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基于深度学习帧内编码快速划分算法
1
作者
曾奥迪
杨静
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第4期1014-1020,共7页
为降低H.266/VVC(versatile video coding)帧内编码复杂度,提出一种基于纹理分类的卷积注意力机制神经网络CBAM-CNN(convolutional block attention module-convolution neural network)模型的快速帧内编码单元划分方法,替代嵌套多类型...
为降低H.266/VVC(versatile video coding)帧内编码复杂度,提出一种基于纹理分类的卷积注意力机制神经网络CBAM-CNN(convolutional block attention module-convolution neural network)模型的快速帧内编码单元划分方法,替代嵌套多类型四叉树QTMT(quadtree with nested multi-type tree)的遍历搜索。综合考虑每个编码单元CU(codinguint)纹理特征,建立基于阈值的纹理分类模型,判断64×64的编码单元是否划分;设计并训练一种CBAM-CNN网络模型,预测32×32,16×16CU的划分结果。仿真结果表明,所提算法使帧内编码时间平均减少43.217%,编码比特率仅增加0.894%,有效降低了帧内预测的编码复杂度。
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关键词
帧内预测
纹理复杂度
阈值分类
编码块划分
嵌套多类型四叉树
划分
注意力机制
编码
复杂度
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职称材料
基于梯度的H.265/HEVC帧内预测硬件加速算法研究
被引量：
10
2
作者
李文武
孙书为
郭阳
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第4期575-582,共8页
HEVC即H.265,是目前最新的视频编码标准。相比于前一代视频编码标准,H.265/HEVC虽然能够明显改善视频压缩效率,但是却带来了更高的计算复杂度,尤其是在帧内预测过程中。为了解决这个问题,提出一种基于梯度的帧内预测硬件加速算法来跳过...
HEVC即H.265,是目前最新的视频编码标准。相比于前一代视频编码标准,H.265/HEVC虽然能够明显改善视频压缩效率,但是却带来了更高的计算复杂度,尤其是在帧内预测过程中。为了解决这个问题,提出一种基于梯度的帧内预测硬件加速算法来跳过一些帧内预测模式和划分深度的预测过程,从而达到减少计算的目的。利用图像梯度信息来粗略估计编码单元的纹理方向和纹理复杂度,其中纹理方向用来估计编码单元的最优帧内预测方向,纹理复杂度用来判断是否跳过当前划分深度的预测编码过程。实验表明,相比于H.265/HEVC测试模型HM16.18,本文提出的算法能够减少60.59%的编码时间,仅造成0.38dB的BD-PSNR减少和8.52%的BD-Rate增加。
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关键词
H.265/HEVC
帧内预测
梯度
硬件加速
编码块划分
帧内预测模式选择
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职称材料
题名
基于深度学习帧内编码快速划分算法
1
作者
曾奥迪
杨静
机构
上海海事大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第4期1014-1020,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61902239)。
文摘
为降低H.266/VVC(versatile video coding)帧内编码复杂度,提出一种基于纹理分类的卷积注意力机制神经网络CBAM-CNN(convolutional block attention module-convolution neural network)模型的快速帧内编码单元划分方法,替代嵌套多类型四叉树QTMT(quadtree with nested multi-type tree)的遍历搜索。综合考虑每个编码单元CU(codinguint)纹理特征,建立基于阈值的纹理分类模型,判断64×64的编码单元是否划分;设计并训练一种CBAM-CNN网络模型,预测32×32,16×16CU的划分结果。仿真结果表明,所提算法使帧内编码时间平均减少43.217%,编码比特率仅增加0.894%,有效降低了帧内预测的编码复杂度。
关键词
帧内预测
纹理复杂度
阈值分类
编码块划分
嵌套多类型四叉树
划分
注意力机制
编码
复杂度
Keywords
intra prediction
texture complexity
threshold classification
CU division
QTMT division
attention mechanism
coding complexity
分类号
TN919.81 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于梯度的H.265/HEVC帧内预测硬件加速算法研究
被引量：
10
2
作者
李文武
孙书为
郭阳
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第4期575-582,共8页
基金
国家自然科学基金(61602493)
文摘
HEVC即H.265,是目前最新的视频编码标准。相比于前一代视频编码标准,H.265/HEVC虽然能够明显改善视频压缩效率,但是却带来了更高的计算复杂度,尤其是在帧内预测过程中。为了解决这个问题,提出一种基于梯度的帧内预测硬件加速算法来跳过一些帧内预测模式和划分深度的预测过程,从而达到减少计算的目的。利用图像梯度信息来粗略估计编码单元的纹理方向和纹理复杂度,其中纹理方向用来估计编码单元的最优帧内预测方向,纹理复杂度用来判断是否跳过当前划分深度的预测编码过程。实验表明,相比于H.265/HEVC测试模型HM16.18,本文提出的算法能够减少60.59%的编码时间,仅造成0.38dB的BD-PSNR减少和8.52%的BD-Rate增加。
关键词
H.265/HEVC
帧内预测
梯度
硬件加速
编码块划分
帧内预测模式选择
Keywords
H.265/HEVC
intra prediction
gradient
hardware acceleration
coding unit partitioning
prediction mode decision
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习帧内编码快速划分算法
曾奥迪
杨静
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
基于梯度的H.265/HEVC帧内预测硬件加速算法研究
李文武
孙书为
郭阳
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019
10
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职称材料
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