CN104782123A - 用于预测视点间运动的方法以及用于确定3维视频中的视点间合并候选的方法 - Google Patents
用于预测视点间运动的方法以及用于确定3维视频中的视点间合并候选的方法 Download PDFInfo
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Abstract
在用于预测3D多视点视频中的运动的方法中,在预测3D多视点视频中的视点间运动时,通过使用已预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量,以计算当前视点图片的预测运动矢量。因此,通过简化视点间运动预测能够降低复杂度。
Description
技术领域
本发明涉及用于编码三维(3D)图像的方法和设备,并且更具体地涉及用于预测视点间运动的方法以及用于确定3D视频中的视点间合并候选的方法。
背景技术
通常,在图像压缩方法中,为了提高压缩效率,会使用去除图片的冗余的帧间预测技术和帧内预测技术。
通过使用帧间预测来编码图像的方法是通过去除图片之间的时间冗余来压缩图像的方法,并且其典型地包括运动补偿预测编码方法。
在运动补偿预测编码中,在位于当前编码图片前面和/或后面的至少一个参考图片中搜索类似于当前编码块的区域,以生成运动矢量(MV),以及通过使用所生成的运动矢量而执行运动补偿来获得预测块,并且对当前预测单元的残差进行离散余弦变换(DCT)、量化、熵编码以及传送。
在运动补偿视点间预测的情况下,将一个图片分为具有预定大小的多个块,以生成运动矢量(MV),并且通过使用所生成的运动矢量来执行运动补偿。将关于通过执行运动补偿而获得的每个预测块的各个运动参数传送至解码器。
在3D图像的情况下,每个像素包含归因于该图像的特征的深度信息和像素信息,并且编码器可以计算深度信息以将多视点视频信息和深度信息传送至解码器。
此外,在多视点图像的情况下,有必要高效地减少由许多相机拍摄的多个视点图像之间的视点间冗余。
发明内容
同样地,在3D多视点图像的视点间运动预测的情况下,在对当前视点图片进行运动矢量预测期间,需要一种通过使用预先编码的视点间图片的运动参数来高效地计算关于当前视点图片的预测运动矢量的方法。
本发明致力于提供用于预测3D多视点视频中的视点间运动的方法,以用于降低在3D多视点视频的视点间运动预测期间的复杂度。
此外,本发明致力于提供用于在3D多视点视频的视点间运动预测期间确定视点间合并候选的方法,在3D多视点视频的视点间运动预测期间,在计算当前视点图片的视点间合并候选的情况下,该方法具有降低复杂度的优点。
本发明的示例性实施方式提供了用于预测3D多视点视频中的视点间运动的方法,在该方法中,在执行3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,通过已预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量,以计算针对当前视点图片的预测运动矢量。
一个视点间图片可以是当前视点之前的视点图片中的任何一个视点图片。
一个视点间图片可以是正好在当前视点图片之前的视点图片。
正好在当前视点图片之前的视点图片可以是在时间上早于当前视点进行编码并且被包括在参考图片列表List0中的图片。
可以通过使用早于当前视点进行编码的所有视点间图片中的正好在当前视点之前的视点图片的相应块的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量。
可以通过使用预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数以及当前视点图片的当前块的相邻块的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量。
可以通过使用编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数以及当前视点图片的当前块的至少一个相邻块的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量。
本发明的另一示例性实施方式提供了用于确定3D多视点视频中的视点间合并候选的方法,在该方法中,在3D多视点视频的视点间运动预测期间,在计算当前视点图片的视点间合并候选情况下,与在时间方向上的相应块的运动参数相同的运动参数被用作视点间合并候选。
在执行3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,可以通过已预先编码的多个视点间图片中的至少一个视点间图片的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量,以计算针对当前视点图片的预测运动矢量。
一个视点间图片可以是当前视点之前的视点图片中的任何一个视点图片。
一个视点间图片可以是正好在当前视点图片之前的视点图片。
正好在当前视点图片之前的视点图片可以是在时间上早于当前视点进行编码并且被包括在参考图片列表List0中的图片。
在3D多视点视频的视点间运动预测期间,在计算当前视点图片的视点间合并候选的情况下,与在时间方向上的相应块的运动参数相同的运动参数以及当前视点的当前块的至少一个相邻块的运动参数可以被用作当前视点图片的当前块的视点间合并候选。
在3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,通过已预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量,以计算关于当前视点图片的预测运动矢量。因此,通过简化视点间运动预测能够降低复杂度。
此外,在3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,通过已预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数以及当前块的相邻块的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量,以计算关于当前视点图片的预测运动矢量。因此,与通过已预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量的情况相比,能够提高视点间运动预测的准确度。
此外,在3D多视点视频的视点间运动预测期间,通过将与在时间方向上的相应块的运动参数(预测方向、参考图片以及运动矢量)相同的运动参数用作视点间合并候选来计算当前视点图片的视点间合并候选。因此,通过简化视点间运动预测能够降低复杂度。
此外,在3D多视点视频的视点间运动预测期间,通过使用与在时间方向上的相应块的运动参数(预测方向、参考图片以及运动矢量)相同的运动参数以及当前视点的当前块的相邻块的运动参数来计算当前视点图片的当前块的视点间合并候选,以计算当前视点图片的视点间合并候选。因此,相比于将与在时间方向上的相应块的运动参数(预测方向、参考图片以及运动矢量)相同的运动参数用作视点间合并候选的情况,能够提高视点间运动预测的准确度。
附图说明
图1是用于描述在3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,通过使用多个视点间图片来计算关于当前视点图片的预测运动矢量的过程的示意图。
图2A与图2B是示出当前块的相邻块的示意图。
图3是用于描述在3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,通过使用预先编码的一个视点间图片来计算关于当前视点图片的预测运动矢量的过程的示意图。
具体实施方式
本发明可以具有各种修改和各种示例性实施方式,并且将在附图中示出并详细描述具体的示例性实施方式。
然而,这并不将本发明局限于具体的示例性实施方式,并且应当理解的是,本发明涵盖在本发明的思想和技术范围内的所有的修改、等同物以及替代物。
诸如第一或第二的术语可以被用以描述各种部件,但所述各种部件不被上述术语所限制。上述术语仅用以区分一个部件与另一部件。例如,在不超出本发明的范围的情况下,第一部件可以被称为第二部件,并且类似地,第二部件可以被称为第一部件。诸如和/或的术语包括多个相关项的组合或者多个相关项中的任何项。
应当理解的是,当描述将元件“耦接”或“连接”到另一元件时,可以将该元件“直接耦接”或“直接连接”到该另一元件,或者通过第三元件将其“耦接”或“连接”到另一元件。与此相反,应当理解的是,当描述将元件“直接耦接”或“直接连接”到另一元件时,将其理解为在该元件与该另一元件之间没有元件存在。
在本申请中使用的术语仅用以描述具体的示例性实施方式,并且不意图限制本发明。如果在上下文中不存在明确相反的含义,则单数形式可以包括复数形式。在本申请中,应当理解的是,术语“包括”表示存在说明书中描述的特征、数量、步骤、操作、部件、零件或其组合,但术语“包括”不事先排除存在或添加一个或更多个其他特征、数量、步骤、操作、部件、零件或组合的可能性。
如果没有被相反地定义,则本文中所使用的包括技术术语或科学术语的所有术语具有与本领域的普通技术人员通常所理解的含义相同的含义。通常使用的词典中所定义的术语应当被解释为具有与在相关领域的背景下的含义相同的含义,但如果在本发明中没有被明确定义,则不被解释为理想地或过于正式的含义。
在下文中,将参考附图更详细地描述本发明的优选示例性实施方式。在描述本发明的过程中,为了便于全面理解,相同的附图标记指的是相同的元件,并且将省略对相同元件的重复描述。
在下文中,编码单元(CU)具有正方形像素大小,并且可以具有2N2N(单位:像素)的可变的大小。CU可以具有递归编码单元结构。可以由CU单元来配置帧间预测、帧内预测、变换、量化、去块滤波和熵编码。
预测单元(PU)是用于执行帧间预测或帧内预测的基本单元。
在下文中,块可以包括CU或PU。
在3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,可以通过使用预先编码的多个视点间图片的运动参数(例如,预测方向、参考图片以及运动矢量)来计算关于当前视点图片的预测运动矢量。也就是说,在关于当前块的视点间运动预测期间,在使用预先编码的所有视点间图片内的相应块的运动数据的情况下,在运动预测期间,增加了复杂度。
图1是用于描述在3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,通过使用多个视点间图片来计算关于当前视点图片的预测运动矢量的过程的示意图。图1示出了视点编码次序是按V0、V1和V2的次序的情况,以及对当前V2视点图片112进行编码的情况。
参考图1,为了计算关于当前V2视点图片112中的当前块110的预测运动矢量,需要存储预先编码的所有视点间图片的相应块,即V0视点图片120的相应块122以及V1视点图片130的相应块132的运动数据,并且在使用预先编码的所有视点间图片的相应块的运动数据的情况下,增加了运动预测的复杂度。
具体地,在图1的情况下,即使在当前图片的参考图片列表中不包括预先编码的视点V0和V1中的任何一个视点,例如V1视点的视点图片时,也存储相应视点,此处为V1视点的相应块的运动数据。
如上所述,在通过使用预先编码的多个视点间图片的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量的情况下,可以增加运动预测的准确度,但是增加了运动预测的复杂度。
在本发明的示例性实施方式中,在3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,可以通过已预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量,以计算针对当前视点图片的预测运动矢量。一个视点间图片可以是当前视点之前的视点图片中的任何一个视点图片。例如,一个视点间图片可以是正好在当前视点图片之前的视点图片。
图3是用于描述在3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,通过使用预先编码的一个视点间图片来计算关于当前视点图片的预测运动矢量的过程的示意图。图1示出了下述情形:编码次序是按V0、V1、V2(未示出)、V3(未示出)、......的次序;以及,对当前V1视点图片310进行编码,在时间上早于当前视点V1进行编码的图片308被包括在参考图片列表List0中以作为参考图片ref0,并且在时间上晚于当前视点V1进行编码的图片308被包括在参考图片列表List1中以作为参考图片ref0和参考图片ref1。
参考图3,为了计算关于当前V1视点图片310中的当前块312的预测运动矢量,V0视点图片350的相应块352的运动参数,其中V0视点图片350是预先编码的所有视点间图片中的正好在当前视点之前的视点。
根据本发明的另一示例性实施方式,在3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,可以通过已预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数以及当前块的相邻块的运动图片来计算关于当前视点图片的预测运动矢量,以计算针对当前视点图片的预测运动矢量。
图2A和图2B是示出当前块的相邻块的示意图。
参考图2A,当前块210的相邻块可以包括:位于当前块210的左侧的左相邻块216、位于当前块210的上侧的上相邻块212以及位于当前块210的左上侧的左上相邻块214。
参考图2B,当前块210的相邻块可以包括:位于当前块210的左侧的左相邻块b1(226-1)......bm(226-m)、位于当前块210的上侧的上相邻块a1(222-1)......an(222-n)、位于当前块210的左上侧的左上相邻块224-1、位于当前块210的左下侧的左下相邻块224-3以及位于当前块210的右上侧的右上相邻块224-2。
相邻块的运动矢量的中值或平均值可以与预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数一起被用来计算关于当前视点图片的当前块的预测运动矢量。可替选地,相邻块中的一些相邻块的运动矢量还可以与预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数一起被用来计算关于当前视点图片的当前块的预测运动矢量。
也就是说,在本发明的另一示例性实施方式中,可以通过使用预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数以及上文描述的当前块的相邻块的运动参数来计算关于当前视点图片的当前块的预测运动矢量。
此外,在3D多视点视频的视点间运动预测期间,在计算当前视点图片的视点间合并候选的情况下,与在时间方向上的相应块的运动参数(预测方向、参考图片以及运动矢量)相同的运动参数可以被用作视点间合并候选。
在3D多视点视频的视点间运动预测期间,在计算当前视点图片的视点间合并候选的情况下,可以通过使用与在时间方向上的相应块的运动参数(预测方向、参考图片以及运动矢量)相同的运动参数以及当前视点的当前块的相邻块的运动参数来计算当前视点图片的视点间合并候选。
虽然已针对优选实施方式示出并描述了本发明,但本领域的技术人员应当理解的是,在不偏离所附权利要求中所限定的本发明的精神和范围的情况下可以做出各种改变和修改。
Claims (13)
1.一种用于预测3D多视点视频中的视点间运动的方法,其中,在执行3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,通过已预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数来计算关于当前视点图片的预测运动矢量,以计算针对所述当前视点图片的预测运动矢量。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,一个视点间图片是在所述当前视点之前的视点图片中的任何一个视点图片。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,一个视点间图片是正好在所述当前视点图片之前的视点图片。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,正好在所述当前视点图片之前的所述视点图片是在时间上早于所述当前视点进行编码并且被包括在参考图片列表List0中的图片。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,通过使用早于所述当前视点进行编码的所有视点间图片中的正好在所述当前视点之前的视点图片的相应块的运动参数来计算关于所述当前视点图片的所述预测运动矢量。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,通过使用预先编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数以及所述当前视点图片的当前块的相邻块的运动参数来计算关于所述当前视点图片的所述预测运动矢量。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,通过使用编码的多个视点间图片中的一个视点间图片的运动参数以及所述当前视点图片的当前块的至少一个相邻块的运动参数来计算关于所述当前视点图片的所述预测运动矢量。
8.一种用于确定3D多视点视频中的视点间合并候选的方法,其中,在所述3D多视点视频的视点间运动预测期间,在计算当前视点图片的视点间合并候选的情况下,与在时间方向上的相应块的运动参数相同的运动参数被用作所述视点间合并候选。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,在执行所述3D多视点视频的视点间运动预测的情况下,通过已预先编码的多个视点间图片中的至少一个视点间图片的运动参数来计算关于所述当前视点图片的预测运动矢量,以计算针对当前视点图片的预测运动矢量。
10.根据权利要求9所述的方法,其中,一个视点间图片是在所述当前视点之前的视点图片中的任何一个视点图片。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,一个视点间图片是正好在所述当前视点图片之前的任何一个视点图片。
12.根据权利要求11所述的方法,其中,正好在所述当前视点图片之前的所述视点图片是在时间上早于所述当前视点进行编码并且被包括在参考图片列表List0中的图片。
13.根据权利要求8所述的方法,其中,在所述3D多视点视频的视点间运动预测期间,在计算当前视点图片的视点间合并候选的情况下,与在时间方向上的相应块的运动参数相同的运动参数以及所述当前视点的当前块的至少一个相邻块的运动参数被用作所述当前视点图片的所述当前块的所述视点间合并候选。
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