发明

一种基于内容划分的VVC SCC快速模式决策方法2024

2024-04-21 07:50:26 发布于四川 1
  • 申请专利号:CN202410142922.X
  • 公开(公告)日:2024-10-08
  • 公开(公告)号:CN117915102A
  • 申请人:重庆邮电大学
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VVC SCC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。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117915102 A (43)申请公布日 2024.04.19 (21)申请号 202410142922.X (22)申请日 2024.02.01 (71)申请人 重庆邮电大学 地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文 路2号 (72)发明人 汪大勇 余俊仪 邓乙申 钟宇  李洋 徐金玉 郑实山  (74)专利代理机构 重庆辉腾律师事务所 50215 专利代理师 卢胜斌 (51)Int.Cl. H04N 19/186 (2014.01) H04N 19/103 (2014.01) H04N 19/96 (2014.01) 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 (54)发明名称 一种基于内容划分的VVC SCC快速模式决策 方法 (57)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VVC SCC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 A 划分结构进行了优化,通过使用CNN模型和基于

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