[发明专利]一种智能视点间的编码方法有效
| 申请号： | 201910775875.1 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110557646B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 雷建军;张宗千;侯春萍;张凯明;刘晓寰;石雅南 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | H04N19/597 | 分类号： | H04N19/597;H04N13/161;H04N13/128 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种智能视点间的编码方法，包括：分别获取基于相邻块视差矢量模式得到的第一预测块、基于传统视差补偿预测模式得到的第二预测块；构建可变卷积核大小的残差学习卷积神经网络结构；将上述两个预测块的亮度分量通道级联后的结果作为卷积神经网络的输入，网络的输出为原始图像块的增强预测块；根据四种不同的量化参数训练四种不同的网络模型；分别提取第一、第二预测块的亮度分量并进行通道级联，将级联后的结果根据当前编码块的大小以及量化参数值调用相应的网络模型；最后对增强预测块计算率失真代价并与当前编码块的最优模式代价进行比较，如果小于最优模式代价，选择本方法作为最优编码模式，并对相应的标志进行编码传输至解码端。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 智能 视点 编码 方法 | ||
【主权项】：
1.一种智能视点间的编码方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n分别获取基于相邻块视差矢量模式得到的第一预测块、基于传统视差补偿预测模式得到的第二预测块；/n构建可变卷积核大小的残差学习卷积神经网络结构；将上述两个预测块的亮度分量通道级联后的结果作为卷积神经网络的输入，网络的输出为原始图像块的增强预测块；/n根据四种不同的量化参数训练四种不同的网络模型；/n分别提取第一、第二预测块的亮度分量并进行通道级联，将级联后的结果根据当前编码块的大小以及量化参数值调用相应的网络模型；/n最后对增强预测块计算率失真代价并与当前编码块的最优模式代价进行比较，如果小于最优模式代价，选择本方法作为最优编码模式，并对相应的标志进行编码传输至解码端。/n
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