蒋 林，施佳琪，李远成

（西安科技大学计算机科学与技术学院，西安 710600）

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0 引言

随着数字视频技术日趋成熟和图像图形技术、计算机视觉技术的快速发展，三维（Three-dimensional，3D）视频以其真实的视觉体验受到了人们的广泛关注，但其庞大的数据量给视频的传输和存储带来了极大的压力。高效视频编码（High Efficiency Video Coding，HEVC）框架主要用于视点纹理图及深度图编码［1］，三维高效视频编码（3D High Efficiency Video Coding，3D-HEVC）是将深度图和纹理图信息用于虚拟合成视点，采用多视点+深度图（Multi-view Video plus Depth maps，MVD）的编码格式，根据数据间关系，引入帧间预测技术降低视频冗余，达到高效视频压缩的目的。

在3D-HEVC 中，编码纹理图造成的图像失真会直接导致合成的虚拟视点失真，如果仍选用标准视频编码器进行编码，视频就会存在失真。这时，该如何描述合成后图像的失真程度，对选择合适的虚拟视点合成（Virtual View Synthesis，VVS）方法有极大的帮助。图像失真程度一般采用失真值描述，合成视点失真变化（Synthesized View Distortion Change，SVDC）算法是通过计算深度图与纹理图信息，获取合成后图像的失真值［2］，即缩短SVDC 算法的执行时间，从而高效描述合成后图像失真程度。

SVDC 算法以整幅图像作为输入，随着图像尺寸的增大，SVDC 算法时间复杂度会大幅增加，失真值将难以计算［3］。文献［4］进行算法分析时，发现在失真值计算过程中:当视差矢量为0，失真值也等于0。根据此特点，采用自适应分段跳过规则视点合成方法，在SVDC 算法计算过程中，降低了计算图像失真程度的时间复杂度。

SVDC 算法以矩阵形式参与运算，运算步骤相对独立，计算过程中数据依赖性低，具有较高的并行性，适合可重构阵列处理器进行并行计算。……