一种深度模型的编解码方法及视频编解码器的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种深度模型的编解码方法及视频编解码器，用于当CTLB是帧间编码或者是帧内编码但编码模式为0或1时的情况。其中编码方法包括：从深度预测单元的预测模式中构建粗的Wedgelet模式集合；从所述粗的Wedgelet模式集合中，选择最优Wedgelet模式；编码所述最优Wedgelet模式的索引信息，并根据所述最优Wedgelet模式进行深度模型编码。本发明实施例大大降低了解码的复杂度，并且可使解码时间降低2%，而对压缩效率几乎没有影响。
【专利说明】一种深度模型的编解码方法及视频编解码器
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像视频编解码领域，尤其涉及一种深度模型的编解码方法，具体的讲是一种当CTLB是帧间编码或者是帧内编码但帧内编码模式为O或I时的深度模型的编解码方法及视频编解码器。
【背景技术】
[0002]深度图像一般是由尖锐的边缘和平滑的非边缘物体组成。然而，传统的基于纹理图像的帧内预测方法却不能很好的刻画边缘信息。因此，在第98次MPEG会议中，HHI(Heinrich Hertz Institute,德国赫兹研究所)提出了基于深度模型的帧内预测方法编码深度图像(H.Schwarz, K.Wegner, “Test Modelunder Consideration for HEVC based3Dvideo coding, IS0/IECJTC1/SC29/WG11MPEG, Doc.M12350, Nov.2011，Geneva, Switzerland)。该方法一共包括4种帧内预测模式。其中在DMM3(D印th Modeling Mode，深度模型模式3)中，每个深度(depth)PU (预测单元)被一条直线划分成两部分进行预测，如图1所示，该预测方法称为Wedgelet (楔形)方法。对于划分出来的两个区域，每个区域用一个常数值进行预测。
[0003]对于Wedgelet方法，每种PU大小对应若干预测模式，PU大小与预测模式数N的对应关系如表1所示。
[0004]表1:PU的大小与DMM3预测模式个数的对应关系
[0005]
【权利要求】
1.一种深度模型的编码方法，其特征在于，包括: 从深度预测单元的预测模式中构建粗的Wedgelet模式集合； 从所述粗的Wedgelet模式集合中，选择最优Wedgelet模式； 编码所述最优Wedgelet模式的索引信息,并根据所述最优Wedgelet模式进行深度模型编码。
2.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，从深度预测单元的预测模式中构建粗的Wedgele t模式集合,包括: 从深度预测单元的预测模式中选择可用的Wedgelet模式以构建粗的Wedgelet模式集合，所述可用的Wedgelet模式是指: 每个Wedgelet模式由一条线段的起点和终点确定,所述可用的Wedgelet模式的线段的起点遍历每K个起点中的一个点,终点遍历每K个终点中的一个点。
3.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，从所述粗的Wedgelet模式集合中，选择最优Wedgelet模式,包括: 对所述粗的Wedgelet模式，计算对应的所述深度预测单元的像素原始值与像素预测值的均方误差，得到失真代价； 从所述粗的Wedgelet模式集合中，选择失真代价最小的Wedgelet模式为所述深度预测单元的最优Wedgelet模式。
4.如权利要求3所述的编码方法，其特征在于，对所述粗的Wedgelet模式，按如下公式，计算对应的所述深度预测单元的像素原始值与像素预测值的均方误差，得到失真代价:
5.一种深度模型的解码方法，其特征在于，包括: 从深度预测单元的预测模式中构建粗的Wedgelet模式集合； 解码深度预测单元的最优Wedgelet模式的索引信息； 根据所述索引信息，从所述粗的Wedgelet模式集合中选择所述深度预测单元的最优Wedgelet 模式； 根据所述最优Wedgelet模式进行深度模型解码。
6.根据权利要求5所述的解码方法，其特征在于，从深度预测单元的预测模式中构建粗的Wedgelet模式集合,包括: 从深度预测单元的预测模式中选择可用的Wedgelet模式以构建粗的Wedgelet模式集合，所述可用的Wedgelet模式包括: 每个Wedgelet模式由一条线段的起点和终点确定,所述可用的Wedgelet模式的线段的起点遍历每K个起点中的一个点,终点遍历每K个终点中的一个点。
7.一种视频编码器，其特征在于，包括: 粗的Wedgelet模式集合构建模块，用于从深度预测单元的预测模式中构建粗的Wedgelet模式集合； 最优Wedgelet模式选择模块，用于从所述粗的Wedgelet模式集合中，选择最优Wedgelet 模式； 编码模块，用于编码所述最优Wedgelet模式的索引信息，并根据所述最优Wedgelet模式进行深度模型编码。
8.根据权利要求7所述的视频编码器，其特征在于，所述粗的Wedgelet模式集合构建模块具体用于: 从深度预测单元的预测模式中选择可用的Wedgelet模式以构建粗的Wedgelet模式集合，所述可用的Wedgelet模式包括: 每个Wedgelet模式由一条线段的起点和终点确定,所述可用的Wedgelet模式的线段的起点遍历每K个起点中的一个点,终点遍历每K个终点中的一个点。
9.根据权 利要求7所述的视频编码器，其特征在于，所述最优Wedgelet模式选择模块具体用于: 对所述粗的Wedgelet模式，计算对应的所述深度预测单元的像素原始值与像素预测值的均方误差，得到失真代价； 从所述粗的Wedgelet模式集合中，选择失真代价最小的Wedgelet模式为所述深度预测单元的最优Wedgelet模式。
10.如权利要求9所述的视频编码器，其特征在于，所述最优Wedgelet模式选择模块对所述粗的Wedgelet模式，按如下公式，计算对应的所述深度预测单元的像素原始值与像素预测值的均方误差，得到失真代价:
11.一种视频解码器，其特征在于，包括: 粗的Wedgelet模式集合构建模块，用于从深度预测单元的预测模式中构建粗的Wedgelet模式集合； 索引信息解码模块，用于解码深度预测单元的最优Wedgelet模式的索引信息； 最优Wedgelet模式选择模块,用于根据所述索引信息,从所述粗的Wedgelet模式集合中选择所述深度预测单元的最优Wedgelet模式； 解码模块，用于根据所述最优Wedgelet模式进行深度模型解码。
12.根据权利要求11所述的视频解码器，其特征在于，所述粗的Wedgelet模式集合构建模块具体用于: 从深度预测单元的预测模式中选择可用的Wedgelet模式以构建粗的Wedgelet模式集合，所述可用的Wedgelet模式包括: 每个Wedgelet模式由一条线段的起点和终点确定,所述可用的Wedgelet模式的线段的起点遍历每K个起点中的一个点,终点遍历每K个终点中的一个点。
【文档编号】H04N13/00GK103974063SQ201310032018
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2013年1月28日 优先权日:2013年1月28日
【发明者】刘鸿彬, 贾杰 申请人:乐金电子(中国)研究开发中心有限公司