用于多视视频加深度的错误隐藏算法

提出了一种针对多视视频加深度(MVD)的错误隐藏( EC)算法。算法充分利用MVD特有的深度 信息及当前丢失宏块周围正确解码的宏块信息,将丢失宏块分为3类不同属性的宏块。针对3类宏块的特 点,分别提出了基于候选运动矢量修正(CMVR)、基于深度的外边界匹配(DOBMA)以及自适应 权 值的EC(AWEC)等模式。实验表明,本文提出的算法在保证相同的视频主客观质量情况下, 能够快速有效地实现EC。     

一种用于多视视频加深度联合编码的错误隐藏算法

ATM(AVC-based test model)测试模型实现了多视视频加深度(MVD)格式的联合编码,使得数据的压缩效率更高。然而,较高的压缩效率使得码流对传输错误非常敏感,极易产生错误扩散现象。针对ATM测试模型的编码顺序,提出一种用于MVD联合编码的错误隐藏算法。算法充分利用视点内、视点间及纹理视频与深度视频间的相关性,针对每个视点的不同特征提出了适应其视频特性的不同隐藏算法。实验表明,本文提出的算法可以在不增加算法复杂度的情况下,有效提高视频的主客观质量。     

3D-HEVC帧间编码的低复杂度算法

3D-HEVC将HEVC先进的编码工具充分应用到3D视频,随之带来的主要问题是编码的高复杂度.针对3D-HEVC的帧间编码提出了两点改进以降低其编码复杂度.首先,根据相邻帧相关性自适应确定编码单元的划分深度,然后通过判断编码单元的运动活跃度来限定预测单元的类型选择.提出的算法经仿真实验证明,在保持码率、PSNR基本不变的情况下,其编码时间平均可减少30％.