本发明涉及通信技术领域，具体是一种基于随机偏移量化多描述编码的自适应编解码方法及系统，其中多描述编码方法包括获取图像信息，将图像信息分为3个子集或9个子集，分别，针对上述两种子集生成不同的描述方法，每种描述方法均采用两种预测模式进行预测编码，从中选择重建质量好的预测模式作为最终预测方法，进而输出对应描述的码流；所述多描述方法包括依次对多个子集进行基于时间域的重叠变换、DCT变换、优化重建和随机偏移量化处理。
📄 2017108403127
📂 H04N19_103
👤 山东师范大学
📅 2017-09-18
本发明公开了一种基于DWT的3D‑HEVC快速DMM预测决策方法。快速DMM预测决策方法首先利用DWT变换获得当前预测块的DWT系数矩阵，然后对当前系数块的水平，垂直，对角线方向系数和进一步对预测块的四周方差进行判断是否具有边缘，最后通过是否具有边缘判定是否要将DMMs加入帧内预测模式候选列表。本发明在3D‑HEVC中引入了深度图实现更好的视图合成，3D视频编码扩展开发联合协作组针对深度图帧内预测编码提出了4中新的针对深度图帧内预测模式DMMs。DWT具有能量聚集的特性，故在3D‑HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明对PU进行判断，可有效的减少遍历预测候选列表的时间代价，因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
📄 2019107448492
📂 H04N19_103
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-08-13
本发明公开了一种基于多阶段不规则编码单元划分的VVC‑SCC帧内编码方法及装置，涉及视频编码领域，包括：设计并训练基于多阶段卷积神经网络的编码单元划分预测模型；其次将输入的视频帧通过经训练的编码单元划分预测模型进行编码单元划分预测模型预测，输出当前帧所有CU的模式类型的预测概率；最后为不同的模式类别设置不同的阈值，根据预测概率和对应的阈值指导VVC‑SCC编码器进行编码，从而跳过不必要的模式类别的遍历。本发明解决现有的VVC‑SCC帧内编码方法编码时间长、编码器计算的复杂度高的问题。
📄 2024118150100
📂 H04N19_103
👤 华侨大学
📅 2024-12-11
本发明公开了一种基于IPMS‑CNN和空域相邻CU编码模式的HEVC‑SCC快速编码方法及装置，将卷积神经网络预测大尺寸CU模式的方法与基于空间相邻CU所采用模式数量预测小尺寸CU模式的方法相结合，旨在保持编码质量的同时减少编码时间，降低计算复杂度，方法首先搭建数据库，训练IBC/PLT模式选择的卷积神经网络模型；其次将输入的CTU通过模式选择网络，输出CTU的模式预测标签；最后通过统计相邻3个CU所使用的模式数量来预测当前CU选择的模式。本发明能够节省编码时间，降低屏幕内容视频的计算复杂度。
📄 2023108938917
📂 H04N19_103
👤 华侨大学
📅 2023-07-20
本发明涉及一种基于图像预测的压缩方法及设备，包括接收待压缩图像帧；确定所述待压缩图像帧的多个编码单元；利用多种预测模式依次轮循对所述多个编码单元进行预测；根据所述多个编码单元预测结果利用预设公式确定每个编码单元最佳预测模式以完成所述待压缩图像帧的压缩。与现有的方法相比，本发明提供的压缩方法对于不同场景的待压缩图像帧可以提高图像编码压缩率，进一步降低压缩的理论极限熵。
📄 2018112616991
📂 H04N19_103
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2018-10-26
本发明实施例提供了一种基于多用途编码中帧内编码的编码单元快速划分方法，该快速划分方法的核心思想是结合水平二叉划分和垂直二叉划分的编码信息跳过不必要的水平三叉划分，以尽可能地降低编码时间。本发明实施例提供的方法步骤简单，计算量小，可方便地投入实际应用。
📄 2019106869954
📂 H04N19_103
👤 中南大学
📅 2019-07-29
本发明涉及一种用于带宽压缩的预测方法，包括：根据自适应模板获取当前MB的第一预测残差；获取当前MB的多个分量的纹理方向梯度值，获取当前MB的第二预测残差；分别计算第一预测残差的残差绝对值和以及基第二预测残差的残差绝对值和；选取第一预测残差和第二预测残差中残差绝对值和较小的预测残差为当前MB的最终预测残差；将当前MB的最终预测残差、当前MB的最终预测残差对应的预测方法的标志信息传输至码流中，与现有方法相比，通过预测选择算法在多种预测方法中选择最优的预测方法，对于复杂纹理图像处理时，预测效果好、处理效率高，且能够降低理论极限熵，增大带宽压缩率。
📄 2018112604867
📂 H04N19_103
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2018-10-26
本发明涉及一种带宽压缩中的预测方法，包括：将图像分成大小为m×n的多个MB；其中，m、n分别为每个所述MB的行分辨率、列分辨率；采用自适应纹理渐变预测方法对所述多个MB进行预测以获取第一残差主观和；采用双向跳块扫描多方向预测方法对所述多个MB进行预测以获取第二残差主观和；比较所述第一残差主观和与第二残差主观和的大小以选择最终的预测方法。本发明提供的带宽压缩中的预测方法，以自适应纹理渐变预测方法与双向跳块扫描多方向预测方法为基础，通过预测选择算法可以选择出最优的一种预测方法，对于复杂纹理图像进一步优化了预测效果。
📄 2018112605554
📂 H04N19_103
👤 西安科锐盛创新科技有限公司
📅 2018-10-26
本发明涉及远程医疗视频通信技术领域，具体涉及一种基于质量可伸缩视频编码QSHVC的帧内快速编码方法；所述方法包括：利用相关性排除可能较小的深度；利用“分布拟合”检验方法判断残差系数是否符合拉普拉斯分布；若符合拉普拉斯分布，采用层间ILR预测模式，跳过帧内Intra预测模式实现提前终止；若不符合拉普拉斯分布则遍历层间ILR预测模式和帧内Intra预测模式，计算率失真值，通过比较选择合适的深度值；本发明主要解决编码中递归式的四叉树编码单元划分所引起的高计算复杂度问题；本发明在保证视频质量的前提下，显著提高了编码速度，可用于视频会议，远程咨询，远程教育，远程医疗和视频点播等。
📄 2018101014828
📂 H04N19_103
👤 重庆邮电大学
📅 2018-02-01
本发明请求保护一种基于图像块活动性的屏幕内容编码帧间模式快速选择方法，具体实施方法包括：利用编码帧中当前编码单元每个像素点的亮度值，计算出当前编码单元的水平及竖直活动性；通过比较水平及竖直活动性大小，判断出当前编码单元的水平及竖直纹理特征；利用得到的纹理特征，在当前编码单元中的不同部分对水平及竖直边缘的位置进行判断，跳过帧间预测过程中不必要的预测单元划分模式，从而实现对屏幕内容编码帧间预测模式的快速选择。采用本发明能降低帧间编码的计算复杂度，减小编码时间，有利于屏幕内容编码在实时性要求较高场景下的应用。
📄 201811051746X
📂 H04N19_103
👤 重庆邮电大学
📅 2018-09-10
本发明属于视频通信，具体涉及一种基于可能性大小的全零块预测方法，包括：获取相邻编码单元的编码模式，并计算当前编码单元采用ILR模式的可能性；计算全零块的阈值，根据当前编码单元采用ILR模式的可能性修正全零块的阈值；判断当前编码单元是否为全零块，若是，则跳过帧内编码模式；若不是，则判断当前编码单元得到的残差块是否服从高斯分布，满足则进行变换量化，否则判断当前编码单元是否是部分零块，若是，则跳过帧内编码模式，否则进行变换量化，最后判断当前宏块中所有编码单元产生的残差块是否处理完毕，本发明在保证视频编码质量的基础上，提高了全零块的预测精度，进一步提升了编码效率。
📄 2021114911077
📂 H04N19_103
👤 重庆邮电大学
📅 2021-12-08
本发明涉及的领域是视频相关技术领域，具体涉及一种SHVC空间可伸缩帧的视频编码方法，包括根据相邻编码单元和前一帧编码单元采用ILR编码模式的概率值预测当前编码单元采用ILR编码模式的概率，当概率大于阈值判定当前编码单元采用ILR，若概率等于0则采用Intra，若介于两者之间，利用相邻编码单元的率失真值服从正态分布的特性，判定当前编码单元的编码模式，然后判断当前编码单元是否能够提前终止编码，本发明基于编码单元的纹理特征利用liblinear机器学习方法来预测当前编码单元是否需要继续划分，能够在保证视频质量的前提下，显著的提高编码速度。
📄 2021114832963
📂 H04N19_103
👤 广州大鱼创福科技有限公司
📅 2021-12-07
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