[发明专利]基于贝叶斯准则的3D视频深度图帧内预测模式选择方法

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯准则的3D视频深度图帧内预测模式选择方法。步骤如下：首先由前若干已编码帧的帧内编码预测模式数据得到训练集，并用于训练贝叶斯二分类模型；然后将待编码帧给定PU的SDM模式的RD‑Cost值作为已训练好的分类器的输入特征，并将PU分为S₀和S₁两类；对于属于S₀的PU，单深度模式将是最终的最优帧内预测模式，且模式选择会提前终止；而对于属于S1的PU，编码器将进行传统的帧内模式选择。本发明有效地降低了深度图帧内预测编码的复杂度，减少了帧内预测所需的编码时间；并在提高编码速度的同时，保证了最终解码端合成视角的视频质量。

主权项

1.一种基于贝叶斯准则的3D视频深度图帧内预测模式选择方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对于输入视频序列，判断当前编码帧是否为学习帧，如果是，则进行步骤2，如果不是，则跳至步骤3；步骤2：进行模型学习过程，即用训练集数据训练贝叶斯分类模型，最后返回步骤1；步骤3：将给定预测单元PU的SDM_cost作为输入数据输入到训练好的分类模型中，并得到模型输出分类结果S₀和S₁，SDM_cost表示单深度即SDM模式选择的最小率失真代价，S₀和S₁分别表示SDM模式和其他传统帧内模式；步骤4：对S₀类，帧内模式选择过程只进行SDM模式选择；而对S₁类，帧内模式选择过程进行传统的帧内模式预测；步骤5：判断当前编码块即CU是否为最后编码块，若是，则结束当前帧编码，若不是，则返回步骤3。