帧内编码

作品数：154被引量：232H指数：7
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面向机器视觉的VVC帧内编码算法被引量：1
《信号处理》2025年第2期350-358,共9页熊皓萱 徐媛媛 朱琨 
国家自然科学基金(62061146002)。
近年来,随着计算机视觉在智能监控、自动驾驶等领域的广泛应用,越来越多视频不仅用于人类观看,还可直接由机器视觉算法进行自动分析。如何高效地面向机器视觉存储和传输此类视频成为新的挑战。然而,现有的视频编码标准,如最新的多功能...
关键词：机器视觉编码 显著性分析 帧内编码 多功能视频编码 
基于DenseNet+FPN网络的视频帧内CU快速划分算法被引量：1
《光电子．激光》2024年第11期1208-1214,共7页程栋梁 张吟龙 周道先 冯选 
针对多功能视频编码(versatile video coding,VVC)帧内编码中编码单元(coding units,CU)划分存在计算复杂度过高的问题,本文提出了一种基于DenseNet+FPN(feature pyramid network)的CU快速划分算法。该算法能够大幅度降低VVC的编码复杂...
关键词：H.266/VVC 帧内编码 纹理复杂度 快速划分算法 
ERP全景视频VVC帧内编码CU快速划分算法
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》2024年第5期1004-1014,共11页李强 董阳 赵宇 
国家自然科学基金项目(62176035);重庆市自然科学基金项目(cstc2021jcyj-bshX0206)。
针对等矩柱状投影(equirectangular projection,ERP)全景视频多功能视频编码(versatile video coding,VVC)帧内编码复杂度过高的问题,提出一种编码单元(coding unit,CU)快速划分算法。根据ERP采样特性,将编码帧分为不同纬度区域。基于...
关键词：ERP全景视频 CU划分 纹理特征 子块差异 
一种基于图神经网络和统计分析的VVC帧内编码快速算法
《电信科学》2024年第9期109-122,共14页黎天送 刘昊坤 崔少国 刘姝岑 陈艳 王鸿奎 
重庆市科技局自然基金项目(No.CSTB2022NSCQ-MSX1231);重庆市教委青年项目(No.KJQN202200519);重庆师范大学人才基金项目(No.21XLB031)。
多功能视频编码(versatile video coding,VVC)作为最新一代的视频编码标准,通过引入多种高效的编码工具进一步提升了视频编码性能。然而,VVC标准引入了四叉树加多类型树(quadtree plus multi-type tree,QTMT)划分结构,并将帧内预测模式...
关键词：多功能视频编码 帧内编码 编码单元划分 帧内角度模式 
一种基于编码单元快速划分的VVC帧内编码方法
《电信科学》2024年第8期23-33,共11页钟辉 陆宇 殷海兵 黄晓峰 
国家自然科学基金资助项目(No.61972123);科技部重点研发课题项目(No.2023YFB4502800);浙江省教育厅科研项目(No.Y202249588)。
相比于高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)标准,新一代编码标准多功能视频编码(versatile video coding,VVC)引入了很多新的技术,其中包括四叉树(quadtree,QT)和多类型树(multi-type tree,MTT)划分,MTT划分由HEVC中的QT...
关键词：VVC 帧内编码 卷积神经网络 快速编码 四叉树 多类型树 
面向360°全景视频的帧内预测编码的快速算法
《无线电工程》2024年第5期1074-1082,共9页金雪松 王田田 
黑龙江省自然科学基金(F2018020)。
为了节省360°全景视频的编码时间,对通用视频编码标准中的编码单元划分决策过程进行了研究,提出了一种面向360°全景视频的帧内预测编码的快速算法。通过优化编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)的编码深度范围和编码单元的划分模式的选...
关键词：通用视频编码 360°全景视频 帧内编码 快速算法 
应用于VVC无损帧内编码的残差二次预测算法
《工业控制计算机》2024年第2期107-108,共2页陈国捷 
国家重点研发计划(2019YFB2204500)。
在VVC无损帧内编码中,为了无失真地压缩视频,会跳过变换、量化等操作。未经过变换的帧内预测残差之间,存在较强的空间相关性。基于此,提出了一种残差二次预测(Residual Secondary Prediction,RSP)算法,来进一步降低残差能量。算法对经...
关键词：无损编码 帧内预测 预测残差 二次预测 通用视频编码(VVC) 
基于多尺度特征融合网络的HEVC帧内编码单元快速划分研究被引量：1
《计算机工程与科学》2023年第11期1991-1998,共8页刘雨墨 刘剑飞 郝禄国 曾文彬 
河北省自然科学基金(F2021202054);河北省研究生示范课项目(KCJSX2020014)。
高效视频编码HEVC显著提高了编码效率,但同时增加了编码复杂度,在基于四叉树结构的编码单元(CU)划分过程中尤为明显,因此研究CU快速划分具有重要意义。多尺度特征融合的网络可以实现HEVC编码单元快速划分。为此,结合U-Net和CU划分特性...
关键词：HEVC 编码单元划分 深度学习 非对称卷积 
基于T-CNN的3D-HEVC深度图帧内快速编码算法
《高技术通讯》2023年第10期1068-1076,共9页于源 贾克斌 
北京市自然科学基金(4212001)资助项目。
3D-HEVC标准中引入了具有大面积平坦区域、陡峭边缘和低纹理复杂度特性的深度图。针对深度图编码过程中编码单元(CU)率失真优化导致编码复杂度过高这一问题,本文在分析深度图编码所具有的特点的基础上,构建了深度图划分深度数据集,并提...
关键词：3D-HEVC 深度图 帧内编码 卷积神经网络 
基于CNN的λ域帧内码控最佳码率分配算法
《计算机时代》2023年第9期87-91,95,共6页林湧 杨郑龙 罗亦茜 刘欣昱 
张江基金项目(No.ZJ2020-ZD-009)。
在λ域帧内码控中,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的帧内码控最佳码率分配算法。首先利用双曲线函数拟合编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)的率失真(Rate Distortion,RD)特性。设计双分支卷积神经网络(Dua...
关键词：H.265/HEVC 帧内编码 卷积神经网络 λ域码率控制 率失真特性 
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