本发明请求保护一种H.266/VVC帧间编码CU快速划分方法及存储介质，属于视频编码领域，该方法包括步骤：S1，判断当前CU的相邻MV是否存在且一致，如果是则进入下一步骤，否则进入S4；S2，通过当前CU坐标与MV相加得到参考帧对应位置坐标；S3，判断当前CU是否为正方形，如果是正方形，则使用9MV模型选择部分划分模式，如果是长方形，则使用横向6MV或者纵向6MV模型选择部分划分模式；S4，结束CU划分模式的初始化。本发明能够有效降低H.266/VVC在CU划分过程中的运算复杂度，缩短视频编码器的编码时间，可应用于移动端等需要较低视频编码运算复杂度的场景。
📄 2021101125377
📂 H04N19_147
👤 重庆邮电大学
📅 2021-01-27
本发明公开了一种考虑帧间依赖的帧级量化参数计算方法。首先建立基于帧间依赖的失真预测模型(ΔD‑ΔQp模型)，然后将该模型运用到率失真优化中，求得率失真代价最小时的拉格朗日乘子λ，最后由λ‑Qp关系，求出最优帧级量化参数。其中的ΔD‑ΔQp模型不仅体现了帧间依赖，并在建模过程中将视频内容考虑了进来，所以该模型可以根据视频内容自适应调整。本方法具有实施复杂度低的特点，方法中使用的参量均是从视频编码过程中获得，不需要复杂的计算，基本不会增加视频编码复杂度，所以不会造成系统延时。
📄 2018111174344
📂 H04N19_147
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-09-25
本发明涉及视频编解码技术领域，特别涉及一种基于率失真代价的SCC帧间快速算法，包括：首先，根据时空域相邻编码单元的深度信息及其平均率失真代价，来预测当前的编码单元是否需要划分，从而对编码单元划分进行早期决策，以减少不必要的遍历；其次，根据最优预测单元模式为merge模式的率失真代价均值，对预测单元模式选择过程进行早期的终止；本发明在客观质量几乎不变的情况下，有效地降低了编码的复杂度。
📄 2018112590169
📂 H04N19_147
👤 重庆邮电大学
📅 2018-10-26
一种面向现场勘验工具图像的高效视频编码标准量化参数级联方法，由确定量化参数的基础值、确定工具区域和背景区域、确定工具区域的标准差、确定工具区域的量化参数偏移量、确定背景区域的标准差、确定现场勘验工具图像的标准差、确定背景区域的量化参数偏移量、确定工具区域和背景区域的最大编码单元、编码步骤组成。本发明考虑了现场勘验工具图像中的工具区域和背景区域的内容差异性对量化参数选择的影响，解决了现有技术没有考虑图像中不同区域内容差异性的技术问题。本发明具有编码率失真性能高、模型参数计算简单、编码时延小等优点，可用于图像编码领域中。
📄 2020111088755
📂 H04N19_147
👤 陕西师范大学
📅 2020-10-16
本发明涉及一种基于3D‑Gradient引导的屏幕内容视频编码码率控制方法，属于视频编码领域。本方法采用3D‑Gradient滤波器同时提取屏幕内容视频序列空域和时域的边缘结构特征以及运动信息，将屏幕内容中空域和时域特征进行融合，获取最终的像素级复杂度因子。通过像素级复杂度因子计算CTU级复杂度因子CF进行CTU级的目标比特分配。利用当前编码帧的参考帧以及重建帧的相似度结合目标比特进行率失真模型的构建，实现目标比特，引导码率控制模型的生成。本发明提出的屏幕内容视频编码码率控制方法能够提高码率控制精度，明显改善重建视频序列的率失真性能，在一定程度上降低视频编码时间复杂度。
📄 2021113204581
📂 H04N19_147
👤 华侨大学
📅 2021-11-09
本发明公开了一种基于3D‑HEVC深度图模式预测的深度图编码方法、装置及可读介质，通过构建基于卷积网络的DMM模式预测模型并进行训练，得到经训练的DMM模式预测模型；将待编码深度图序列划分得到第一级别尺寸下的若干个当前待编码块，将当前待编码块输入经训练的DMM模式预测模型，输出的网络预测值为当前待编码块的编码过程中是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表的标签值；采用3D‑HEVC编码器对当前待编码块进行编码，在编码过程中调用网络预测值，并确定当前待编码块在对应尺寸下的最佳模式；以判断是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表，可避免直接将DMM模式加入全率失真代价计算列表，导致对DMM模式冗余的率失真计算过程。
📄 2023104497949
📂 H04N19_147
👤 华侨大学
📅 2023-04-24
本发明公开了一种基于三维几何失真的MIV沉浸式视频编码率失真优化方法，涉及视频编码领域，包括：S1，基于MIV编码平台编码沉浸式视频序列，生成图集后，计算与深度映射范围系数；S2，使用支持MIV标准的二维视频编码器编码沉浸式视频几何图集时，构建三维几何失真与均方误差的关系模型；S3，根据三维几何失真与均方误差的关系模型，计算三维几何失真系数；S4，根据三维几何失真系数，计算率失真优化模型中新的拉格朗日乘子，基于调整后的率失真优化模型编码当前CTU，以改善沉浸式视频渲染质量的率失真性能。本发明最终渲染的沉浸式视频质量与码率的率失真性能更好。
📄 2023117598863
📂 H04N19_147
👤 华侨大学
📅 2023-12-20
本发明公开了一种基于联合特征的MIV沉浸式视频率失真优化方法，涉及视频编码领域，包括：计算像素的几何失真权重；将帧内划分为纹理区域与深度区域，提取纹理区域的纹理复杂度特征、纹理区域的边缘特征和深度区域的边缘特征，自适应融合纹理区域的边缘特征和深度区域的边缘特征以得到融合边缘特征；使用纹理复杂度特征与融合边缘特征组成的联合特征，计算得到纹理区域的失真度量缩放因子与深度区域的失真度量缩放因子；根据纹理区域的失真度量缩放因子、失真度量缩放因子和几何失真权重计算新拉格朗日乘子；基于新拉格朗日乘子实现沉浸式视频的率失真优化。本发明可以使得最终渲染的沉浸式视频具有更好的渲染质量与率失真性能。
📄 2024108074011
📂 H04N19_147
👤 华侨大学
📅 2024-06-21
本发明公开了一种融合空频域显著性特征的SCV编码感知码率控制方法及装置，涉及视频编码领域，方法包括：获取屏幕内容视频，通过卷积、相似度计算，对屏幕内容视频在空域上进行显著性建模，获得空域的显著性特征；其次利用DCT变换，对屏幕内容视频在频域上进行显著性建模，获得频域的显著性特征；然后利用显著性因子指导CTU级的目标比特分配；最后通过显著性因子构建显著性启发的感知码率控制模型，调节参数，实现码率控制。本发明通过提取空域和频域的显著性特征并加以融合求得显著性因子，使用显著性因子指导码率控制，能够提高编码率失真性能，提升码率分配精度。
📄 2024108850474
📂 H04N19_147
👤 华侨大学
📅 2024-07-03
本发明公开了一种基于轻量级神经网络的VVC帧间编码加速方法及装置，涉及视频编码技术领域，方法包括以下步骤：在CU的划分模式测试开始之前获取实时特征数据以及残差信息；将特征数据以及残差信息送入MFLCNN网络，计算出各个候选划分模式的概率；根据提前预设的权衡配置选取概率最高的若干种划分模式，在编码过程中主动跳过概率较低的几种模式，从而实现编码加速；所述MFLCNN网络利用残差处理模块从残差信息中提取残差特征，利用特征处理模块从特征数据中提取变量特征，最后利用特征融合模块整合残差特征和变量特征，输出可能划分模式的概率值。本发明利用MFLCNN网络进行特征分析以及模式预测，实现了VVC帧间编码加速，实现简单且效果显著。
📄 2025106642683
📂 H04N19_147
👤 华侨大学
📅 2025-05-22
本发明公开了一种联合显著性和恰可察觉失真的感知视频编码方法。所述方法包括如下步骤：获取待编码视频序列，计算每个像素的显著值和恰可察觉失真阈值；计算其块级与帧级显著性因子和恰可察觉失真因子；对视频编码标准方法进行修改，在量化参数选择环节，分别计算显著性和恰可察觉失真的量化参数偏移量，将二者整合为自适应量化参数偏移量；在率失真优化环节，将恰可察觉失真融入失真的计算中，并通过显著性来调整率失真平衡。所提方法可以显著提升编码效率，节省编码时间。
📄 2024105208743
📂 H04N19_147
👤 石家庄铁道大学
📅 2024-04-28
本发明实施例提供了一种多用途编码中帧内编码的多变换选择加速方法，该方法分为两个阶段：第一阶段为“快速跳过”，第二阶段为“快速终止”，其中，第一阶段旨在对是否需要进行MTS进行预判，如果预判CU不需要进行MTS则快速跳过MTS的率失真优化，否则进入第二阶段，在第二阶段，在执行MTS时考虑提前终止某些帧内预测模式的候选变换的率失真计算，尽可能地降低了变换过程的执行时间，解决了现有技术中VVC标准编码器VTM编码时间长的问题，缩短了编码时间，扩大了应用性。
📄 2019106986248
📂 H04N19_147
👤 中南大学
📅 2019-07-31
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台