维普资讯 http://www.cqvip.com 浙江大 学学报（理学版） 第３３卷第４期 Ｊｏｕｒｎａｌｈｔ ｏｆ Ｚｈｅｊｉｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｎｇ Ｕｎｉｊｏｕｒｎａｌｖｅｒｓｉｔｙ（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｓ．ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ／ｓｃｉ ｏｎ） Ｖｏ１Ｊ２００６年７月 ｕ１．３．２００６ ３ Ｎｏ．４ 一种基于Ｈ．２６４的立体视频编码中的 视差估计快速算法 徐彬 ，郁梅 ～，叶锡恩 ，蒋刚毅 （１．中国科学院计算技术研究所，北京１０００８０；２．宁波大学 电路与系统研究所，浙江宁波３１５２１１； ３．南京大学软件新技术国家重点实验室，江苏南京２１００９３） 摘 要：视差估计与补偿是立体视频图像压缩编码中的关键技术．本文分析了立体摄像系统视差分布的约束条件 （外极线约束、方向性约束等）和视差矢量的相关性（帧内视差矢量的空域相关性和帧间视差矢量的时域相关性）， 并结合Ｈ．２６４标准中的多种块选择模式之间的相关性，提出了基于Ｈ．２６４的立体视频编码的视差估计快速算法． 实验结果表明，提出的快速算法能有效地降低视差估计的计算复杂度． 关键词：视差估计；立体视频编码；约束条件 中图分类号：ＴＮ９ｌ１．７３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００８—９４９７（２００６）０４—４１２—０５ ＸＵ Ｂｉｎ “，ＹＵ Ｍｅｉ ，ＹＥ Ｘｉ—ｅｎ ，ＪＩＡＮＧ Ｇａｎｇ ｙｉ。‘。（１．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８０，Ｃｈｉｎａ；２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ，ＮｉｎｇｂｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎｉｎｇｂｏ ３１５２１１，Ｃｈｉ— ｎａ；３．Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｋｅｙ Ｌａｂ ｏｆ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｎｅｗ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９３，Ｃｈｉｎａ） Ａ ｆａｓｔ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｄｅｏ ｃｏｄｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｈ．２６４．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅ— ｄｉｔｉｏｎ），２００６，３３（４）：４１２～４１６ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆａｓｔ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ａｒｅ ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｎ ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｄｅｏ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ． Ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ｏｎ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ａｍｏｎｇ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｖｅｃｔｏｒｓ ｗｅｒｅ ｆｉｒｓｔ ａｎａｌｙｚｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｐｉｐｏｌａｒ ｌｉｎｅｓ ａｎｄ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ，ｔｈｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｉｎｔｅｒ－ｆｒａｍｅ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｖｅｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｓｐａ— ｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｉｎｔｒａ—ｆｒａｍｅ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｖｅｃｔｏｒｓ．Ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｂｌｏｃｋ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｓ ｉｎ Ｈ．２６４ ｗａｓ ｕ— ｔｉｌｉｚｅｄ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｏｆ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ，ａｓ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｆｕｌｌ ｓｅａｒｃｈ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ ｆａｓｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｉｓ ｍｏｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｒｅｇａｒｄｉｎｇ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ｃｌｏｓｅ ｔｏ ｔｈｅ ｏｎｅ ｂｙ ｍｅａｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｕｌｌ ｓｅａｒｃｈ ｍｅｔｈｏｄ， Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｄｅｏ ｃｏｄｉｎｇ；ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ 以近似作为零［２］． ０ 引 言 视差估计方法主要有像素匹配法 ］、贝叶斯 法ｌ＿４］、块匹配法［ ］和基于对象的方法［ 等．块匹配法 与普通的单通道视频相比，立体视频要处理的 虽然精度低一些，但算法简单、有效，常被采用；像素 数据量相当大（至少是单通道视频数据量的两倍）， 匹配法精度最高，获得的图像质量好，但计算复杂度 因此如何解决针对立体视频数据的压缩传输问题就 高；贝叶斯法易于将视差估计和物体分割结合起来， 显得尤其重要．视差估计与补偿是立体视频图像压 有较严格的数学框架，复杂度较高；基于对象的方法 缩编码中的关键技术［１］．与运动估计相比，视差估计 在单通道视频编码中得到深入的研究，在立体图像 要复杂得多．在运动估计中，移动的像素点通常只有 编码中的应用中算法复杂度很高，有很多问题还没 一小部分，而在视差估计中几乎所有像素的视差大 有解决． 都不为零，除非物体表面离成像平面很远，视差才可 Ｈ．２６４标准是ＩＴＵ—Ｔ的ＶＣＥＧ和ＩＳＯ／ＩＥＣ 收稿日期：２００５—０２—２０． 基金项目：国家１２１然科学基金资助项目（６１４７２１００）；浙江省科学基金青年人才基金资助项目（ＲＣ０１０５７）；浙江省科技攻关资助项目 （２００４Ｃ３１１０５）；宁波市博士基金资助项目（２００４Ａ６１０００１、２００４Ａ６３０００２、２００３Ａ６１００１）． 作者简介：徐彬（１９８１ ），男，硕士生，主要从事立体视频编码方面的研究． 维普资讯 http://www.cqvip.com 第４期 徐彬，等：一种基于Ｈ．２６４的立体视频编码中的视差估计快速算法 ４１３ 的ＭＰＥＧ联合开发的一种高效的视频编码压缩标 准．Ｈ．２６４采用了先进的运动估计和运动补偿技 术、帧内预测、变换编码、统一的熵编码、去块效应滤 波器等新技术．与Ｈ．２６３＋或ＭＰＥＧ一２相比，Ｈ． ２６４在大多数码率条件下能持续提供较高的视频质 量并且最多可节省５Ｏ 的码率．因此，Ｈ．２６４标准 为解决以上立体视频编码大数据量的问题提供了空 间，但计算复杂度是影响Ｈ．２６４标准在立体和多视 点视频编码的重要因素． 在基于Ｈ．２６４的立体视频图像编码中，视差估 计和运动估计一样，是采用块匹配的方法．视差矢量 要受到一定的约束，如相机的几何参数、物体表面的 光滑性等．这些约束如果运用得当将会大大简化视 差估计．本文分析了视差估计中的偏振约束、方向约 束、视差矢量的时域相关性和空域相关性，在此基础 上给出了视差估计的快速算法，并分析了实验结果． １ 基于Ｈ．２６４的立体视频编码解决 方案 基于Ｈ．２６４标准，有如下３种编码方案： （１）独立ＭＣＰ（运动补偿预测）编码两通道分 别采用Ｈ．２６４进行单通道编码．这种方案没有利用 两个通道之间的相关性，编码效率低． （２）层间ＤＣＰ（视差预测补偿）编码 左通道采 用Ｈ．２６４进行单通道编码，右通道编码采用基于左 通道的视差补偿预测．这种方案利用了两通道图像 间的空域相关性，但没有利用右通道内部图像之间 的时域相关性，编码效率仍然不高． （３）ＭＣＰ和ＤＣＰ相结合的方案 左通道作Ｈ． ２６４的单通道编码，对右通道的每个图像块通过 ＭＣＰ和ＤＣＰ两种方式进行预测，从中选择误差较 小的作为预测结果，其编码方案如图１所示．它能有 效地去除左右通道内部前后帧图像之间的时域信息 冗余以及通道间图像对间的空域相关性．本文采用 第３种编码方案． 帧１ 帧３ 帧５ 帧７ 左通道图像 右通道图像 帧２帧４ 帧６ 帧８ 图１ ＭＣＰ和ＤＣＰ联合预测 Ｆｉｇ．１ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｖｅｃｔｏｒ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｃｏｍ ｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ＭＣＰ ａｎｄ ＤＣＰ ２视差匹配的约束条件与视差估计快 速新算法 本文的视差估计算法采用了以下约束条件． ２．１偏振约束 在立体平行相机系统中，左右两个相机的特性 相同，且被设置成平行放置的，这样两个相机的成像 平面是平行的，位于同一个平面内，如图２所示．ｗ 是景物表面任意一点，Ｃ 和Ｃ 代表左右相机光心 的位置， 和 是左右成像平面，Ｗ与Ｃ 、Ｃ 确定 的平面称为偏振平面，该偏振平面与 和 的交 线Ｐ 和Ｐ 称为偏振线．对于给定的景物点，其在 左右图像平面上的图像点总是出现在对应的左右偏 振线上，因此在进行视差搜索时只需沿着偏振线进 行即可．在平行相机系统中，偏振线和图像的水平扫 描线是平行的，所以搜索只须沿着右边图像点所在 的水平线即可． ＣＩ ＣＲ 图２平行相机系统的偏振特性 Ｆｉｇ．２ Ｅｐｉｐｏｌａｒ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｒａｌｌｅｌ ｃａｍｅｒａ ｃｏｎｆｉｇｕ— ｒａｔｉｏｎ ２．２方向性约束 对于平行相机系统，在左右两个相机的焦距相 同的情况下，其视差可以表示如下： ｄｘ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）一ｚＩ 一ｚＲ—ＦＢ／Ｚ， （１） 其中，ｄｘ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）表示点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）在左右图像平面 所形成的水平视差，Ｆ为相机的焦距，Ｂ为两相机的 基线距离．式（１）表明水平方向的视差值始终是正 的，也就是说，对于同一个景物，其透视投影左图像 相对于右图像局部地向右移动．因此在搜索时只须 沿一个方向搜索即可．例如，当寻找右图像块在左图 像中的匹配块时，可优先向右进行搜索． ２．３视差矢量的空域相关性 在立体图像序列中，有些区域可近似看作是光 滑的或局部光滑的，相应视差值的变化也应该是连 续的，因此，在这些区域中，当前宏块与其相邻宏块 的运动矢量有很强的相关性．在进行视差匹配时，以 临近块已求出的视差矢量作为参考，在小范围内搜 维普资讯 http://www.cqvip.com ４１４ 浙江大学学报（理学版） 第３３卷 索当前块的视差矢量，能较快地找到当前视差． ２．４视差矢量的时域相关性 对于相邻两帧图像，仅有少数像素发生了运动， 多数像素的位置并没有变化．对于位置不变的像素 来说，其视差基本不变．所以在进行视差估计时，可 以用前一帧图像的对应视差矢量作为搜索起始点进 行小范围内的搜索，从而快速找到实际视差矢量． 基于以上分析，本文综合考虑了视差匹配的约 束条件以及视差矢量的时间和空间相关性，提出了 视差估计快速算法．算法分为如下两部分： （１）初始运动矢量的预测 第一步，利用时间相关性预测视差矢量的起始 值．采用当前帧Ｋ的前一帧Ｋ一１中对应宏块Ｐ的 视差矢量来预测当前块Ｄ的视差矢量（如图３（ａ）所 示），设预测得到的预测视差矢量为’Ｍ 第二步，利用空间相关性预测视差矢量的起始 值．本文采用当前块Ｄ的左边块Ａ的视差矢量 Ｍ 、上边块Ｂ的视差矢量Ｍ 和右上块Ｃ的视 差矢量Ｍ （如图３（ｂ）所示）联合来预测当前块Ｄ 的视差矢量． Ｂ Ｃ Ａ Ｄ （ａ）利用时间相关性预测视差矢量 （ｂ）相邻块关系 图３（ａ）利用时间相关性预测视差矢量，（ｂ）相邻块关系 Ｆｉｇ．３ （ａ）Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｖｅｃｔｏｒ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ：（ｂ）Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇ ｂｌｏｃｋｓ 预测方法可以表示为：令ｄ 一Ｉ Ｍ —Ｍ ！、 ｄ ：Ｉ Ｍ 一Ｍ Ｉ、ｄ。一Ｉ Ｍ 一Ｍ Ｉ，如果ｄ 、 ｄ 、ｄ。都在［Ｏ，Ｔ。］范围内，则认为相邻块的视差矢 量相关性强，取Ｍ 、Ｍ 、Ｍ 三者的平均值作 为空间预测的视差矢量，设预测得到的预测视差矢 量为Ｍ ｄ２｛否则，认为相邻块的视差矢量相关性 不强，不作空间相关性预测． 第三步，利用宏块相关性预测视差矢量的起始 值．Ｈ．２６４中有７种帧间宏块模式（如图４所示），本 文采用了当前宏块的上层宏块 ］（ｍｏｄｅｌ是ｍｏｄｅ２ 和ｍｏｄｅ３的上层，ｍｏｄｅ２和ｍｏｄｅ３是ｍｏｄｅ４的上 层，以此类推）的视差矢量进行初始视差矢量的预 测，设预测得到的预测视差矢量为Ｍ 。． 第四步，比较Ｍ 、Ｍ 、Ｍ 。，取其最 小值作为初始的预测视差矢量． （２）得到初始预测视差矢量之后，进行小范围的搜索 根据视差矢量的偏振约束特点，在视差匹配时 只沿偏振线进行．因为本文是基于平行相机系统的， 所以其偏振线和扫描线是平行的，左右像素的匹配 点位于同一水平线上，进行搜索时沿水平方向即可． 根据方向性约束，搜索时优先向一个方向搜索． 考虑到左通道图像作为基本层编码，右通道图像作 为增强层编码，视差估计是搜索右通道图像中的图像 块在左通道图像中的匹配块，由方向性约束分析可 知，视差估计时可优先向右进行搜索．搜索步骤如下： 第一步，进行水平方向比较．比较起始搜索点１ 和它右边点２，如果１的ＳＡＤ较小，则水平方向搜 索结束，到第二步；否则，以点２为起始搜索点，回到 第一步，水平方向最多比较４个点． 第二步，进行垂直方向比较．比较点３（如图５ 所示，假设水平搜索结束后点３为最优点）与其上下 两个点４、５，如果点３的ＳＡＤ最小，垂直方向搜索 结束．如果点４的ＳＡＤ最小，说明最优点在点３的 下面，则比较点４与点４下面的点的ＳＡＤ值，如果 较小点为点４，垂直方向搜索结束；否则继续向下比 较，直至垂直方向搜索下边界．如果点５的ＳＡＤ最 小，说明最优点在点３的上面，则比较点５与点５上 面的点的ＳＡＤ值，如果较小点为点５，垂直方向搜索 结束；否则继续向上比较，直至垂直方向搜索上边界． １６×１６ １６×８ ８×１６ ８×８ ｍｏｄｅ＝ｌ 目田田 ｍｏｄｅ＝２ ｍｏｄｅ＝３ ｍｏｄｅ＝４ ８×８ ８×４ ４×８ ４×４ ｍｏｄｅ＝４ 目田田 ｍｏｄｅ＝５ ｍｏｄｅ＝６ ｍｏｄｅ＝７ 图４ Ｈ．２６４中的７种块模式 Ｆｉｇ．４ ７ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｂｌｏｃｋ ｍｏｄｅｓ ｉｎ Ｈ．２６４ ６Ｉ Ｉ５ ｒ ２＇ Ｉ Ｔ４ 图５本文算法的搜索模式 Ｆｉｇ．５ Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｓｅａｒｃｈ ｓｃｈｅｍｅ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ 第三步，如果向右搜索得到的匹配块ＳＡＤ超 过阈值Ｔ ，则搜索点１的左边一个点，如果该点的 ＳＡＤ小于丁 ，则开始向左搜索，重复前面的步骤， 水平方向同样最多比较４个点． 维普资讯 http://www.cqvip.com 第４期 徐彬，等：一种基于Ｈ．２６４的立体视频编码中的视差估计快速算法４１５ ３实验结果及分析 本文分别对ｂｏｏｋｓａｌｅ、ｃｒｏｗｄ和ｓｏｃｃｅｒ立体图 像序列的第５帧到第５４帧做了实验．本文算法是在 Ｈ．２６４校验模型ＪＭ８．５＿８］基础上实现的．对于左通 道的编码，均采用ＩＰＰＰ编码方式，即只有第１帧采 用帧内编码（Ｉ帧），其余帧都采用预测方式进行编 码（Ｐ帧）；编码帧率为３０ ｆ／ｓ；运动估计水平和垂直 搜索范围为［一１６，＋１６３，视差估计水平搜索范围为 ［一４８，＋４８１，垂直范围为［一２，＋２］．比较的对象是 本文的快速算法和通常的全搜索算法，评价指标是 右通道重建后图像的质量（用峰值信噪比ＰＳＮＲ表 示）和算法的复杂度（用搜索点数表示）． 设利用全搜索算法和本文算法视差估计并编码 立体序列右通道第ｉ帧图像视差匹配时（ ≤ｉ≤ ｚ） 的搜索点数分别为Ｓ 。和Ｓ 定义 １２ ／１２ ｐ一∑Ｓ 。／∑Ｓ一 （２） ｉ Ｊｌ １ ｉ Ｊ 式中，口表示本文搜索算法与全搜索算法相比在搜 索点数上下降的倍数．并设△为采用本文搜索算法 与全搜索算法进行视差估计导致的信噪比下降． 图６给出了搜索范围为［一２。＋２］时（对应于曲 线３）、［一４，＋４］时（对应于曲线２）以及用全搜索 （对应于曲线１）时的编码曲线 ．表１为取不同搜 索范围时本文算法与全搜索法相比搜索点数下降的 倍数．显然，随着搜索点数的增多，本文搜索算法的 编码性能逐渐接近全搜索算法，但搜索算法计算复 杂度明显降低了． 图７给出了采用全搜索算法与本文搜索算法对 不同立体视频序列进行视差估计、并编码得到的率 失真曲线．对ｃｒｏｗｄ序列进行视差估计和压缩并解 码得到的重建图像如图８所示（量化步长为２６，第 １５帧的右图像）． 实验结果表明，对于不同的立体视频序列，本文 的视差估计快速搜索算法与全搜索算法相比，编码 的主观质量差别不明显，ＰＳＮＲ下降很少，码率相差 不大，但搜索算法复杂度降低． ４ 结 论 本文综合考虑了立体摄像系统中视差分布的约 束条件和视差矢量的空间及时间相关性，并结合 Ｈ．２６４中宏块选择的可扩展性，提出了一种视差估 计的快速选择算法，实验证明了该算法的有效性． ０ 帧 （ａ）ｂｏｏｌ（ｓａＩｅ立体视频序列 帧 （ｂ）ｃｒ０ｗｄ立体视频序列 帧 （ｃ）ｓｏｃｃｅｒ立体视频序列 图６不同搜索点数的编码性能比较 Ｆｉｇ．６ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃｏｄｉｎｇ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｄｉｆｆｅｒ ｅｎｔ ｓｅａｒｃｈ ｐｉｘｅｌｓ 表１ 不同搜索范围的搜索点数下降倍数 ／４－－ｇ噪比下降△ Ｔａｂｌｅ １ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅａｒｃｈ ｐｏｉｎｔｓ ｜ＰＳＮＲ ｌｏｓｓ Ａ ／／ 主，瑗系 鲁 ：Ｏ 本文方法 Ｂｉｔ ｒａｔｅ（ｋｂｉｔ／ｓ） （ａ）ｂｏｏｋｓａｌｅ立体视频序列 维普资讯 http://www.cqvip.com ４１６ 浙江大学学报（理学版） 第３３卷 ３８ ３７．５ ３７ ３６．５ ３６ ∽ 参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）： ［１］ ＲＥＤＥＲＴ Ａ，ＨＥＮＤＲＩＳＫ Ｅ，ＢＩＥＭＯＮＤ Ｊ．Ｃｏｒｒｅ— ｓｐｏｎｄｅｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｉｍａｇｅ ｐａｉｒｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｓｉｇｎａｌ ＋盆 挡素 孛＃ ．３５．５ ３５ ３４．５ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍａｇａｚｉｎｅ，１９９９，１６（３）：２９—４６． ／ Ｂｉｔ ｒａｔｅ（ｋｂｉｔ／ｓ） ［２］ ＮＡＥＭＵＲＡ Ｔ，ＫＡＮＥＫ０ Ｍ，ＨＡＲＡＳＨＩＭＡ Ｈ． ３４ ３００ ４００ ５００ ６００ ７００ ８００ ９００ １０００ｌｌ００ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ３－Ｄ ｉｍａｇｅｓ［Ｊ］． ＩＥＩＣＥ Ｔｒａｎｓ ＩＮＦ＆ＳＹＳＴ，１９９９，Ｅ８２一Ｄ（３）：５５８－５６５． （ｂ）ｃ ０ｗｄ立体视频序列 ３７ ３６．５ ３６ ３５．５ ∽ 。［３］ ０ＨＭ Ｊ Ｒ．Ｅｎｃｏｄｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉｖｉｅｗ ／／ ｖｉｄｅｏ ｏｂｊｅｃｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｓｉｎａｌｇ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍａｇａｚｉｎｅ， １９９９，１２（７）：４７—５４． ｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｆ ［４］ ＲＥＤＥＲＴ Ｐ Ａ，ＨＥＮＤＲＩＬＫＳ Ｅ Ａ．Ｓｅｌｆ ｃａｌ／ ｓｔｅｒｅｏ ｃａｍｅｒａｓ ｗｉｔｈ ｌｅｎｓ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ［Ｃ］∥Ｐｒｃｅｅｄｉｏｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ ＩＭＤＳＰ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ，１９９８：１６３—１６６． ３５ ３４．５ ／ ，十§ ：搜著 法 Ｏ本文方法 ： ［５］ 朱仲杰，蒋刚毅，郁梅，等．一种基于ＭＰＥＧ－２的立体 视频编码中的时差匹配算法［Ｊ］．电路与系统学报， ２００３，８（１）：３２—３５． ／． ３４ ３５０ ４００ ４５０ ５００ ５５０ ６００ ６５０ ７００ ７５０ Ｂｉｔ ｒａｔｅ（ｋｂｉｔ／ｓ） ＺＨＵ Ｚｈｏｎｇ—ｊｉｅ，ＪＩＡＮＧ Ｇａｎｇ—ｙｉ，ＹＵ Ｍｅｉ，ｅｔ ａ１．Ｆａｓｔ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｄｅｏ （ｃ）ｓｏｃｃｅｒ立体视频序列 图７对不同立体视频序列编码得到的率失真曲线 Ｆｉｇ．７ Ｒａｔｅ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｔｅｒｅｏ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｃｏｄｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＭＰＥＧ－２［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｉｒｃｕｉ￣ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００３，８（１）：３２—３５． ［６］ 朱仲杰，蒋刚毅，郁梅，等．多视点视频编码中的视频目 一■ （ａ１ （ｂ） 标提取与视差匹配［Ｊ］．电子学报，２００４，３２（５）：１４３— １４５． ＺＨＵ Ｚｈｏｎｇ－ｊｉｅ，ＪＩＡＮＧ Ｇａｎｇ－ｙｉ，ＹＵ Ｍｅｉ，ｅｔ ａ１．Ｖｉｄ— ｅｏ ｏｂｊｅｃｔ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｍｕｌｔｉ— ｖｉｅｗ ｖｉｄｅｏ ｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２００４，３２ （５）：１４３—１４５． 图８（ａ）全搜索编解码重建图像ＰＳＮＲ＝３６．５７ｄＢ， （ｂ）本文算法编解码重建图像ＰＳＮＲ＝３６．５ｌｄＢ Ｆｉｇ．８ （ａ）Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｉｍａｇｅ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｆｕｌｌ ｓｅａｒｃｈ ｍｅｔｈｏｄ，ＰＳＮＲ＝３６．５７ｄＢ，（ｂ）Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｉｍａｇｅ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ，ＰＳＮＲ一 ３６．５１ｄＢ ［７］ ＣＨＥＮ Ｚｈｉ—ｂｏ，ＺＨＯＵ Ｐｅｎｇ，ＨＥ Ｙｕｎ．Ｆａｓｔ Ｉｎｔｅｇｅｒ Ｐｉｘｅｌ ａｎｄ Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ Ｐｉｘｅｌ Ｍｏｔｉｏｎ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｉ ＶＴ ［ｃ］＃ＪＶＴ－ＦＯ１７．ｄｏｅ．６ｔｈ Ｍｅｅｔｉｎｇ．Ｊａｐａｎ，２００２． ［８］ ＩＴＵ—Ｔ Ｒｅｃ．Ｈ．２６４ ｌＩＳ０／ＩＥＣ １１４９６—１０ ＡＶＣ［Ｓ］．ＪＭ ８．５． （责任编辑涂红） （上接第４ｌ１页） ［５］ 余党军，程捷，陈偕雄．基于Ｋ图的布尔差分计算的图形 方法Ｄ］．浙江大学学报：理学版，２００２，２９（５）：５０６—５１１． ＹＵ Ｄａｎｇ—ｊｕｎ，ＣＨＥＮＧ Ｊｉｅ，ＣＨＥＮ Ｘｉｅ－ｘｉｏｎｇ．Ｇｒａｐｈ— ｉｃ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ Ｂｏｏｌｅａｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｋ— ２００４． ［７］吴桂初，刘观生，陈偕雄．基于 图计算逻辑函数布尔 差分的新方法［Ｊ］．浙江大学学报：理学版，２００４，３１ （１）：４３—４７． ＷＵ Ｇｕｉ—ｃｈｕ，ＬＩＵ Ｇｕａｎ—ｓｈｅｎｇ，ＣＨＥＮ Ｘｉ￣ｘｉｏｎｇ． ｍａｐ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉ－ ｔｉｏｎ，２００２，２９（５）：５０６－５１１． Ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂｏｏｌｅａｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ［６］陈偕雄，余党军．数字逻辑的图形方法［Ｍ］．北京：机 械工业出版社，２００４． ＣＨＥＮ Ｘｉ￣ｘｉｏｎｇ，ＹＵ Ｄａｎｇ－ｊ ｕｎ．Ｇｒａｐｈｉｃ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｏｎ 一ｍａｐ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ，２００４，３１（１）：４３—４７． （责任编辑涂红） Ｄｉｇｉｔａｌ Ｌｏｇｉｃ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｃｈｉｎａ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｐｒｅｓｓ，