本項目中,我們提出了一系列的面向低複雜度需求的高效優化技術。我們發現由於多視點視頻具有很強的時、空和視點間的相關性,當前編碼單元
(塊)
的最佳編碼參數就可以通過時、空和視點間三個維度上已編碼塊的參數進行有效預測或估計,由此降低當前編碼塊最佳參數選擇的複雜度,並節省最佳參數編碼比特。另外,我們提出全零塊
(量化後殘差系數全零的塊)
檢測方法,在編碼前準確預測當前編碼塊是否為全零塊,應用於計算量集中的編碼模塊,如運動估計和視差估計,變換以及可變尺寸塊模式選擇,簡化全零塊編碼,降低內存訪問量。鑑於預測編碼信號的統計特性,我們提出統計分析模型及其早期終止策略,並應用於運動╱視差估計和模式選擇以降低複雜度。本項目工作有效降低MVC計算複雜度,方法新穎且具有一定開創性,對3D視頻走向家庭應用、3D編碼器的產業化和低成本化具有重要意義。
多視點視頻系統框架
鄺得互教授
香港城市大學
電腦科學系
cssamk@cityu.edu.hk