低复杂度HEVC帧内编码快速划分算法

作     者：周帅燃 杨静 ZHOU Shuai-ran;YANG Jing

作者机构：上海海事大学信息工程学院上海201306 

基　　金：国家自然科学资金项目(61902239)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2021年第42卷第7期

页      码：1475-1478页

摘      要：高效视频编码(HEVC)在H.264之上实现了显著的编码性能.但是却以明显的编码复杂度为代价获得了性能上的提高,其中,由于对所有可能的编码单元(CU)进行基于率失真优化的遍历搜索,因此编码树单元(CTU)最耗时的部分就是CU的划分.为了解决此类问题,本文提出了一种基于纹理分类的深度卷积神经网络(CNN)模型来对CTU的划分进行预测.首先通过考虑每个CU的特征,开发了基于阈值的纹理分类模型来识别纹理简单的编码单元.其次,设计并训练一种CNN结构来预测纹理复杂的编码单元.最后,依据实验结果表明,本文提出的算法与原始HM16.5相比该方案可节省60.28%的帧内编码时间,而BD速率损失可忽略不计2.15%.与其他优秀算法相比,本文算法减少帧内编码时间更明显,并且编码质量更优.

主 题 词：帧内编码 编码单元划分 深度卷积网络 纹理复杂度 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081001[081001] 

馆 藏 号：203103821...