[发明专利]一种物联网下的3D会议视频解码方法、装置及系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体是一种物联网下的3D会议视频解码方法、装置及系统。

背景技术

近年来随着信息技术的迅速发展，3D视频技术应运而生，三维视频会议的需求也与日俱增。但是，3D视频拥有庞大的数据量，其存储和传输非常困难，因此，3D视频的有效压缩在物联网中应用于三维视频会议中非常重要。

物联网被看作信息领域一次重大的发展和变革机遇。欧盟委员会认为，物联网的发展应用将在未来5～15年中为解决现代社会问题带来极大贡献,我国也将物联网作为战略性的新兴产业予以重点关注和推进。

为了实现物联网信息化的工业应用，首先要解决信息的获取、编码和传输问题，传统的信息中，最为重要的是视觉信息，视觉信息包括图像和视频，其中3D视频信息作为更加生动形象的视觉信息，满足人们更高的感知需求，在三维视频会议中的要求更是有增无减。物联网中包含低能耗的一些设备，如手机、传感器等，这些设备不能满足传统3D视频编码的需求。分布式3D视频编码算法满足物联网中的低能耗设备的需求，同时避免移动设备之间的通信，3D视频会议中的视频压缩编码尤为重要。同时，3D视频拥有庞大的数据量，其相应的存储和传输非常困难。为了能在将来的物联网上进行其传输，必须对其进行有效压缩，这就是视频编码问题。因此，3D视频的有效压缩在将来的物联网中三维视频会议的应用上尤为重要。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明提出了一种物联网下的3D会议视频解码方法，在分布式编码基础上，采用多变信息建立最优视频重建，提高了分布式编、解码的效率。

本发明采用下面的技术方案：

一种物联网下的3D会议视频解码方法，包括：

获取视频流的编码信息，所述编码信息包括K帧编码信息和WZ帧编码信息；

对所述K帧编码信息进行解码，获取边信息；

基于贝叶斯准则，采用所述边信息得到WZ帧的条件概率密度函数；

根据所述WZ帧的条件概率密度函数重建WZ帧，然后再对所述重建的WZ帧进行解码。

进一步的，对所述K帧编码信息进行解码，采用运动补偿获取多边信息；

根据多边信息中的相邻边信息剩余能量确定相关噪声模型；

根据相关噪声模型确定所述WZ帧条件概率密度函数的相关噪声系数。

进一步的，所述相关噪声模型采用拉普拉斯模型。

进一步的，所述多边信息包括采用双向运动补偿产生的第一边信息，采用前向预测得到的第二边信息和采用后向预测得到的第三边信息。

进一步的，根据所述第一边信息、第二边信息和第三边信息计算相邻边信息的剩余能量；

根据第二边信息、第三边信息以及WZ帧编码信息获得残差帧信息，所述残差帧信息包括2ⁿ组数据，每组数据对应一组相关噪声系数，根据所述剩余能量确定阈值相关噪声系数，所述阈值相关噪声系数即为WZ帧条件概率密度函数的相关噪声系数。

进一步的，所述基于贝叶斯准则，采用所述边信息得到WZ帧的条件概率密度函数包括：

基于贝叶斯准则，假定边信息等于相关噪声与WZ帧重建值之和，且相关噪声服从均值为零的拉普拉斯分布，将所述WZ帧条件概率密度函数进行分解，得到：

其中，x：源信息；y1y2:两个边信息；f(x|y1,y2):条件y1,y2下的条件概率密度函数，f(x|y₁):条件y₁下的条件概率密度函数，f(x|y₂):条件y₂下的条件概率密度函数，f(x)、f(y₁)、f(y₂)和f(y₁，y₂)均为基于贝叶斯准则下的先验概率。

发明还提供了一种物联网下的3D会议视频解码装置，包括：

码流获取模块，用于获取视频流的编码信息，所述编码信息包括K帧编码信息和WZ帧编码信息；

K帧解码模块，对所述K帧编码信息进行解码，获取边信息；

条件概率密度函数计算模块，用于基于贝叶斯准则，采用所述边信息得到WZ帧的条件概率密度函数；

WZ帧解码模块，根据所述WZ帧的条件概率密度函数重建WZ帧，然后再对所述重建的WZ帧进行解码。

进一步的，所述WZ帧解码模块包括相关噪声模型确定模块，用于根据多边信息中的相邻边信息剩余能量确定相关噪声模型；并根据相关噪声模型确定所述WZ帧条件概率密度函数的相关噪声系数。