[发明专利]一种基于宏像素边界匹配的光场图像压缩方法

说明书

本发明公开了一种基于宏像素边界匹配的光场图像压缩方法，包括：输入原始光场图像f(x,y)，对原始光场图像f(x,y)的宏像素块进行重新排布，得到规则化光场图像L(x,y)；将规则化光场图像L(x,y)输入至视频编码器，依据当前编码块B₀的位置及大小选择邻域内的预测参考块B_i，选取当前编码块B₀之外的边界像素P₀和预测参考块B_i之外的边界像素P_i，设定预测参考块B_i之外的边界像素P_i的相应权值w_i；根据权值w_i,通过预测参考块B_i的线性加权组合得到当前编码块的预测值B′₀；根据当前编码块的预测值B′₀和当前编码块B₀的实际值，选择最优的编码预测方法，进行光场图像的压缩。本发明有效地降低空域内的冗余信息，有效地提升编码效率。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与数字图像处理领域，尤其涉及一种基于宏像素边界匹配的光场图像压缩方法。

背景技术

近年来，光场相机所捕获的光场图像在立体显示、三维重建、虚拟现实等计算机视觉领域引发了人们的广泛关注。光场图像在记录了光线角度和位置信息的同时，也具有超高分辨率和特殊的像素分布，这使得相对于传统相机采集的图像，光场数据量急剧增大。数据量的激增给光场图像的存储和传输带来了巨大压力，对现有解码算法和编解码软硬件架构提出了巨大挑战，也将制约了光场相机的发展和应用。因此，研究针对光场数据的编码技术，寻找针对光场数据高效的压缩方法成为由平面多媒体迈向立体影像时代急需且必须解决的核心技术。

目前已有的针对光场图像利用帧内预测技术的直接压缩方法中有三类：第一类是分别使用如JPEG、JPEG2000等图像编码器直接进行光场图像压缩，该方案虽然相对较低的计算复杂度，但是能够获得压缩率十分有限；第二类则基于视差补偿的帧内编码算法，利用光场数据中微透镜图像间的视差关系，通过中心微透镜图像和视差集实现编解码，该方案相对较好的利用微透镜图像之间的相关性，但是会带来额外的码率开销和解码端的压力；第三类则为帧内搜索预测，引入的矢量帧内预测、自身相似性预测和HEVC针对屏幕内容提出的帧内块复制模式(Intra Block Copy)都利用该原理，通过帧内搜索寻找相似的匹配块，并建立相应的向量，通过线性或者非线性关系完成当前编码块的预测和补偿，更能有效地利用光场数据中微透镜图像之间的相似性，获得不错的压缩效率，但是帧内搜索的过程将带来计算复杂度的急剧增长，同时表征搜索向量也将带来而外的码率开销。目前利用帧内预测进行光场图像的直接压缩方法中，统一存在的缺陷就是由于图像中宏像素结构和编码器架构不匹配导致宏像素间的相关性未能充分利用，进而影响了编码效率。

以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种基于宏像素边界匹配的光场图像压缩方法，充分利用光场图像中空域内彼此相邻宏像素具有相似的光强排布的特点，有效地降低空域内的冗余信息，进而实现编码效率的有效提升。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明公开了一种基于宏像素边界匹配的光场图像压缩方法，包括以下步骤：

A1：输入原始光场图像f(x,y)，对所述原始光场图像f(x,y)的宏像素块进行重新排布，得到规则化光场图像L(x,y)；