一種基于分層wz幀的小波域分布式多視點視頻編碼的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于分層WZ幀的小波域分布式多視點視頻編碼方案。在編碼端將K幀進(jìn)行傳統(tǒng)的幀內(nèi)編解碼，對WZ幀進(jìn)行N層離散小波變換后，進(jìn)行量化，比特面提取，信道編碼。在解碼端，本發(fā)明充分考慮了視頻序列的運動特性，提出了基于分層WZ幀的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)，當(dāng)前層視頻幀的初始邊信息由相鄰最近的兩個更高級別層次的已解碼幀進(jìn)行MCTI得到。解碼時，根據(jù)當(dāng)前幀的前向和后向參考幀及生成的初始邊信息，由低分辨率圖像到高分辨率圖像逐步更新運動矢量和質(zhì)量越來越高的邊信息進(jìn)行迭代解碼。實驗結(jié)果表明，本發(fā)明與傳統(tǒng)的小波域DMVC系統(tǒng)相比，生成的邊信息質(zhì)量更好，提高了DMVC系統(tǒng)的RD性能。
【專利說明】
-種基于分層wz順的小波域分布式多視點視頻編碼
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像通信領(lǐng)域中的分布式多視點視頻編碼(DMVC)邊信息預(yù)測問題，尤 其是設(shè)及一種基于小波域的分布式多視點視頻編碼的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計算機視覺、計算機圖形學(xué)和視頻編碼技術(shù)的日益發(fā)展與融合，處理器能力 與網(wǎng)絡(luò)傳輸能力的飛速提升，現(xiàn)代視頻技術(shù)逐漸向數(shù)字化、立體化發(fā)展。3D視頻由于能夠提 供更加真實和自然的視覺體驗而逐漸成為當(dāng)前視頻編碼領(lǐng)域的研究熱點之一。
[0003] 多視點視頻指的是多個攝像機從不同視角拍攝同一場景得到的一組視頻信號，能 夠形象生動地再現(xiàn)場景，提供立體感與交互感。它是一種有效的3D視頻表示方法，被廣泛的 應(yīng)用于立體電視、交融式會議電視、虛擬現(xiàn)實W及視頻監(jiān)控等多媒體領(lǐng)域。然而與單視點視 頻相比，多視點視頻的數(shù)據(jù)量由于視點的增多而成倍增加，如何高效壓縮數(shù)據(jù)量已成為多 視點視頻技術(shù)需要攻克的難關(guān)。ITU-T和MPEG的聯(lián)合視頻組（JVT)提出了多視點視頻編 (MVC)，MVC標(biāo)準(zhǔn)采用了基于H.264/AVC的結(jié)構(gòu)，在原來的時域預(yù)測的基礎(chǔ)上增加了視點域的 預(yù)測，需要在不同視點間進(jìn)行交叉預(yù)測。因此要求各個攝像機進(jìn)行信息的交互，同時由于編 碼節(jié)點的運算復(fù)雜度高，所W它并不適合真正地布置在攝像機陣列中。
[0004] 基于S1邱ian-Wolf和Wyner-Ziv理論的分布式多視點視頻編碼(DMVC)與傳統(tǒng)MVC 相比，具有編碼復(fù)雜度低，抗誤碼能力良好，使用靈活和延遲較低等特點。視頻序列在編碼 端進(jìn)行獨立編碼，無需運動估計;在解碼端進(jìn)行聯(lián)合解碼，生成用于解碼和重建的邊信息。 運樣就可W將大部分的計算量從編碼端轉(zhuǎn)移到解碼端，從而實現(xiàn)低復(fù)雜度編碼，且DMVC理 論上可達(dá)到MVC的壓縮效率。邊信息的生成技術(shù)是DMVC的重要組成部分，它的精確度直接影 響系統(tǒng)的R-D性能。目前，對DMVC的框架及邊信息生成算法的研究有很多。OguzBici Μ等人 提出了一種分布式視頻編碼結(jié)合Ξ維網(wǎng)絡(luò)的DMVC結(jié)構(gòu)，根據(jù)Ξ維網(wǎng)格理論得到視頻帖的幾 何參數(shù)，只對幾何參數(shù)進(jìn)行編解碼。呂慧提出了一種基于特征提取和匹配的邊信息生成方 案，進(jìn)一步提高了DMVC系統(tǒng)性能。上述方法研究的都是基于離散余弦變換(DCT)的DMVC系 統(tǒng)，不僅存在"方塊效應(yīng)"，且在DCT域中隨著時間軸上G0P的增大，生成的邊信息質(zhì)量逐漸下 降。所W，國外學(xué)者提出了基于離散小波變換(DWT)的分布式視頻編碼方案，不僅克服了巧 塊效應(yīng)"，并且也具有能量集中的特點。但是在傳統(tǒng)基于DWT域的DMVC系統(tǒng)中，當(dāng)前帖最低頻 帶的邊信息直接采用前一解碼帖的最低頻帶圖像，在運動劇烈的情況下存在很大的誤差， 并且隨著運動矢量的更新，誤差會累積到下一頻帶，從而影響解碼質(zhì)量。本發(fā)明考慮了視頻 序列的運動特性，提出了基于分層WZ帖的小波域分布式多視點視頻編碼，采用當(dāng)前帖相鄰 的兩個已解碼帖生成初始邊信息，從而提高邊信息的質(zhì)量及系統(tǒng)的整體性能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對傳統(tǒng)基于DWT域的DMVC系統(tǒng)中當(dāng)前帖最低頻帶的邊信息直接采用前一解碼帖 的最低頻帶圖像而忽略物體運動特性的問題，提出了基于分層WZ帖的DWT域DMVC系統(tǒng)，本發(fā) 明不僅提高了邊信息的質(zhì)量，還改善了 DMVC系統(tǒng)的整體性能。
[0006] 本發(fā)明的基本思想是利用視頻帖的運動特性及DWT的多尺度多分辨率特性，在基 于分層WZ帖的DWT域DMVC系統(tǒng)中，在時間軸上把視頻帖分為不同的時間層，每一層視頻帖最 低頻帶的邊信息由相鄰最近的兩個更高級別層次視頻帖的重建帖進(jìn)行預(yù)測，并且由低分辨 率圖像到高分辨率圖像逐步進(jìn)行迭代解碼，進(jìn)而達(dá)到提高DMVC系統(tǒng)整體性能的目的。
[0007] 在本發(fā)明提出的基于分層WZ帖的DWT域DMVC系統(tǒng)中，在編碼端將各視點的視頻序 列劃分成K帖與WZ帖，K帖采用H. 264編解碼，對WZ帖首先進(jìn)行N級的離散小波變換，得到3N+1 個不同頻帶的圖像，分別記為HHn、LHn、HLn，（n=l，2，...，N)和LLN。然后對每一個頻帶的數(shù) 據(jù)分別進(jìn)行均勻量化，比特面分解，信道編碼。
[0008] 在解碼端，邊信息輔助信道解碼和WZ帖重構(gòu)，邊信息的質(zhì)量直接影響DMVC系統(tǒng)的 整體性能。本發(fā)明提出的基于分層WZ帖的DWT域DMVC系統(tǒng)中，時間軸上視頻序列G0P長度為 8，1(〇、胖21、胖22、胖23、胖24、胖25、胖26、胖27分別表示一個60?內(nèi)的視頻帖，1(8表示下一個60?的1(帖。 Κο和K8為第0級時間層(TLo)的視頻帖，WZ4為第1級時間層(1^1)的視頻帖，WZ2和WZ6為第2級 時間層(化2 )的視頻帖，WZl、WZ3、WZ5、WZ7為第3級時間層(化3 )的視頻帖，TLo~化3級別逐漸降 低。K帖進(jìn)行傳統(tǒng)帖內(nèi)編解碼，WZ帖最低頻帶的時間邊信息由相鄰最近的兩個更高級別層次 視頻帖的已解碼帖進(jìn)行運動補償時域內(nèi)插(MCTI)得到，然后時間邊信息與空間邊信息進(jìn)行 融合得到初始邊信息，其它頻帶則采用基于多分辨率細(xì)化(MRMR)的方法。與傳統(tǒng)的基于DWT 域的DMVC系統(tǒng)相比，本發(fā)明提出的基于分層WZ帖的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)充分考慮了視頻帖的運 動特性，也使基于DWT的DMVC系統(tǒng)具有更好的RD性能。
[0009] 本發(fā)明采用的是基于MRMR的小波域DMVC框架，每一個WZ帖的解碼，都是由低分辨 率圖像到高分辨率圖像逐步進(jìn)行迭代解碼。利用本發(fā)明提出的分層WZ的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)得 到當(dāng)前帖的邊信息SI(t)，前向和后向參考帖分別為f(t-m)和f(t+m)，t表示當(dāng)前時刻。首先 采用SI(t)的最低頻帶作為當(dāng)前WZ帖最低頻帶LLN(t)的邊信息LL'處），解碼得到li/N(t)，然 后利用IX'N(t)與LLN(t-m)、LLN(t+m)進(jìn)行運動估計，得到當(dāng)前分辨率下圖像的運動矢量。利 用該運動矢量對f(t-m)和f(t+m)的相同頻帶圖像進(jìn)行運動補償，得到各高頻帶圖像的邊信 息，從而可W解碼出當(dāng)前分辨率下所有頻帶的圖像。最后，將當(dāng)前分辨率下的圖像作小波反 變換得到高分辨率下的低頻帶圖像，依次循環(huán)直到解碼出原始分辨率下的圖像。由于在解 碼過程中用當(dāng)前帖先解碼得到的低分辨率圖像與兩個參考帖進(jìn)行運動估計，因此高頻帶的 邊信息質(zhì)量將會逐步提升，從而提高解碼的質(zhì)量。
[0010]本發(fā)明改進(jìn)的是基于DWT域的DMVC系統(tǒng)中邊信息的生成質(zhì)量。在DMVC系統(tǒng)的解碼 端，邊信息的精確度越高，與待解碼WZ帖就越接近，信道傳輸?shù)男ｒ灡忍鼐驮缴?，重建的質(zhì) 量也更好。本發(fā)明最關(guān)鍵的是根據(jù)視頻帖的運動特性，利用WZ帖分層的思想，逐層生成WZ帖 的邊信息，逐漸提高邊信息的質(zhì)量，進(jìn)而改善DMVC系統(tǒng)的性能。
【附圖說明】
[0011] 圖1為本發(fā)明的基于小波域的分布式多視點視頻編碼系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
[0012] 圖2為本發(fā)明的基于分層WZ帖的小波域分布式多視點視頻編碼系統(tǒng)的邊信息預(yù)測 結(jié)構(gòu)。
[0013] 圖3~8為本發(fā)明提出的基于分層WZ帖的小波域DMVC系統(tǒng)與傳統(tǒng)的小波域DMVC系 統(tǒng)的率失真曲線對比結(jié)果。其中，圖3為kendo的率失真曲線；圖4為化wspaper的率失真曲 線；圖5為化zna址all2的率失真曲線；圖6為化znanStreet的率失真曲線；圖7為化ncer的率 失真曲線；圖8為racel的率失真曲線。
【具體實施方式】
[0014] 下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明，有必要指出的是，W下的 實施例只用于對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明，不能理解為對本發(fā)明保護范圍的限制，所屬領(lǐng)域 技術(shù)熟悉人員根據(jù)上述
【發(fā)明內(nèi)容】
，對本發(fā)明做出一些非本質(zhì)的改進(jìn)和調(diào)整進(jìn)行具體實施， 應(yīng)仍屬于本發(fā)明的保護范圍。
[0015] 如圖1所示，本發(fā)明提出的基于分層WZ帖的小波域DMVC系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖中，每個視點的 視頻序列分為K帖和WZ帖，對K帖進(jìn)行帖內(nèi)編解碼。對WZ帖則先進(jìn)行N層小波變換，再對各頻 帶進(jìn)行量化，比特面提取，信道編碼。在解碼端，利用如圖2所示的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)，逐步更 新當(dāng)前帖各頻帶的邊信息并輔助解碼與重構(gòu)，直到小波反變換得到原始分辨率下的圖像。 假設(shè)某視點內(nèi)，當(dāng)前t時刻的待解碼帖為WZ(t)，其編碼端和解碼端具體主要包括W下過程 步驟：
[0016] 1、在編碼端，將每個視點的視頻序列按G0P長度為8分為多個圖像組，其編碼過程 如下：
[0017] (1)先對每個G0P內(nèi)的K帖進(jìn)行傳統(tǒng)的帖內(nèi)編碼，再進(jìn)行傳統(tǒng)的帖內(nèi)解碼。
[0018] (2)對WZ(t)進(jìn)行N級離散小波變換，得到3N+1個不同頻帶的圖像，分別記為HHn、 LHn、HLn, (n= 1,2,. . . ,Ν)和LLn。
[0019] (3)對每個頻帶按照設(shè)定的量化步長進(jìn)行均勻量化，由低頻帶向高頻帶依次進(jìn)行 比特面分解，再將比特面依次送入編碼器進(jìn)行編碼。
[0020] 2、在解碼端，如圖2所示，本發(fā)明提出了基于分層WZ帖的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)，當(dāng)前層 WZ帖最低頻帶LLn的時間邊信息由相鄰最近的兩個更高級別視頻帖的已解碼帖進(jìn)行MCTI得 到，具體的邊信息預(yù)測步驟如下：
[0021] (1)如圖2所示，G0P長度為8 dKo和K8為第0級時間層(TLo)的視頻帖，WZ4為第1級時 間層(TLi)的視頻帖，WZ2和WZ6為第2級時間層(化2)的視頻帖，WZi、WZ3、WZ5、WZ7為第3級時間 層(化3)的視頻帖，TLo~化3級別逐漸降低。
[0022] (2)TLo層，對關(guān)鍵帖Κο、Κ8先進(jìn)行帖內(nèi)編解碼，得到Κο'、Κ8'。
[0023] (3)化1層，根據(jù)已解碼的更高級別視頻帖預(yù)測WZ4的時間邊信息媽。
[0024]
[00巧]S巧與根據(jù)左右視點已解碼帖生成的空間邊信息進(jìn)行融合得到初始邊信息，最終解 碼得到WZ'4。
[0026] (4)TL2層，根據(jù)已解碼的更高級別視頻帖預(yù)測WZ2、WZ6的時間邊信息掛!、57:。
[0027]
[0028] 時間邊信息與根據(jù)左右視點已解碼帖生成的空間邊信息進(jìn)行融合得到初始邊信 息，最終解碼得到WZ'2、WZ'6
[0029] (5)TL3層，根據(jù)已解碼的更高級別視頻帖預(yù)測胖21、胖23、胖25、胖27的時間邊信息碼、 S7;、斯、57-
[0030]
[0031] 時間邊信息與根據(jù)左右視點已解碼帖生成的空間邊信息進(jìn)行融合得到初始邊信 息，輔助WZ帖的解碼重建。
[0032] 本發(fā)明提出基于分層WZ帖的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)，不僅具有更好的伸縮性，而且與傳 統(tǒng)DWT域中最低頻帶邊信息直接采用前一解碼帖最低頻帶圖像的結(jié)構(gòu)相比，生成的邊信息 質(zhì)量更高，即與WZ帖的相似度更高。
[0033] 3、本發(fā)明采用的是基于多分辨率運動細(xì)化(MRMR)的小波域DMVC框架，解碼時從低 頻帶到高頻帶逐步更新運動矢量，從而得到不斷更新的各頻帶邊信息。當(dāng)前t時刻待解碼帖 WZ(t)的初始邊信息SI(t)由上述2中的基于分層WZ帖的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)生成，前向和后向 參考帖分別為f(t-m)和f(t+m)，WZ(t)的邊信息更新及解碼過程具體如下：
[0034] (1)對SI (t)進(jìn)行N級離散小波變換，采用最低頻帶作為WZ(t)中最低頻帶LLn(t)的 邊信息ZX>)，對LLN(t)進(jìn)行WZ解碼與重建得到LLN(t) '，并設(shè)n = N。
[00對 （2)對LLN(t)'與化n(t-m)和LLn(t+m)之間進(jìn)行運動估計得到當(dāng)前分辨率下高頻頻 帶 HHn ( t)、HLn (t )、LHn ( t)的運動矢量MVnf、MVnb。
[0036] (3)利用更新的運動矢量，分別與f(t-m)和f(t+m)的相同頻帶進(jìn)行運動補償，得到 前后向補償圖像HHnf(t)與HHnb(t)、HLnf(t)與HLnb(t)、LHnf(t)與LHnb(t)，進(jìn)而求得當(dāng)前分辨 率下各高頻頻帶的邊信息./Wf(0、掛芳閑、口似。
[0037]
[0038] (4)利用更新后的邊信息對Ξ個高頻頻帶HHn(t)、化n(t)、LHn(t)分別進(jìn)行解碼和 重建得到HHn(t) '、HLn(t) '、LHn(t) '，即已得到當(dāng)前分別率下所有頻帶的解碼信息，然后利 用小波反變換得到上一級分解中的最低頻帶信息LLn-i(t)。
[0039] (5)依次將η的值減1，進(jìn)行步驟(2巧lj(4)直到η的值為0,最終解碼出原始分辨率下 的WZ帖。
[0040] 為了驗證本發(fā)明的算法，我們對其進(jìn)行了實驗驗證，其結(jié)果如圖3~8所示。圖3~8 為本發(fā)明提出的基于分層WZ帖的小波域DMVC系統(tǒng)與傳統(tǒng)小波域DMVC系統(tǒng)的率失真曲線對 比結(jié)果，本發(fā)明采用提出的基于分層WZ的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)DWT域的邊信息由前一解碼 帖進(jìn)行預(yù)測(最低頻帶的邊信息直接采用前一解碼帖的最低頻帶圖像）。具體過程如下： [0041 ] 1、測試的多視點視頻序列的名稱、大小、帖率分別為:kendo(256 X 192，30帖/秒）、 Newspape;r(256X 192,30帖/秒）、F^oznan化112(480X272,25帖/秒）、PoznanStreet(480X 272，25帖/秒）、Dancer(480X272，25帖/秒）、racel(640X480，15帖/秒）。
[0042] 2、關(guān)鍵帖K帖采用Η. 264編解碼，量化步長取22。
[0043] 3、WZ帖的量化步長分別取5、10、15、20、25。本發(fā)明與傳統(tǒng)小波域DMVC系統(tǒng)進(jìn)行比 較，對其兩種視頻性能:峰值信噪比(PSNR)和比特率進(jìn)行比較分析，其中PSNR能體現(xiàn)視頻的 客觀視頻質(zhì)量。系統(tǒng)的性能差距用W下兩個指標(biāo)進(jìn)行評估：
[0044] Δ PSNR = PSNRnew-PSNRref
[0045]
[0046] 其中，A PSNR表示本發(fā)明算法與傳統(tǒng)小波域DMVC系統(tǒng)峰值信噪比的差值，A Rate 表示本發(fā)明算法與傳統(tǒng)小波域DMVC系統(tǒng)的比特率差值的百分比。
[0047] 4、輸入2個相同的視頻序列；
[004引5、分別對2個不同的視頻序列在本發(fā)明提出的基于分層WZ帖的小波域DMVC系統(tǒng)和 傳統(tǒng)小波域DMVC系統(tǒng)中進(jìn)行視頻編解碼；
[0049] 6、兩個系統(tǒng)分別輸出視頻編解碼后的視頻序列W及各自的比特率和PSNR值，上述 的2個指標(biāo)的結(jié)果如表1-2所示。統(tǒng)計顯示本發(fā)明的基于分層WZ帖的小波域DMVC系統(tǒng)與傳統(tǒng) 的小波域DMVC系統(tǒng)在比特率方面變化了-11.1338 %~-1.0471 %，在PSNR方面提高了 0.0362地~1.5527地。從總體來看，本發(fā)明的基于分層WZ帖的小波域DMVC系統(tǒng)與傳統(tǒng)的小 波域DMVC系統(tǒng)相比，比特率平均下降6.0096%，峰值信噪比PSNR平均提高了0.6038地，本發(fā) 明的基于分層WZ帖的小波域DMVC系統(tǒng)具有更好的RD性能。
[0050] 表1本發(fā)明算法與傳統(tǒng)算法之間比特率的比較
[0化1 ]

[ο化5]
【主權(quán)項】
1. 一種基于分層WZ幀的小波域分布式多視點視頻編碼，其特征在于主要包括以下過程 步驟： (1) 在編碼端，按照GOP長度為8將每個視點的視頻序列分為多個圖像組。在每個GOP內(nèi)， K幀進(jìn)行傳統(tǒng)的幀內(nèi)編解碼，WZ幀按照傳統(tǒng)DWT域的編碼方式進(jìn)行。 (2) 在解碼端采用基于分層WZ幀的邊信息預(yù)測結(jié)構(gòu)，KtKWZhWZhWZhWZ^WZ^WZf^WZT* 別表示一個GOP內(nèi)的視頻幀，K 8表示下一個GOP的K幀。K〇和K8為第0級時間層(TLo)的視頻幀， WZ4為第1級時間層(TL!)的視頻幀，WZ2和WZ6為第2級時間層(TL2)的視頻幀，WZ!、WZ 3、WZ5、WZ7 為第3級時間層(TL3)的視頻幀，TLo~TL 3級別逐漸降低。具體邊信息預(yù)測過程如下： a) TLo層，對關(guān)鍵幀Ko、K8進(jìn)行幀內(nèi)編解碼，得到Ko '、K8 '。 b) TIJl，對Κο'和Κ8'進(jìn)行MCTI獲得WZ4的時間邊信息汾丨，與根據(jù)左右視點已解碼幀生成 的空間邊信息進(jìn)行融合得到初始邊信息，最終解碼得到WZ' 4。 c) TL2層，對KQ '和WZ ' 4、WZ ' 4和K8 '進(jìn)行MCTI獲得WZ2、WZ6的時間邊信息S/卜67.(,與根據(jù) 左右視點已解碼幀生成的空間邊信息進(jìn)行融合得到初始邊信息，最終解碼得到WZ' 2、WZ'6。 d) TL3層，對K〇 ' 和WZ ' 2、WZ ' 2和WZ ' 4、WZ ' 4和WZ ' 6、WZ ' 6和Ks ' 進(jìn)行MCTI 獲得WZi、WZ3、WZ5、WZ7 的時間邊信息5??、兩、S/丨、沒(，與根據(jù)左右視點已解碼幀生成的空間邊信息進(jìn)行融合 得到初始邊信息，輔助WZ幀的解碼重建。 (3) 在解碼端進(jìn)行WZ幀的解碼重建，當(dāng)前t時刻的視頻幀WZ(t)的初始邊信息SI (t)由前 向和后向參考幀f(t-m)和f(t+m)預(yù)測得到。對SI(t)進(jìn)行N級離散小波變換，采用最低頻帶 圖像作為WZ(t)中最低頻帶圖像LL N(t)的邊信息⑴，對LLN(t)進(jìn)行WZ解碼與重建得到 LLN(t)'。 (4) 對LLn (t) '與LLn(t-m)和LLn(t+m)之間進(jìn)行運動估計得到新的運動矢量，利用更新 的運動矢量對f (t-m)和f (t+m)的相同頻帶進(jìn)行運動補償，得到當(dāng)前分辨率下高頻頻帶HHn (t)、HLN(t)、LHN(t)的邊信息并輔助解碼與重建。利用當(dāng)前分別率下所有頻帶的解碼信息進(jìn) 行小波反變換得到上一級分解中的最低頻帶信息LLhU)。重復(fù)本步驟，直到N的值被減為 0，即解碼出原始分辨率下的WZ幀。2. 如權(quán)利要求1所述基于分層WZ幀的小波域分布式多視點視頻編碼，其特征在于在步 驟(2)中所述的當(dāng)前層WZ幀最低頻帶的邊信息由相鄰最近的兩個更高級別層次的已解碼幀 進(jìn)行預(yù)測，從而避免了傳統(tǒng)小波域DMVC系統(tǒng)中最低頻帶的邊信息直接采用前一解碼幀的最 低頻帶圖像而忽視了視頻序列運動特性的問題。3. 如權(quán)利要求1所述基于分層WZ幀的小波域分布式多視點視頻編碼，其特征在于在步 驟(3)~(4)中所述的根據(jù)多分辨率運動細(xì)化，參考相鄰的兩個已解碼幀，在已解碼的低頻 帶圖像上得到高頻帶圖像的高質(zhì)量邊信息。4. 一種用于執(zhí)行權(quán)利要求1-3之一所述基于分層WZ幀的小波域分布式多視點視頻編解 碼器。
【文檔編號】H04N19/61GK106060567SQ201610428712
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月16日
【發(fā)明人】卿粼波, 熊文詩, 何小海, 陳真真, 吳曉紅, 熊淑華
【申請人】四川大學(xué)