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题名基于预测划分卷积神经网络的全景视频快速编码算法
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作者
向海
陈芬
秦裔清
李旭
彭宗举
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机构
重庆理工大学电气与电子工程学院
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第6期1915-1920,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62371081)
重庆市自然科学基金资助项目(cstc2021jcyj-msxmX0411,CSTB2022NSCQ-MSX0873)
+1 种基金
重庆理工大学科研创新团队资助项目(2023TDZ003)
重庆理工大学校级联合资助项目(gzlcx20243086)。
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文摘
为解决基于多功能视频编码(versatile video coding,VVC)的等距柱状投影(equirectangular projection,ERP)全景视频编码复杂度过高的问题,提出了基于预测划分卷积神经网络(predictive partition convolutional neural network,PP-CNN)的CU快速划分算法。首先,分析ERP全景视频的CU在不同纬度区域的划分特性,并将纬度特征引入到算法中。其次,建立了具有纬度和量化参数特性的全景数据集。然后,设计了轻量化的PP-CNN模型预测CU的边缘划分信息。接下来,根据PP-CNN模型输出开发了双阈值的CU快速划分决策方案以去除冗余的划分模式。最后,根据编码场景的需要设计了快速、均衡和性能三种决策模式。经过大量实验结果证明,在全帧内编码配置下,与官方测试平台VTM-14.0-360lib13.1相比,所提算法能够平均缩短39.31%~61.95%的编码时间,BDBR仅增加0.37%~1.43%,这表明该算法能够在保障编码性能的前提下实现更快的编码速度。
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关键词
erp全景视频
纬度
CU划分
PP-CNN
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Keywords
erp 360-degree video
latitude
CU partition
PP-CNN
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分类号
TP919.81
[自动化与计算机技术]
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