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随着时代的发展,普通的2D视频已经越来越不能满足人们生活娱乐需求。对视频3D(3 Division,3D)效果的追求俨然已为当今视频发展的一个热门方向,3D游戏的普及就是一个典型的代表。2015年,国际电信联盟(ITU-T)与国际标准化组织(ISO)在HEVC标准基础上制定发布了3D-HEVC标准。为了更好的进行3D视频的压缩,在3D-HEVC标准中允许使用深度图+多视角方式进行编码。由于深度图具有大面积的平坦区域和锐利的边缘,3D-HEVC引入了针对于深度图的帧内预测模式,即DMM(Depth modeling modes,DMMs)模式,以提高3D视频帧内压缩后的视频质量。DMM模式包含DMM1和DMM4两种模式。其中,DMM1模式中每个预测单元(Prediction Unit,PU)都有很多种划分方式。例如,对于32x32尺寸的PU的划分方式就有368种。这使DMM模式的粗选计算复杂度远高于3D-HEVC普通帧内模式。因此相对于3D-HEVC中的普通帧内模式,DMM模式的增加在提高视频编码质量的同时极大的增加了帧内编码的复杂度。这增加了实际应用中的难度,阻碍了3D-HEVC的普及以及应用。本文对3D-HEVC帧内预测DMM模式决策进行了深入研究,并对其复杂度进行了分析。本文提出了相关快速算法以减少计算复杂度,包括减少不必要的DMM模式和简化DMM1模式中划分方式的搜索过程两个方面:一、3D-HEVC中DMM模式skip算法。通过更改HTM中帧内模式以及DMM模式的处理顺序,利用普通帧内模式的细选计算结果RD-Cost(rate and distortion cost)来判断当前CU是否有必要计算DMM模式。如果当前CU的普通帧内模式的计算结果RD-Cost值较小,就舍弃DMM模式的计算;反之,则需要进行DMM模式的计算。相对于其它同类型的方法,本方法采用了普通模式细选代价,估计更加准确。同时本方法可以与方差等其他方法结合,以进一步减少编码时间。二、3D-HEVC中DMM模式搜索优化算法。根据DMM1模式划分方式的特点,引入黄金分割搜索算法。通过对黄金分割搜索算法进行三次迭代最终确定DMM1中划分方式的搜索区域,避免了在搜索过程中遍历所有的DMM1划分方式。相对于其他同类型方法,本方法只需对较少的DMM1划分进行搜索,可以节约更多的搜索时间。为了验证本文所提出的算法的有效性,对本文提出的算法采用了8组官方标准测试序列进行训练和测试,包含1024x768和1920x1080两种分辨率。实验中采用了三视点加深度图全帧内配置文件。实验中所采用的4组QP值为(25,34),(30,39),(35,42),(40,45)。本文对算法的两个方面都分别进行了测试。DMM模式skip算法减少了32.09%帧内编码时间,带来了0.06%的BD-rate性能损失;DMM模式搜索优化算法减少了70.44%DMM1搜索时间,带来了0.22的BD-rate性能损失。相对于同类型的方法,两种方法均可以在保持相同编码性能损失的情况下比其它同类型方法减少更多的编码时间或者DMM1搜索时间。通过将两种方法相结合,本文提出的算法整体上在减少37%的帧内编码时间的同时,仅有0.4%BD-rate的性能损失。