图2。4 非独立视点运动矢量预测

为了为当前非独立视图中的块x（u，v）导出候选运动参数，相关的视差矢量d被用于获得相应的参考样本位置xR(uR, vR) = (u + d, v）。其中，（u，v）是该块中心的位置。基于这个参考样本位置xR，参考视图中的预测单元就可以被确定了。值得注意的是，由于3D视频序列通常已被整流，视差矢量d仅具有水平分量【15】。该视差信息d可由深度图估计得到。

如果参考块xR是使用MCP编码的，相关的运动参数（运动假设的数目，参考索引和运动矢量）可被用作当前视图中当前块x的候选运动参数。然后，这些帧间候选运动参数被添加到HEVC的Merge模式的候选列表中，并编码它们的列表索引值。当然，该视差矢量也可以被直接用用作DCP的候选视差矢量。

c。 视间残差预测

除了不同视图中相似的运动参数外，它们的残差信号也是可以预测的。特别地，已编码视图的重建差分信号可用于进一步改善当前非独立视图编码效率。为此，我们整合了基于块自适应的视间残差预测。与视间运动预测类似，视间残差预测使用相同的深度图来为当前视图块估计参考块的位置。

此时，包含该参考块位置的重构残差信号被用于预测当前块的残差。如果视差矢量指向分像素位置，残差预测信号则可以通过使用一双线性滤波器进行内插而获得。最后，只有当前块和参考块的残差信号之间的差值被变换编码，并用于传输。文献综述

2。2。3 深度图编码

对于深度图编码，纹理图序列的帧内预测、运动补偿预测、视差补偿预测和变换编码同样适用。然而，与自然视频不同，深度图有着尖锐的边缘和大片的平坦区域【16】。因此，基于所谓的深度建模模式（depth modeling modes，DMMs）的新的帧内编码技术已在研究发展中。此外，用于深度图编码的运动补偿预测和运动矢量编码也有所改进。再者，直接使用来自相关序列的基于块分割和运动数据的深度编码模式已在发展中。另外，HEVC中所有的环路滤波技术在深度图编码中是禁用的。这里我们只简单阐述一下深度建模模式（DMMs）。

在深度图的平坦区域，即深度变化细微的大块区域，HEVC标准可以很高效地完成编码任务。然而，在尖锐边锋处，HEVC的滤波可能会导致显著的编码伪像，并在合成视图的物体边缘引起很强的可视伪像。为了对这样的边缘有更好的适应性，我们在扩展标准中增加了深度编码四个新的帧内预测模式。如图2。5所示，在这四个模式中，深度块由近似模型分割成两个非矩形区域P1和P2