摘要：随着视频数据的爆炸式增长,视频的存储、传输压力不断加剧。为了进一步提高视频的压缩效率,设计了基于多尺度特征提取的编码预处理算法。该算法可以直接嵌入任何编码器之前,实现即插即用。该算法利用两阶段法,有效衡量了编码器的特点。同时,通过设计多尺度特征提取模块、通道注意力模块,有效提高了视频的压缩效率。实验结果表明,相较于H.266/VVC参考软件VTM10.0,提出的算法以峰值信噪比(PSNR)平均降低0.19 dB为代价,视频压缩效率平均提高19%。

摘要：新一代视频编解码标准H.266/VVC在多个编码核心模块引入诸多新的技术,旨在提高视频编码的压缩效率,同时也带来复杂度显著增加。在块划分方面,在H.265/HEVC中四叉树划分(QT)的基础上增加了多叉树划分(MT),导致划分情况增多;此外帧间引入众多编码模式,使得确定每个CU的帧间最优模式的计算过程变得更加繁复,这些帧间预测技术极大增加了复杂度,阻碍了其在实际中的应用。因此提出了基于LightGBM的快速帧间块划分算法,通过分析常规的时空以及上下文特性,还引入多个新特征。通过选择大量相关性较强的特征并建多个LightGBM模型,并以此设计了全新的块划分流程,使得整体块划分过程显著缩短。实验结果表明,与H.266/VVC参考软件VTM10.0相比,平均降低33.98%计算复杂度,且BDBR仅增加了1.77%。