期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于注意力-残差双特征流卷积神经网络的深度图帧内编码单元快速划分算法
1
作者 贾克斌 吴岳珩 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第5期539-551,共13页
针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。... 针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。首先,提出一种具有3个分支的注意力-残差双特征流卷积神经网络(attention-residual bi-feature stream convolutional neural networks,ARBS-CNN)模型,其中基于残差模块(residual module,RM)和特征蒸馏(feature distill,FD)模块的2个分支用于提取全局图像特征,基于动态模块(dynamic module,DM)和卷积-卷积块注意力模块(convolutional-convolutional block attention module,Conv-CBAM)的分支用于提取局部图像特征;然后,将提取到的特征进行整合并输出,得到对深度图CU划分结构的预测;最后,将ARBS-CNN嵌入到3D-HEVC测试平台中,利用预测结果加速深度图帧内编码。与原始算法相比,提出的算法能在维持率失真性能几乎不受影响的条件下,平均减少74.2%的编码时间。实验结果表明,该算法能够在保持率失真性能的条件下,有效降低3D-HEVC的编码复杂度。 展开更多
关键词 三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding 3D-HEVC) 深度图 卷积神经网络(convolutional neural networks CNN) 编码单元(coding unit CU)划分 帧内编码 双特征流
在线阅读 下载PDF
Improved spatio-SNR FGS video coding scheme using motion compensation on enhancement-layer
2
作者 Jiang Tao Zhang Zhaoyang Ma Ran Shi Xuli 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第1期37-42,共6页
MPEG-4 fine-granularity-scalable (FGS) technology is an effective solution to resolve the network bandwidth varying because FGS provides very fine granular SNR scalability. However, this scalability is obtained with... MPEG-4 fine-granularity-scalable (FGS) technology is an effective solution to resolve the network bandwidth varying because FGS provides very fine granular SNR scalability. However, this scalability is obtained with sacrifice of coding efficiency. An one-loop FGS structure is presented based on motion compensation (MC + FGS) to improve the coding efficiency of base FGS. Then it describes and discusses the hybrid spatial-SNR FGS (FGSS) structure that extends SNR scalability of FGS to spatial scalability (spatio-SNR scalability). FGSS structure inherent the low coding efficiency of FGS structure. Combining MC + FGS structure with FGSS structure, a structure of MC + FGSS structure is obtained which acquires both structures' advantages and counteracts both structures' defects. Experimental results prove the MC+ FGSS structure not only obtains fine granular spatio-SNR scalability, but also achieves high coding efficiency. 展开更多
关键词 fine-granularity-scalable coding efficiency motion compensation spatial scalability MPEG-4.
在线阅读 下载PDF
基于块编码特点的压缩视频质量增强算法 被引量:1
3
作者 于海 杨磊 +4 位作者 高阳 刘枫琪 刘鹏宇 孙萱 张悦 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1069-1076,共8页
针对现有压缩视频质量增强算法未能充分利用压缩视频特点的问题,研究了视频编码与压缩视频质量增强任务之间的本质关系,并针对性地设计了一种基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural network, 3D-CNN)的非对齐压缩视频质量增强... 针对现有压缩视频质量增强算法未能充分利用压缩视频特点的问题,研究了视频编码与压缩视频质量增强任务之间的本质关系,并针对性地设计了一种基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural network, 3D-CNN)的非对齐压缩视频质量增强算法。实验结果表明:相较于高效视频编码(high efficiency video coding, HEVC)标准H.265,所提算法在低延迟(low delay, LD)配置下且量化参数(quantization parameter, QP)为37时,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)提升了0.465 2 dB;相较于数据压缩会议(data compression conference, DCC)中提出的多帧引导的注意力网络(multi-frame guided attention network, MGANet)方法,该算法PSNR的增长量提升了15.1%。 展开更多
关键词 视频编码 高效视频编码(high efficiency video coding HEVC) 压缩视频质量增强 深度学习 卷积神经网络(convolutional neural network CNN) 三维卷积神经网络(3D convolutional neural network 3D-CNN)
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部