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本发明公开了一种快速RDOQ量化零系数比例估计方法。为了体现不同位置系数差异性，本发明为不同位置系数定义一个不同加权系数，将加权系数构建为位置自适应死区偏移量δ的函数，基于此度量加权SATD，即WSATD。考虑到RDOQ算法复杂性，仅仅考虑q和WSATD还不足以构建精准的ρ模型。假设χ＝WSATD/q，发现不同χ样本它们的ρ有不同值，本发明将χ的均值θ作为构建ρ模型的另外一个特征参量。在HEVC编码器中，存在不同类型的变换块(TU)，为了区分这种差异性，本发明针对在不同类型TU块分别建模。最后利用统计分析曲线拟合方法构建三维ρ模型。通过该模型能够快速估计出RDOQ后的零系数比例ρ。

本申请公开了一种动态3D点云压缩快速CU划分方法、设备及存储介质，包括：判断当前动态3D点云压缩编码帧是否为P帧；若是，则顺序提取需要压缩编码的目标编码CU，获取目标编码CU的预测失真并进行变换；当目标编码CU的宽度和高度为64，并满足第一预设条件；或者，当目标编码CU的宽度和高度为32，并满足第二预设条件；或者，当目标编码CU的宽度和高度为16，并满足第三预设条件，则停止对目标编码CU进行进一步划分。上述方法能够提前且准确地预测CTU中目标编码CU是否是最优编码，从而可以省略或者跳过递归划分方法的繁琐步骤，进而保证目标编码CU的编码质量，显著降低在对目标编码CU进行划分过程中的计算复杂度。

基于帧预测神经网络的多描述视频编码方法和解码方法，本发明在编码端将源视频采用时间下采样的方法分为奇数帧和偶数帧，分别将奇数帧和偶数帧组成两个新的序列，通过HEVC编码器进行编码。针对时间下采样所导致的帧丢失问题，采用帧预测神经网络来分别预测对应序列中所丢失的帧。将预测帧与对应序列的已编码视频帧相减获得残差信息，与当前序列已编码信息组成一个描述。将两个描述的码流打包分别通过不同的信道传输到解码端。本发明方法构成的多描述视频编码使码流具有一定的差错恢复能力，解码端可充分利用描述间的相关信息保证解码端在不可靠网络传输下的高质量视频重建。

本发明提供了一种基于CUTree的帧间预测模式快速选择方法，属于视频编码解码技术领域。该方法针对CUTree对SATD的加权处理后的值，将其进行归一化后作为该CU在帧间预测做模式选择时的条件，减少了不必要的编码时间，提高了编码效率，所提供的方法简单易行，有利于在其他编码标准中进行推广。

本发明公开了一种基于双二叉树扩展和公钥加密的加密域可逆信息隐藏方法，包括对原始图像进行防止像素溢出预处理，根据双二叉树层数将原始图像像素直方图两侧的像素缩小，将原始图像分成若干个2×2的第一图像块，采用同态加密公钥加密系统进行原始图像加密，利用双二叉树遍历和预测误差扩展法将秘密信息嵌入至密文图像中，依据数据隐藏密钥和解密密钥实现密文域和/或明文域中的图像恢复和信息提取。本发明基于双二叉树扩展和公钥加密的加密域可逆信息隐藏方法，在加密成本、嵌入秘密信息容量、解密后图像质量等方面做出了极大改善。