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1、均值偏移多視點視差估計新方法 摘要：針對多視點視頻編碼視差估計計算量大的特點，提出一種基于均值偏移的多視點視差估計方法。在時空域上，分析了視差矢量和運動矢量的相關性，計算了預測視差矢量，確定了視差匹配的初始搜索位置。將該位置作為均值偏移迭代計算的初值，在參考幀中完成宏塊的最佳匹配。通過實驗表明：新方法與全搜索算法相比，在率失真性能降低甚微的情況下編碼時間降低了94%以上；和快速搜索算法相比，新方法編碼時間降低10%以上，率失真性能獲得提高。關鍵詞：視差估計；運動矢量；均值偏移；預測視差矢量；視差匹配中圖分類號：TP391文獻標志碼：A0引言多視點視頻編碼是多媒體信息處理研究的熱點
2、，在三維電視（ThreeDimensionalTeleVision，3DTV）、自由視點電視（FreeViewpointTelevision，6FTV）、虛擬現(xiàn)實等領域廣泛應用[1-2]。多視點視頻是通過相機陣列獲得的信號，數(shù)據(jù)量十分龐大，因此如何對其進行高效的壓縮是該技術的核心。研究表明視差估計在多視點視頻編碼中占用了大量的編碼時間，相關學者對其展開了大量的研究工作。Ding等[3]根據(jù)運動矢量和視差矢量在時空域的相關性來預測視差矢量，提高了編碼效率。Kim等[4]通過視差矢量和運動矢量的幾何關系來預測運動矢量，節(jié)省了編碼時間。鄧智玭等[5]根據(jù)運動和視差模型，結合時空域的多參考
3、幀進行聯(lián)合運動和視差估計，但該算法缺少高效的視差匹配，編碼效率有待提高。宋曉煒等[6]分析了平行相機和匯聚相機視差矢量特點，根據(jù)三步搜索法確定最佳匹配塊，但由于缺少極線校正，匹配精度有待進一步提高。Shen等[7-8]利用鄰近視點的運動矢量來預測當前宏塊的視差矢量，但該方法沒有進一步匹配視差矢量，視差精度還有待提高。均值偏移（MeanShift）是一種高效的聚類方法，Comaniciu等[9]利用MeanShift分析圖像的特征空間，對圖像平滑起到了很好的效果。近年來有學者將MeanShift用于視頻目標的跟蹤[10-11]，也取得了良好的效果。本文分析了視差矢量和運動矢量的幾何關
4、系，計算了預測視差矢量，用MeanShift算法進行視差匹配，取得了良好的效果。4結語本文針對多視點視頻編碼中運算量最大的視差估計提出了一種新的方法。根據(jù)多視點視頻視點之間的空間相關性及同一視點時間上的相關性，分析了視差矢量和運動矢量的幾何關系，獲取了參考宏塊的預測視差矢量。通過建立參考幀和當前幀宏塊的特征模型，用Mean6Shift算法對兩者進行高效匹配。最后通過實驗表明本文方法的視差估計效果理想，和JMVM7.0全搜索算法相比，在保持率失真性能基礎上節(jié)約了90%以上的計算量，和經(jīng)典的快速算法相比率失真性能和編碼效率均獲得提高。參考文獻：[1]KALVAH，CHRISTODOUL
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