[发明专利]自适应量化和自适应反量化的方法、装置及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及一种自适应量化和自适应反量化的方法、装置及其系统。

背景技术

传统电视系统中，用户的视点与视角由摄像机的三维空间位置与方向决定，用户不能自由选择观看的视点与视角。FTV(Free Viewpoint TeleVision，任意视点电视)系统，允许用户自由选择观看电视的视点与视角，能够提供一种更加生动、真实的三维视听系统。

为实现任意视点选择，除视频数据外，还必须获取相应的深度数据。参见图1，FTV系统发送端生成的数据包括：位于多个视点的摄像机阵列拍摄得到的视频数据，以及对应的场景深度数据；FTV系统接收端，基于视频数据和深度信息，采用虚拟视图生成技术，提供用户所需的任意视点视频数据。可见，高质量深度数据的获取、转换，以及传输、处理是FTV系统中的关键技术。

为了方便存储和传输，需要对获取的深度数据进行有效的数字化。所谓有效数字化，是指在给定输出比特数/深度样点的条件下，深度数据平均量化误差最小，即满足Shannon(香农)率失真定理。目前有均匀量化和非均匀量化两种数字化方案。

均匀量化，是将图像的深度数据作为输入，将深度数据线性缩放到量化区间，进行均匀量化的过程。当输入数据在统计意义上均匀分布时，使用这种方法可以得到最小的量化误差。但是，很多场景下输入信号是非均匀分布的，具有单峰或多峰的分布特性，对其进行均匀量化，必然会增大量化误差。

非均匀量化，是将图像的深度数据作为输入，将深度数据经非线性变换后缩放到量化区间，再进行均匀量化的过程。相对于均匀量化方案，该方法能够减小近距离物体深度数据的量化误差。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

在给定输出比特数/深度样点的条件下，采用现有技术对图像的深度数据进行量化，当量化步长和量化区间与输入深度数据的分布特性偏差较大时，会导致较大的量化误差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自适应量化和自适应反量化的方法、装置及其系统，可以减小量化误差，所述技术方案如下：

根据本发明的一方面，提供一种自适应量化的方法，其特征在于，所述方法包括：

对输入场景深度数据进行量化，得到输出场景深度数据；

统计预设的量化输出值在所述输出场景深度数据中出现的频率，若所述频率大于预设的阈值，则所述预设的量化输出值的量化区间对应的深度子空间是有效深度子空间；

对所述有效深度子空间进行量化。

根据本发明的另一方面，还提供一种自适应反量化的方法，其特征在于，所述方法包括：

对接收到的统计直方图码流或标记直方图码流进行解码，得到统计直方图或标记直方图，所述统计直方图为对预设的量化输出值在输出场景深度数据中出现的频率进行统计得到的，所述标记直方图为对所述统计直方图进行标记得到的；

根据所述统计直方图或所述标记直方图，确定输入场景深度数据的有效深度子空间，所述有效深度子空间为所述预设的量化输出值在所述输出场景深度数据中出现的频率大于预设的阈值时，所述预设的量化输出值的量化区间对应的深度子空间；

根据接收到的场景输出深度数据，对所述有效深度子空间进行反量化。

根据本发明的另一方面，还提供一种自适应量化器，其特征在于，所述自适应量化器包括：

有效深度子空间确定模块，用于确定输入场景深度数据的有效深度子空间，包括：输出场景深度数据获取单元，用于对所述输入场景深度数据进行量化，得到输出场景深度数据；

统计单元，用于统计预设的量化输出值在所述输出场景深度数据中出现的频率，若所述频率大于预设的阈值，则所述预设的量化输出值的量化区间对应的深度子空间是有效深度子空间；

量化模块，用于对所述有效深度子空间确定模块确定的有效深度子空间进行量化。

根据本发明的另一方面，还提供一种自适应反量化器，其特征在于，所述自适应反量化包括：

有效深度子空间确定模块，用于确定输入场景深度数据的有效深度子空间，包括：解码单元，用于对接收到的统计直方图码流或标记直方图码流进行解码，得到统计直方图或标记直方图，所述统计直方图为对预设的量化输出值在输出场景深度数据中出现的频率进行统计得到的，所述标记直方图为对所述统计直方图进行标记得到的；