gòu)。如圖1所示為8視點(diǎn)、GOP長(zhǎng)度為8的HBP結(jié)構(gòu)。

圖1 HBP結(jié)構(gòu)的多視點(diǎn)視頻編碼

2 預(yù)測(cè)視差矢量建立

相關(guān)研究表明幀間視差矢量相關(guān)性最強(qiáng)，如圖2所示。

圖2 運(yùn)動(dòng)矢量和視差矢量關(guān)系

為在相鄰時(shí)刻t、t+T，相鄰視點(diǎn)Si、Si+1的四幀圖像。di,t表示Si視點(diǎn)中的某一宏塊在t時(shí)刻的位置，則t、t+T時(shí)刻宏塊的視差矢量D(t)、D(t+T)按下式表示：

D(t)=di+1,t-di,tD(t+T)=di+1,t+T-di,t+T

(1)

Si、Si+1視點(diǎn)宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量M(i)、M(i+1)為:

M(i)=di,t+T-di,tM(i+1)=di+1,t+T-di+1,t

(2)

從上述兩式可以得到:

D(t+T)-D(t)=M(i+1)-M(i)=

di+1,t+T-di,t+T-di+1,t+di,t

(3)

即：

D(t+T)=D(t)+M(i+1)-M(i)

(4)

式(4)表明當(dāng)前幀的視差矢量和其運(yùn)動(dòng)矢量及參考幀的視差矢量、運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)[16]。在已知參考幀視差矢量和運(yùn)動(dòng)矢量基礎(chǔ)上只要獲得當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)矢量，就可求出當(dāng)前幀的視差矢量，本文用Kalman濾波器[17]預(yù)測(cè)宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量。Kalman濾波器是以均方誤差最優(yōu)化作為準(zhǔn)則的線性濾波器，通過(guò)建立時(shí)變隨機(jī)信號(hào)的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程對(duì)當(dāng)前時(shí)刻信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)，其狀態(tài)方程和觀測(cè)方程如下：

X(k)=AX(k-1)+w(k-1)

(5)

Z(k)=BX(k)+v(k)

(6)

式中:A、B表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和觀測(cè)矩陣；w(k-1)、v(k)表示過(guò)程噪聲和測(cè)量噪聲，這里將其定義為服從獨(dú)立分布、零均值的高斯白噪聲。由于時(shí)間間隔T較短，宏塊運(yùn)動(dòng)可以描述成受一階加速擾動(dòng)的直線運(yùn)動(dòng)，則建立宏塊的狀態(tài)方程和預(yù)測(cè)方程為：

(7)

(8)

式中:[x(k)y(k)]表示宏塊在水平、垂直方向上的位移即運(yùn)動(dòng)矢量，[vx(k)vy(k)]表示宏塊在水平、垂直方向上的速度，[xc(k)yc(k)]表示運(yùn)動(dòng)矢量觀測(cè)值。

3 視差匹配

3.1 宏塊特征模型建立

對(duì)當(dāng)前幀中的宏塊建立特征模型，用式(9)表示其第u個(gè)特征值的概率密度:

(9)

(10)

3.2 視差匹配過(guò)程

對(duì)于參考幀宏塊和當(dāng)前幀宏塊采用Bhattacharyya系數(shù)進(jìn)行匹配，Bhattacharyya代表參考幀宏塊特征向量和當(dāng)前幀宏塊特征向量夾角的余弦值，定義如下:

(11)

(12)

(13)

式中:

(14)

對(duì)式(13)求極值運(yùn)算，即可獲得Mean Shift向量:

(15)

式中核函數(shù):

(16)

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文提出的視差估計(jì)算法均在HHI提供的多視點(diǎn)視頻編碼校驗(yàn)?zāi)Ｐ蚃MVM7.0進(jìn)行測(cè)試[18]。硬件平臺(tái)配置為：Intel(R) Core 2 Duo，主頻2.39 GHz的CPU，內(nèi)存為1 GB。測(cè)試用的視頻為標(biāo)準(zhǔn)的多視點(diǎn)序列Ballroom、Exit、Race1。采用的編碼結(jié)構(gòu)為HBP，GOP長(zhǎng)度取8，Inter模式為16×16，搜索范圍在±64，量化參數(shù)分別為22、27、32、37，相關(guān)參數(shù)設(shè)置及實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如表1、圖3所示。

表1 測(cè)試環(huán)境

(a) Ballroom

(b) Exit

(c) Race1圖3 多視點(diǎn)視頻測(cè)試序列

在JMVM7.0平臺(tái)上對(duì)本文提出的方法、JMVM的全搜索方法(FS)、文獻(xiàn)[8]方法和文獻(xiàn)[9]方法、新圓形快速算法(NewPel)分別進(jìn)行測(cè)試研究。表2、表3、表4是本文方法和各種算法的編碼時(shí)間比較。圖4是本文方法和各種算法的率失真性能曲線的比較。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，本文方法和全搜索算法相比，PSNR降低較少、碼率提升也較少，因此對(duì)率失真性能影響甚微，而編碼效率獲得大幅度提高，編碼時(shí)間減少93%以上。與新圓形快速算法相比，無(wú)論是編碼效率和率失真性能均獲得提高。本文方法和文獻(xiàn)[8]方法相比，編碼時(shí)間減少了16.2%～27.4%，PSNR提高，碼率下降，因此率失真性能獲得提升。這是由于本文采用的Kalman濾波能夠有效地預(yù)測(cè)視差矢量，減少搜索點(diǎn)數(shù)，從而減少編碼時(shí)間。本文方法和文獻(xiàn)[9]方法相比，編碼時(shí)間下降，PSNR提高0.22(db)～0.32(db)，碼率下降0.16%～2.21%，因此率真實(shí)性能改善較明顯。文中采用Mean Shift算法是一種均值聚類(lèi)算法，在宏塊的視差匹配過(guò)程中優(yōu)越性得到了體現(xiàn)。本文方法和文獻(xiàn)[10]方法相比，編碼效率幾乎保持不變，但率失真性能獲得提高，尤其是對(duì)于Race1序列改善性能明顯。這是由于Race1序列中目標(biāo)移動(dòng)速度較快，本文的Kalman濾波可以有效地估計(jì)目標(biāo)移動(dòng)位置，從而為下一步的視差匹配提供精確的初始位置。同時(shí)Kalman濾波可以減少M(fèi)ean Shift算法迭代次數(shù)，彌補(bǔ)了引入Kalman濾波帶來(lái)的計(jì)算量。

(a) Ball序列

(b) Exit序列

(c) Race1序列圖4 本文方法和各種算法率失真性能比較

表2 Ballroom序列編碼時(shí)間比較 s

表3 Exit序列編碼時(shí)間比較 s

表4 Race1序列編碼時(shí)間比較 s

5 結(jié) 語(yǔ)

多視點(diǎn)視頻編碼計(jì)算量極其龐大，因此有必要采用一種高效的多視點(diǎn)視頻編碼方案來(lái)提高效率。本文對(duì)宏塊的運(yùn)動(dòng)模型建立一階線性Kalman濾波器，有效地預(yù)測(cè)當(dāng)前幀宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量，分析了視差矢量和運(yùn)動(dòng)矢量的關(guān)系，從而獲得當(dāng)前幀預(yù)測(cè)視差矢量。通過(guò)預(yù)測(cè)視差矢量的計(jì)算獲得宏塊的初始搜索位置，將該值作為均值偏移算法迭代的初值，進(jìn)而進(jìn)行下一步的視差匹配。將本文提出的方法在JMVM7.0平臺(tái)上測(cè)試，并和全搜索算法及其他快速算法做比較。發(fā)現(xiàn)本文方法和全搜索算法相比，編碼效率獲得了大幅提高，而率失真性能幾乎維持不變。和其他快速算法相比，無(wú)論在率失真性能提升上和編碼效率提高上都具有明顯效果。

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