针对分布式多视点加深度格式(DMVD)的视频编码中深度图视频解码质量问题,提出一种结合子带层及子带系数的小波域分布式深度视频非均匀量化方案,通过给边缘分配更多比特来提升深度图的边缘质量。结合深度图经小波变换后系数分布特性,对第N层的低频小波系数采用均匀量化方案,对其他层高频小波系数采用非均匀量化方案。针对高频系数的非均匀量化,对处于"0"左右的高频系数采用较大的量化步长,随着高频系数幅度值的增大,量化步长逐渐减小,量化逐渐精细,从而提升深度图中的边缘细节质量。实验结果表明,对于边缘较多且变化较明显的"Dancer"和"Poznan Hall2"深度序列,该算法能够有效地提高二者的边缘信息质量从而提高其率失真(R-D)性能,最高可达1.2 d B;而对于边缘区域较小且较为模糊的"Newspaper"和"Balloons"深度序列,系统的R-D性能也能被提升0.3 d B左右。
在分布式多视点视频编码(distributed multi-view video coding,DMVC)数据传输过程中,编码方式不同导致K帧与WZ帧受信道误码影响也不相同,因此提出了一种DMVC整体容错传输框架,针对K帧及WZ帧特性设计了不同的容错保护传输方案并进行有效融合。针对K帧的容错传输问题,首先根据左、右相邻视点的对应K帧,利用DIBR算法产生的空间边信息对丢失块进行初始修复;然后根据K帧同一视点内的相邻已解码帧,生成它的时间参考帧,对K帧的丢失块进行重修复。针对WZ帧的容错传输问题,提出了基于不等错误保护(unequal error protection,UEP)的编码算法,根据不同频带的各个比特面的重要性不同,对低频带、高比特面进行更加合理的码率分配,在不增加编码端复杂度的前提下提高了WZ帧的误码容错性能。实验结果表明:在K帧和WZ帧均出现丢包的情况下(丢包率为5%～15%),相比K帧采用传统的帧内错误隐藏加WZ帧采用参考文献码率的算法,本文方案对视频序列重建图像的BD-PSNR平均提升了2.39～4.68 d B,且随着丢包率的增加,提升效果更加显著。
边信息质量是影响基于深度图的多视点分布式视频编码(DMDVC)系统压缩效率的关键因素之一。为了充分利用时域边信息、空域边信息及深度图来提升DMDVC系统的边信息质量,提出一种基于可靠性评估的融合算法。首先采用运动补偿时域内插(MCTI)算法生成时域边信息,然后采用基于深度图的视点绘制(DIBR)技术生成空域边信息。针对场景中物体快速运动会影响时域边信息质量以及利用DIBR技术生成空域边信息时会产生空洞等问题,有选择地对时域边信息的运动剧烈区域或空域边信息的空洞及边缘区域进行修正。实验结果表明,该算法可以有效地融合时域边信息和空域边信息,较参考文献[4]的融合算法最高可提升5.6 d B。
