基于H.264標(biāo)準(zhǔn)的雙目立體視頻壓縮編碼與實(shí)現(xiàn)【摘要】本文提出了基于標(biāo)準(zhǔn)的立體視頻編碼器方案，主要由預(yù)測(cè)、變換和熵編碼器三個(gè)部分組成。以左通道為主序列，右通道為輔序列。左通道采用簡(jiǎn)單的編碼，右通道以塊為單位，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和視差補(bǔ)償。通過實(shí)驗(yàn)證明了混合編碼框架具有更好的壓縮效果，通過對(duì)不同圖像復(fù)雜度的序列仿真實(shí)驗(yàn)，得到良好的重建圖像質(zhì)量，證明了本算法的有效性。

【關(guān)鍵詞】立體視頻編碼；；視差補(bǔ)償；運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償

Stereoscopicvideocompressioncodingbasedon

Abstract:Thispaperpresentsakindofstereoscopicvideocodingschemebasedon,whichcontainscomponentsofprediction(motionanddisparityprediction),transformandentropycoding.Theleftchannelismainview,andtherightchannelisauxiliaryview.Theleftchannelofthesequencesisencodedasabit-stream.Therightchannelisencodedbyjointmotionanddisparitycompensationbasedonblock.Theexperimentalresultsshowedthatthejointmotionanddisparitycompensationismosteffectiveincompressionperformance.Doexperimentsonarrayswhoseimagecomplicateddegreearedifferent.Afinelyreconstructedimagequalitycanbeachievedbythiscodingscheme.Itprovedthatthestereoscopicvideocodingalgorithmiseffective.

Keywords:Stereoscopicvideocoding；；Disparitycompensation；Motioncompensation

立體視頻是利用人眼睛的雙目視差原理，雙目各自獨(dú)立地接收來自同一場(chǎng)景的特定攝像點(diǎn)的左右圖像，左眼看偏左的圖像，右眼看偏右的圖像，形成雙目視差，大腦能得到圖像的深度信息，使欣賞到的圖像有強(qiáng)烈深度感、逼真感，觀眾能欣賞到超強(qiáng)的立體視覺效果。

作為MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)的第10部分它不僅含有一個(gè)規(guī)定視頻編碼算法的視頻編碼層，還包括一個(gè)規(guī)定網(wǎng)絡(luò)傳輸規(guī)范的網(wǎng)絡(luò)提取層。編碼效率的提高不只是其中某一項(xiàng)新的編碼技術(shù)所產(chǎn)生的決定性的結(jié)果，而是多種新技術(shù)所產(chǎn)生的細(xì)微的效果積累所致。與先前的標(biāo)準(zhǔn)相比較，有更高的壓縮比，更好的信道適應(yīng)性，應(yīng)用前景更為廣泛。這些都為立體視頻編碼提供了良好的平臺(tái)，也促進(jìn)著立體視頻編碼研究的進(jìn)一步發(fā)展。

立體視頻一般有兩個(gè)視頻通道，數(shù)據(jù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于單通道視頻，所以對(duì)立體視頻的高效壓縮尤為重要。由于使用立體圖像提取深度信息在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中是一個(gè)常用的技術(shù)，Michael是立體視頻編碼的早期研究者，他的論文探索了將視差補(bǔ)償(DC-based)(指使用雙目視視差關(guān)系在兩幅圖像之間建立對(duì)應(yīng))用于從立體視頻序列中的一個(gè)視頻序列預(yù)測(cè)另一個(gè)視頻序列，并提出了多種基于視差補(bǔ)償?shù)姆椒ǎ?］。Perkins將基于視差補(bǔ)償?shù)姆椒w納為一種條件編碼方法，對(duì)于無損編碼來說是最優(yōu)的，對(duì)于有損編碼則是次優(yōu)的［2］。Tzovaras等人提出了視差估計(jì)的分層塊匹配以及運(yùn)動(dòng)視差雙向補(bǔ)償方法，稱之為聚合估計(jì)［3］。另外Franich還提出了基于通用塊匹配算法的視差估計(jì)方法［4］，并引入一種平滑檢測(cè)手段來評(píng)價(jià)視差匹配好壞。在先進(jìn)的基于物體編碼方法的研究中，Ziegler和Panis描述了立體視頻編碼的一種基于物體方向性的編碼器［5］。但是這種方法僅在沒有攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)以及場(chǎng)景中沒有太多對(duì)象時(shí)有用。在立體和多視點(diǎn)編碼中已經(jīng)提出許多基于塊的方法。Puri等人給出了與MPEG-2兼容性編碼的結(jié)果［6］。也給出了針對(duì)該編碼器的一種基于視覺的自適應(yīng)量化方法。SiramSethuramn以及等人提出了基于視差和運(yùn)動(dòng)的可變塊四叉樹多分辨率分割方法，針對(duì)基于MPEG視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的立體視頻流的編碼，按在解碼端是否有合成中間視圖的需要，提出了兩個(gè)立體視頻流的混合分辨率編碼方法［7］。PDGunatilake提出了一種利用人體生理視覺特性的立體流壓縮方法［8］，只對(duì)主幀組(maingroup)進(jìn)行高分辨率的編碼，次幀組(subgroup)只傳送視差信息和運(yùn)動(dòng)信息，不傳送殘差信息。Fujii等人提出了基于多視點(diǎn)編碼以及場(chǎng)景內(nèi)插的視差估計(jì)方法［9］。由此可見，前人大量的工作都是在解決如下問題:靜止立體對(duì)編碼，混合分辨率立體編碼，運(yùn)動(dòng)及視差聯(lián)合估計(jì)，物體方向性立體編碼，與標(biāo)準(zhǔn)可兼容的編碼，基于心理特性的比特分配，基于多分辨率的立體編碼，多視編碼及中間視圖合成等。在本質(zhì)上都是利用雙目視頻流之間的相關(guān)性以整體地提高兩路視頻信號(hào)的編碼效率。

為了進(jìn)一步利用標(biāo)準(zhǔn)的高壓縮性能，本文提出了基于標(biāo)準(zhǔn)的雙目立體視頻的壓縮編碼方法。旨在更有效地去除雙目立體視頻間相關(guān)性以及各個(gè)通道中連續(xù)幀之間的相關(guān)性，從而實(shí)現(xiàn)高信噪比條件下的高倍壓縮。

1基于的立體視頻編碼方案

是一種高效的單通道視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，但對(duì)于立體視頻編碼來說，并不是對(duì)左右通道分別采用高效的單通道視頻編碼，就可以達(dá)到很好的壓縮效果。因?yàn)榱Ⅲw視頻編碼除了要考慮每個(gè)通道幀內(nèi)圖像的空間冗余度和幀間圖像之間的時(shí)間冗余度外，還要考慮左右通道圖像之間的空間冗余度。對(duì)于后者，可以利用視差估計(jì)補(bǔ)償?shù)姆椒▉砣コ淙哂喽取?/p>

立體視頻編碼方案

立體視頻攝取系統(tǒng)常用的攝取方法是從兩個(gè)視角對(duì)同一景物進(jìn)行拍攝，該文所針對(duì)的是其中常用的雙目平行相機(jī)系統(tǒng)；該系統(tǒng)攝得的視頻包括左右兩個(gè)通道。兩個(gè)通道的圖像對(duì)之間存在很強(qiáng)的雙目相關(guān)性。是一種高效的單通道視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，但對(duì)于立體視頻編碼來說，并不是對(duì)左右通道分別采用高效的單通道視頻編碼，就可以達(dá)到很好的壓縮效果。因?yàn)榱Ⅲw視頻編碼除了要考慮每個(gè)通道幀內(nèi)圖像的空間冗余度和幀間圖像之間的時(shí)間冗余度外，還要考慮左右通道圖像之間的空間冗余度。對(duì)于后者，可以利用視差估計(jì)補(bǔ)償?shù)姆椒▉砣コ淙哂喽?。典型的塊基立體視頻編碼有以下三種方案。如圖1、圖2、圖3所示為三種典型的基于標(biāo)準(zhǔn)的立體視頻編碼方案。

如圖1中所示，左右通道進(jìn)行獨(dú)立的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)(MCP)編碼，分別進(jìn)行編碼，該方案只利用了左右通道內(nèi)的相關(guān)性，沒有利用左右通道之間的相關(guān)性，編碼效率低。如圖2中所示，考慮左右通道相關(guān)性和右通道視差預(yù)測(cè)的殘差，左通道采用編碼，右通道采用基于左通道的視差補(bǔ)償預(yù)測(cè)(DCP)編碼，右通道視差預(yù)測(cè)的殘差也采用方式進(jìn)行編碼。這種編碼方案仍缺乏效率，因?yàn)樗鼪]有充分利用右通道前后幀之間的時(shí)間上的相關(guān)性。如圖3中所示，左通道仍采用普通的編碼，右通道的每個(gè)像素塊進(jìn)行兩種方式的預(yù)測(cè)：一種是基于右通道先前幀圖像的MCP方式，另一種是基于左通道圖像對(duì)應(yīng)幀的DCP方式，然后從中選擇預(yù)測(cè)誤差較小的一種。MCP不能預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)引起的“暴露”區(qū)域，DCP不能預(yù)測(cè)“遮擋”區(qū)域。將MCP和DCP相結(jié)合后，就可彌補(bǔ)兩者的不足，從而減小預(yù)測(cè)誤差。

可見，三種方案之中，圖3方案(即MCP和DCP相結(jié)合的編碼方案)的預(yù)測(cè)性能最佳，可以處理好左右序列間DCP和前后幀間MCP的關(guān)系。

圖像編碼類型

基于的立體視頻編碼器中圖像編碼類型共有以下4種

(1)當(dāng)前圖像采用幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼(intrapredict)進(jìn)行壓縮，不進(jìn)行運(yùn)動(dòng)/視差補(bǔ)償和運(yùn)動(dòng)/視差搜索，為I&I幀。

(2)當(dāng)前圖像采用時(shí)間方向的幀間編碼(interpredict)，不進(jìn)行視差補(bǔ)償和視差搜索。當(dāng)參考幀是當(dāng)前圖像之前一幀或多幀圖像，為P&I幀。當(dāng)參考幀是當(dāng)前圖像之前一幀或多幀及之后的一幀或多幀圖像，為B&I幀。

(3)當(dāng)前圖像采用幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼(intrapredict)和空間方向的幀間編碼(interpredict)進(jìn)行壓縮，可以進(jìn)行視差補(bǔ)償和視差搜索，但不進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和運(yùn)動(dòng)搜索，為I&P幀。

(4)當(dāng)前圖像采用時(shí)間方向和空間方向的幀間編碼(interpredict)，可進(jìn)行視差補(bǔ)償和視差搜索。當(dāng)參考幀是當(dāng)前圖像之前幀或多幀圖像，為P&P幀，當(dāng)參考幀是當(dāng)前圖像之前一幀或多幀及之后的一幀或多幀圖像，為B&P幀。

宏塊編碼類型

編碼器首先將一幅完整圖像分為多個(gè)宏(MB)，然后對(duì)這些小塊分別進(jìn)行預(yù)測(cè)、量化、編碼等處理。這樣做的目的是為了加快處理速度，提高編碼效率。因此，對(duì)圖像的壓縮實(shí)際上是在宏塊級(jí)(MB)進(jìn)行的。

立體幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼有4類

(1)以4×4塊(block)為單位9種幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式。

(2)以宏塊(16×16)為單位4種幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式。

(3)空間方向的忽略(skip)，表示本宏塊與空間方向的參考幀相應(yīng)宏塊完全相同，沒有附加信息需要傳送，在解碼端只需要將空間方向的參考幀解碼后的圖像中相應(yīng)宏塊拷貝一份進(jìn)行圖像重建即可。

(4)本宏塊采用空間方向的幀間預(yù)測(cè)的方法，而且進(jìn)行視差搜索的預(yù)測(cè)塊的大小為N×M，根據(jù)N和M的不同，一共有7種搜索模式，每種模式所需要傳的視差矢量的個(gè)數(shù)也由1個(gè)到16個(gè)不等。

立體幀間預(yù)測(cè)編碼有5類

(1)時(shí)間方向的忽略(skip)，表示本宏塊與時(shí)間方向的參考幀相應(yīng)宏塊完全相同，沒有附加信息需要傳送，在解碼端只需要將時(shí)間方向的參考幀解碼后的圖像中相應(yīng)宏塊拷貝一份進(jìn)行圖像重建即可。

(2)本宏塊采用時(shí)間方向的幀間預(yù)測(cè)的方法，而且進(jìn)行運(yùn)動(dòng)搜索的預(yù)測(cè)塊的大小為N×M，根據(jù)N×M的不同，一共有7種搜索模式，每種模式所需要傳的運(yùn)動(dòng)矢量的個(gè)數(shù)也由1個(gè)到16個(gè)不等。

(3)空間方向的忽略(skip)，表示本宏塊與空間方向的參考幀相應(yīng)宏塊完全相同，沒有附加信息需要傳送，在解碼端只需要將空間方向的參考幀解碼后的圖像中相應(yīng)宏塊拷貝一份進(jìn)行圖像重建即可。

(4)本宏塊采用空間方向的幀間預(yù)測(cè)的方法，而且進(jìn)行視差搜索的預(yù)測(cè)塊的大小為N×M，根據(jù)N和M的不同，一共有7種搜索模式，每種模式所需要傳的視差矢量的個(gè)數(shù)也由1個(gè)到16個(gè)不等。

(5)幀內(nèi)預(yù)測(cè)方式，當(dāng)幀內(nèi)預(yù)測(cè)比幀間預(yù)測(cè)的壓縮效果好時(shí)采用這種預(yù)測(cè)。

運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)

運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)(motioncompensationprediction)是對(duì)活動(dòng)圖像進(jìn)行壓縮時(shí)所使用的一種幀間編碼技術(shù)。所謂活動(dòng)圖像實(shí)際上是一個(gè)靜止圖像的序列，當(dāng)它們以每秒鐘不小于24幀的速度連續(xù)顯示的時(shí)候，由于人眼的視覺暫留效應(yīng)，看起來就是連續(xù)的圖像。因此，在一般情況下，相鄰幀間的內(nèi)容實(shí)際相差不大(除了有場(chǎng)景切換等)，有很大一部分甚至是完全一樣的，所以相鄰幀間有較大的相關(guān)性，也就是有很大的)冗余，這種相關(guān)性稱為時(shí)域相關(guān)性。運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)哪康木褪且@種時(shí)域相關(guān)性。

運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償編碼己廣泛應(yīng)用于數(shù)字視頻壓縮中，并已被多種壓縮標(biāo)準(zhǔn)采用。其原理是利用幀間的空間相關(guān)性，減小空間冗余度。幀間編碼可以減小冗余度的原理是因?yàn)閮蓭g有很大的相似性。如果將前后兩幀相減得到的誤差作編碼，那么所需比特就要比幀內(nèi)編碼所需的比特少。因?yàn)閹g差集中在零附近，可以用短的碼字傳送。運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償編碼主要包括運(yùn)動(dòng)估計(jì)和預(yù)測(cè)誤差編碼兩部分運(yùn)動(dòng)估計(jì)的方法有很多。其中基于塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，由于相對(duì)簡(jiǎn)單和有效，應(yīng)用廣泛。其基本思想是將圖像序列的每一幀劃分成子塊，對(duì)于當(dāng)前幀中的每一塊到前一幀某一給定搜索區(qū)域內(nèi)所有候選塊位置，找出與當(dāng)前塊相似的塊，即匹配塊，當(dāng)前塊與其匹配塊之間的相對(duì)位移即為該塊的運(yùn)動(dòng)向量。傳輸是只需將運(yùn)動(dòng)矢量和估計(jì)的誤差值送到接收端。接收時(shí)根據(jù)收到的運(yùn)動(dòng)矢量將參考幀作平移，就得到對(duì)對(duì)當(dāng)前幀的估計(jì)，再加上接收到的誤差值，就是當(dāng)前幀。

視差補(bǔ)償預(yù)測(cè)

在立體視頻圖像的編碼中，為了達(dá)到高效壓縮編碼的目的，除了要考慮每個(gè)通道內(nèi)前后幀圖像之間的時(shí)域相關(guān)性和幀內(nèi)圖像的空域相關(guān)性外，還必須考慮兩通道圖像之間的空域相關(guān)性，前者可以利用運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償技術(shù)進(jìn)行壓縮編碼，去除冗余度，后者利用視差估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)。視差估計(jì)與補(bǔ)償是立體視頻圖像壓縮編碼中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它能夠消除左右兩個(gè)通道的立體圖像對(duì)之間的冗余。視差估計(jì)和運(yùn)動(dòng)估計(jì)相似，兩者都是尋找兩幅圖像之間的相關(guān)性，所不同的是，運(yùn)動(dòng)估計(jì)中兩幅圖像在時(shí)間上是不同步的，是由同一個(gè)相機(jī)拍攝得到的；而在視差估計(jì)中，兩幅圖像在時(shí)間上是同步的，是由兩個(gè)相機(jī)在同一時(shí)間不同視場(chǎng)拍攝得到的。然而，視差估計(jì)要比運(yùn)動(dòng)估計(jì)復(fù)雜的多。在運(yùn)動(dòng)估計(jì)中通常只有部分像素點(diǎn)發(fā)生移動(dòng)，而在視差估計(jì)中幾乎所有的像素的視差都不為零，除非物體表面離成像平面很遠(yuǎn)，視差才可以看作零。

2MCP和DCP相結(jié)合立體視頻編碼方案

基于標(biāo)準(zhǔn)的立體視頻編碼器如圖4所示，圖中ME代表運(yùn)動(dòng)估計(jì)，DE代表視差估計(jì)，MV代表運(yùn)動(dòng)矢量，DV代表視差矢量，VLC代表熵編碼。

根據(jù)這個(gè)框圖可以整理出具體算法步驟

(1)初始化圖像參數(shù)，建立右通道所需的內(nèi)存，如源文件存入的數(shù)組，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和視差補(bǔ)償后殘差圖4立體視頻編碼器

存儲(chǔ)內(nèi)存等。

(2)設(shè)置運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償搜索窗及視差補(bǔ)償搜索窗。

(3)讀取文件。

(4)編碼

1)如果是左通道的第一幀，采用幀內(nèi)編碼。的分塊形式是遍歷過所有分塊模式后得到開銷最小的那種。

2)如果是右通道的第一幀，采用幀內(nèi)編碼，同時(shí)采用以左通道第一幀為參考幀的視差補(bǔ)償預(yù)測(cè)，并存儲(chǔ)所需的視差矢量和殘差。

3)如果是左通道的非第一幀，那么以前一幀作為參考幀進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，采用塊匹配算法，確定搜索范圍，全搜索找到MAE最小的塊，作為最佳匹配塊，即為預(yù)測(cè)塊。并記下運(yùn)動(dòng)矢量MV0。

4)如果是右通道的非第一幀，那么要進(jìn)行兩種預(yù)測(cè)。以前一幀為參考幀進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，同樣找到最佳匹配塊，記下運(yùn)動(dòng)矢量MV1。以左通道相應(yīng)幀為參考幀做視差補(bǔ)償預(yù)測(cè)，找到最佳匹配塊，記下視差矢量DV。

(5)求殘差

1)左通道除第一幀后的每一幀中根據(jù)MV0找出預(yù)測(cè)塊，用當(dāng)前塊減去預(yù)測(cè)塊，得殘差。

2)右通道的每一幀，根據(jù)DV找到視差補(bǔ)償預(yù)測(cè)塊，求得殘差，記為R1；根據(jù)MV1找到運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)塊，求得殘差，記為R2。

(6)確定右通道預(yù)測(cè)塊。如果R1R2，那么將MV1所指的匹配塊作為預(yù)測(cè)塊，最終殘差為R1。反之，將DV所指的塊作為預(yù)測(cè)塊，最終殘差為R2。

(7)對(duì)色差進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)亮度預(yù)測(cè)值，得到色差預(yù)測(cè)值。

(8)將殘差于MV0，MV1，DV進(jìn)行整數(shù)變換，量化，CAVLC編碼。

(9)判斷是否編完整個(gè)宏塊？如果編完，轉(zhuǎn)到下一宏塊，再轉(zhuǎn)到下一片，直到編完整個(gè)圖像。

3仿真實(shí)驗(yàn)

該實(shí)驗(yàn)針對(duì)不同序列的實(shí)驗(yàn)條件均相同，評(píng)價(jià)對(duì)象是兩通道重建后的圖像質(zhì)量和壓縮比，圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)是峰值信噪比的平均值SNR。

實(shí)驗(yàn)序列

選取實(shí)驗(yàn)序列時(shí)從分考慮不同復(fù)雜情況的序列，使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有說服力。實(shí)驗(yàn)序列選取

(1)序列a：IU。圖中只有一個(gè)人物，背景簡(jiǎn)單，運(yùn)動(dòng)幅度低，圖像復(fù)雜度低。

(2)序列b：IUJW。圖中有兩個(gè)人物，背景簡(jiǎn)單，運(yùn)動(dòng)幅度低，但相對(duì)IU序列圖像復(fù)雜度稍高。

(3)序列c：book-sale。圖中人物變?yōu)?個(gè)，背景復(fù)雜，運(yùn)動(dòng)幅度較大，圖像復(fù)雜度偏高。

(4)序列d：crowd。圖中人物眾多，背景復(fù)雜，運(yùn)動(dòng)幅度較大，圖像復(fù)雜度高。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

針對(duì)上述4種序列中的IU、book-sale原始圖像和編碼后的重建圖像分別在圖5、6所示。

圖5IU序列原始圖像重建圖像對(duì)比

上述四種序列經(jīng)過壓縮編碼前后的壓縮比和峰值信噪比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1和所示。圖7為四種序列的右通道亮度PSNR曲線。圖8為四種序列左右通道壓縮比比較圖。圖6book-sale序列原始圖像重建圖像對(duì)比表1四種序列編碼前后壓縮比和峰值信噪比

由表1，圖7，圖8可知，本算法對(duì)于不同復(fù)雜度的序列均能得到圖像質(zhì)量良好的重建圖像。由圖5可知，在圖像質(zhì)量并沒有下降的情況下，本算法中右通道的壓縮比要比左通道略高2左右。這是因?yàn)楸舅惴ńY(jié)合了視差補(bǔ)償和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，求得最小的誤差值，充分利用了立體視頻兩通道間的空間冗余度以及各個(gè)通道自身的時(shí)間冗余度。由圖4可知，圖像復(fù)雜度越高，同等實(shí)驗(yàn)條件下，圖像質(zhì)量PSNR和壓縮比就會(huì)越小。這是因?yàn)?，背景越?fù)雜，人物運(yùn)動(dòng)越劇烈，圖像像素間的相關(guān)性就會(huì)越小，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)和視差補(bǔ)償預(yù)測(cè)需要考慮的因素越多，預(yù)測(cè)效果就會(huì)越差。通過實(shí)驗(yàn)證明了本算法的有效性。

4結(jié)論

綜上所述，本論提出的算法對(duì)于不同復(fù)雜度的序列均能得到圖像質(zhì)量良好的重建圖像。并且在圖像質(zhì)量并沒有下降的情況下，因?yàn)楸舅惴ńY(jié)合了視差補(bǔ)償和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，求得最小的誤差值，充分利用了立體視頻兩通道間的空間冗余度以及各個(gè)通道自身的時(shí)間冗余度，右通道的壓縮比要比左通道略高2左右?？傊笸ǖ啦捎煤?jiǎn)單的編碼，右通道以塊為單位，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和視差補(bǔ)償。通過實(shí)驗(yàn)證明了混合編碼框架具有更好的壓縮效果，通過對(duì)不同圖像復(fù)雜度的序列仿真實(shí)驗(yàn)，得到良好的重建圖像質(zhì)量，證明了本算法的有效性。

【參考文獻(xiàn)】

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