降低多视点编码复杂度的优化模型与方法研究

以多视点视频为代表的三维视频可提供自然逼真的3D场景信息，在3DTV、3D通信等方面将有广泛应有，已成为国际上的前沿研究热点。JVT以H.264/AVC为基础扩展制订多视点视频编码（MVC）标准，其测试模型JMVM目前已至8.0版本，预计2009年即可推出JMVC标准。但是JMVC编码方案是在本来就相当复杂的H.264/AVC框架上扩展的，又需考虑低延迟、随机访问、可分级性等多种需求，使得其复杂度高到很难在实际中运用，如何在保持MVC编码性能的前提下，经优化使复杂度大幅降低，已成为当务之急。本申请项目正是以降低JMVC编码复杂度为目标，在提出构建预测模式复杂度模型和运动一致性模型的基础上，通过MVC运动估计和视间估计的结构优化以及时间预测和视间预测的联合优化使MVC的复杂度大幅降低，为JMVC面向应用建立基础。预期发表高水平论文10篇以上，申请发明专利2～3项，递交国际标准化提案1～2项。

本项目主以降低多视编码的复杂度为目标，探索多视编码的优化算法，获得主要成果如下：1）分别提出“预测模式复杂度模型”和“运动一致性模型”数学模型，为时间预测和视间预测的算法优化提供理论依据；2）提出运动估计和视间估计的结构优化和高效编码方法，可比JMVM的平均运算量降低63.36%；3) MVC提出了基于运动和视差的模式判决和时间与视间预测的联合优化方法，可使MVC的计算复杂度降低76%。4）针对MPEG的建议，在向多视加深度（MVD）延伸和可分级MVC发展中，提出了深度与视频联合编码方案和基于内容自适应的可分级编码方法，前者可大幅度降低或大幅度降低编码复杂度，后者后者发表于IEEE Trans. Image Processing 2012.2, IEEE SPL 2010，被IEE Trans.CSVT评价为可分级编码的代表性工作。