本申请实施例涉及技术领域，特别涉及一种SVC的错误隐藏方法、模型训练方法、系统及设备，本申请利用卷积神经网络充分提取前一帧基础层和增强层图像对中的偏移量参数，进而利用这个参数来修正当前帧的基础层图像的上采样图像，从而提升增强层错误隐藏的效果；本申请还计算前一帧的增强层图像和前一帧的基础层图像之间的残差图像，然后通过卷积神经网络融合残差图像和修正后的上采样图像，充分利用时域和空域的相关性对修正后的上采样图像进行后处理，提升了增强层错误隐藏的效果。
📄 2022110177712
📂 H04N19_34
👤 中南大学
📅 2022-08-24
本发明涉及可伸缩视频编码技术领域，具体为一种空间可伸缩的快速编码方法，方法包括：根据基本层中的分布情况将视频序列分为三类；在进行增强层的编码时，计算增强层当前编码单元与其相邻编码单元的相关性程度；为所述相邻编码单元设置代表相关性程度的权值；根据所述相邻编码单元的深度及其权值，计算当前编码单元各深度对应的可能性概率，并按照可能性概率从大到小的顺序排列；根据所述视频序列的类别，对所述增强层的当前编码单元的深度进行预测，排除可能性概率较小的深度；本发明减少增强层不必要的遍历过程，能够降低编码复杂度。
📄 2018101014705
📂 H04N19_34
👤 重庆邮电大学
📅 2018-02-01
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