| 由高效能視訊編碼(HEVC) 擴展的三維高效
能視訊編碼(3D-HEVC) 採用多視角視訊加深度格
式，因此編碼器需要同時編碼多個紋理視訊和它
們各自相對應的深度圖。在3D-HEVC 深度圖畫面
內預測編碼中，為了有效的編碼深度圖所額外加
入一些新的工具，譬如深度模型模式，但也大量
增加了深度圖畫面內預測編碼的複雜度。現在已
經有許多相關研究為了降低深度圖畫面內預測中
深度模型模式的複雜度，例如Sanchez 等所提出的
方法[1]。但是深度圖畫面內預測的編碼時間還是
過於冗長，原因是3D-HEVC 在深度圖畫面內預測
僅額外加入一些新的工具之外，其餘的演算法都
和HEVC 流程相同，如粗略模式決策和最有可能
的模式等都與紋理畫面內預測是相同的。這些演
算法原本都是開發應用於紋理影像編碼的，3DHEVC
並沒有經過任何修改。因此，本論文著重於
減少進入粗略模式決策流程之前的畫面內預測模
式，我們所提出的方法改善了Sanchez 等所提出的
方法，預測當前編碼區塊的畫面內預測角度模式，
利用這個角度將不必要的畫面內預測角度模式剔
除，減少了粗略模式決策的候選模式；將我們所
提出的方法和Sanchez 等所提出的方法相結合的混
合型方法，進一步的節省更多的編碼時間，實驗
結果相較於3D-HEVC 的測試軟體HTM16.2，我們
所提出的方法平均能節省約11.747%的編碼時間，
且可以保持相近的位元率與重建視訊品質；而我
們提出的混合型方法平均能節省約22.563%的編碼
時間，仍能保持相近的位元率與重建視訊品質。 |
