一种基于最小均方差的3D自适应预测视频编码

　　0　前言

　　近年来,随着移动数字电视的逐步推广,特别是手机电视的流行对视频编码的适应性和灵活性提出了更高的要求。这直接促进了视频编码方法的不断改进,例如3D分层树视频编码[1], 3D子带视频编码[2],三维集合分裂嵌入式块编码[3],基于模糊C-划分和3D小波变换的视频编码[4]等。

　　视频编码中的运动补偿一般采用块匹配算法。这种方法有一个明显的缺点,即使利用了双向预测和模式选择,仍然会有所谓方块效应。另外,比特率较低时还会出现晃动和阴影。采用加权平均或块重叠运动补偿可以减轻这些副面效应,但效果不甚理想。为此笔者提出一种利用子带自适应滤波器来改善图象高频成分的预测效果的方法。

　　这种自适应滤波器是基于最小均方差的有限响应数字滤波器。在应用于视频编码时,既考虑了图象平面上,也考虑了时间轴上的运动补偿,即所谓t+2D。当前帧象素的预测使用邻近前、后帧的一组象素,这样就能更好地考虑时空上的变化,从而改善功率信噪比。对于运动物体和背景之间的对比度较大以及照度变化较大的视频序列,改善的效果尤为明显。而固定系数的滤波器则不能适应这种变化,结果编码后的图象质量大大降低。在自适应预测中使用的象素增加能提高功率信噪比,从而逐步改善编码后的图象质量。当然,这样做的代价是计算量增大,成本增加。

　　1　自适应滤波器构造

　　本文提出的基于最小均方差的自适应预测方法是在时间轴上进行的,而运动补偿时间滤波编码首先依赖于开环子带分解。为此设xt表示原来的帧; t为时间下标; ht表示高频子带帧; lt表示低频子带帧。

　　运动补偿时间滤波步骤如图1所示,其中vtt(n)表示从2t帧到2t+1帧的预测位置n的前向运动矢量, v-t(n)表示从2t+2帧到2t+1帧的预测同样位置n的后向运动矢量。

　　如果用2t+2帧和2t帧的一组象素来预测2t+1帧的象素,则得估算式

上式中未涉及运动补偿,其中的加权系数w基于最小均方差(LMS)来确定,在适当的邻域内求和。无论在编码时或是在译码时, LMS自适应可由式(2)来进行。

　　式中,w^ (n)是图象位置n处的系数矢量,xt(n)是邻域象素矢量。当参数μ满足条件:0<μ<2时,

　　自适应算法收敛。

　　高频子带帧ht和低频子带帧lt的估算参见图2。

　　由图2可得

　　如图1所示,若考虑运动补偿,则预测式(1)可重写为

　　如图3所示,改变所选邻域的象素数即可调节自适应滤波,因而具有很大的灵活性。图3中浅色象素是相应的运动补偿象素,深色象素则为了提高功率信噪比。