[发明专利]一种基于神经网络的HEVC帧内编码单元划分方法有效
| 申请号： | 201810063101.1 | 申请日： | 2018-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN108200442B | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 徐枫;陈建武;肖谋 | 申请（专利权）人： | 北京易智能科技有限公司 |
| 主分类号： | H04N19/96 | 分类号： | H04N19/96;H04N19/176;H04N19/593;G06T5/00 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 徐金琼;刘东 |
| 地址： | 100020 北京市朝阳区阜通*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 hevc 编码 单元 划分 方法 | ||
1.一种基于神经网络的HEVC帧内编码单元划分方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将64x64编码单元输入预处理模块进行预处理；
S2：将预处理后的编码单元输入到神经网络模型进行结构划分；
S3：将结构划分处理后的编码单元进行编码处理；
所述S1具体步骤如下：
S101：将64x64编码单元通过四叉树划分方法依次划分为4个32x32和16个16x16编码单元；
S102：将1个64x64编码单元通过去噪和下采样处理后得到1个16x16的编码单元，然后输入到神经网络结构；
S103：将4个32x32编码单元通过去噪和下采样处理后得到4个16x16的编码单元，然后输入到神经网络结构；
S104：将16个16x16编码单元通过去噪和下采样处理后得到16个16x16的编码单元，然后输入到神经网络结构。
2.根据权利要求1所述一种基于神经网络的HEVC帧内编码单元划分方法，其特征在于：所述去噪处理采用非局部平均法对编码单元进行去噪处理。
3.根据权利要求1所述一种基于神经网络的HEVC帧内编码单元划分方法，其特征在于：所述S2网络模型处理步骤如下：
S201：设计三个通道的神经网络输入层，分别用于接收预处理后的编码单元；
S202：每个通道分别设置卷积核对编码单元进行卷积得到相应特征图；
S203：将特征图经过全连接层处理后通过输出层输出划分预测结果。
4.根据权利要求1或3所述一种基于神经网络的HEVC帧内编码单元划分方法，其特征在于：所述神经网络具有提前截止功能,依次对神经网络的通道进行预测结果判断，并控制下一个通道是否继续进行编码单元划分决策。
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