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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2024-02-01
公开（公告）日：2024-04-19
公开（公告）号：CN117915102A
主分类号：H04N19/186
分类号：H04N19/186;H04N19/103;H04N19/96
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开
摘要：本发明属于视频编码领域，具体涉及一种基于内容划分的VVCSCC快速模式决策方法，包括：将视频帧亮度分量分割成64x64的CU；设计模式决策模型并对其进行训练；通过内容预测子网络预测该CU的类别概率，根据概率值将他们分类；若CU的类别为混合内容，继续预测内容；对于分类为自然内容的CU，直接选择Intra模式；对于分类为动画内容A和屏幕内容TGM的CU，进一步将其特征图送入模式预测子网络预测每个模式的概率；根据动画内容A和屏幕内容TGM的CU的编码概率值进行最优模式决策。本发明针对VVC复杂的划分结构进行了优化，通过使用CNN模型和基于组合的分类子网络，以实现对CU的内容分类和模式预测。
主权项：1.一种基于内容划分的VVCSCC快速模式决策方法，其特征在于，包括：S1：在VTM编码器每帧图像编码开始阶段，将视频帧亮度分量分割成64x64的CU；S2：设计模式决策模型并对其进行训练；所述模式决策模型包括卷积层、内容预测子网络以及模式预测子网络；S3：将64x64的CU输入卷积层生成特征图，并通过内容预测子网络预测该CU的类别概率，根据概率值将他们分类为屏幕内容TGM、自然内容CC、动画内容A、混合内容Mixed；S4：若CU的类别为混合内容Mixed，将对应大小的特征图重新送入对应大小的内容预测子网络继续预测内容，直到不为Mixed预测终止；S5：对于分类为自然内容CC的CU，直接选择Intra模式，跳过IBC和PLT模式；S6：对于分类为动画内容A和屏幕内容TGM的CU，进一步将其特征图送入模式预测子网络预测每个模式的概率，由于动画内容A和自然内容CC最佳模式分布不一样，屏幕内容TGM预测器直接预测3个模式的概率，动画内容A则在全连接层分为两个子网络，分别是否为Intra模式，如果不是Intra模式再进入第二个子网络预测是IBC或者PLT概率；S7：根据动画内容A和屏幕内容TGM的CU的编码概率值进行最优模式决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于内容划分的VVC SCC快速模式决策方法
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